Modèles cellulaires de champs neuronaux dynamiques (2016)

Dans la recherche permanente de solutions pour depasser les limitations de plus en plus visibles de nos architectures materielles, le calcul non-conventionnel offre des alternatives variees comme l’ingenierie neuromorphique et le calcul cellulaire. Comme von Neumann qui s’etait initialement inspire du cerveau pour concevoir l’architecture des ordinateurs, l’ingenierie neuromorphique prend la meme inspiration en utilisant un substrat analogique plus proche des neurones et des synapses. Le calcul cellulaire s’inspire lui des substrats de calcul naturels (chimique, physiques ou biologiques) qui imposent une certaine localite des calculs de laquelle va emerger une organisation et des calculs. La recherche sur les mecanismes neuronaux permet de comprendre les grands principes de calculs emergents des neurones. Un des grands principes que nous allons utiliser dans cette these est la dynamique d’attracteurs d’abord decrite par Amari (champs neuronaux dynamiques, ou DNF pour dynamic neural fields), Amit et Zhang (reseaux de neurones a attracteurs continus). Ces champs de neurones ont des proprietes de calcul variees mais sont particulierement adaptes aux representations spatiales et aux fonctions des etages precoces du cortex visuel. Ils ont ete utilises entre autres dans des applications de robotique autonome, dans des tâches de classification et clusterisation. Comme de nombreux modeles de calcul neuronal, ils sont egalement interessants du point de vue des architectures materielles en raison de leur robustesse au bruit et aux fautes. On voit donc l’interet que ces modeles de calcul peuvent avoir comme solution permettant de depasser (ou poursuivre) la loi de Moore. La reduction de la taille des transistors provoque en effet beaucoup de bruit, de meme que la relaxation de la contrainte de ~ 0% de fautes lors de la production ou du fonctionnement des circuits permettrait d’enormes economies. Par ailleurs, l’evolution actuelle vers des circuits many-core de plus en plus distribues implique des difficultes liees au mode de calcul encore centralises de la plupart des modeles algorithmiques paralleles, ainsi qu’au goulot d’etranglement des communications. L’approche cellulaire est une reponse naturelle a ces enjeux. Partant de ces differents constats, l’objectif de cette these est de rendre possible les calculs et applications riches des champs neuronaux dynamiques sur des substrats materiels grâce a des modeles neuro-cellulaires assurant une veritable localite, decentralisation et mise a l’echelle des calculs. Cette these est donc une proposition argumentee pour depasser les limites des architectures de type von Neumann en utilisant des principes de calcul neuronal et cellulaire. Nous restons cependant dans le cadre numerique en explorant les performances des architectures proposees sur FPGA. L’utilisation de circuits analogiques (VLSI) serait tous aussi interessante mais n’est pas etudiee ici. Les principales contributions sont les suivantes : 1) Calcul DNF dans un environnement neuromorphique ; 2) Calcul DNF avec communication purement locale : modele RSDNF (randomly spiking DNF) ; 3) Calcul DNF avec communication purement locale et asynchrone : modele CASAS-DNF (cellular array of stochastic asynchronous spiking DNF).