Authors: Kamila Janzakova
Source: theses.fr (ABES) (preprint, 2023-05-11)
Field: Materials Science — Electronic, Optical and Magnetic Materials

Développement de dendrites polymères organiques en 3D comme dispositif neuromorphique Les technologies neuromorphiques constituent une voie prometteuse pour le développement d'une informatique plus avancée et plus économe en énergie. Elles visent à reproduire les caractéristiques attrayantes du cerveau, telles qu'une grande efficacité de calcul et une faible consommation d'énergie au niveau des logiciels et du matériel. À l'heure actuelle, les implémentations logicielles inspirées du cerveau (telles que ANN et SNN) ont déjà démontré leur efficacité dans différents types de tâches (reconnaissance d'images et de la parole). Toutefois, pour tirer un meilleur parti des algorithmes inspirés du cerveau, il est possible de les combiner avec une implémentation materielle appropriée qui s'appuierait également sur une architecture et des processus inspirés du cerveau. L'ingénierie neuromorphique s'est principalement appuyée sur les technologies conventionnelles (CMOS circuits, memristor) pour le développement de circuits inspirés du cerveau. Néanmoins, ces implémentations sont fabriquées suivant une approche top-down. En revanche, l'informatique cérébrale repose sur des processus bottom-up tels que l'interconnectivité entre les cellules et la formation de voies de communication neuronales.À la lumière de ce qui précède, ce travail de thèse porte sur le développement de dispositifs neuromorphiques organiques programmables en 3D qui, contrairement à la plupart des technologies neuromorphiques actuelles, peuvent être créés de manière bottom-up. Cela permet de rapprocher les technologies neuromorphiques du niveau de programmation du cerveau, où les chemins neuronaux nécessaires sont établis uniquement en fonction des besoins.Tout d'abord, nous avons découvert que les interconnexions 3D à base de PEDOT:PSS peuvent être formées au moyen d'électropolymérisation bipolaire en courant alternatif, permettant d'imiter la croissance des cellules neuronales. En réglant individuellement les paramètres de la forme d'onde (tension d'amplitude de crête - VP, fréquence - f, duty cycle- dc et tension de décalage - Voff), une large gamme de structures semblables à des dendrites a été observée avec différents degrés de ramification, volumes, surfaces, asymétries et dynamiques de croissance.Ensuite, nous avons montré que les morphologies dendritiques obtenues à différentes fréquences sont conductrices. De plus, chaque structure présente une valeur de conductance qui peut être interprétée comme un poids synaptique. Plus important encore, la capacité des dendrites à fonctionner comme OECT a été révélée. Différentes morphologies de dendrites ont présenté des performances différentes en tant qu'OECT. De plus, la capacité des dendrites en PEDOT:PSS à modifier leur conductivité en réponse à la tension de grille a été utilisée pour imiter les fonctions de mémoire du cerveau (plasticité à court terme -STP et plasticité à long terme -LTP). Les réponses à la STP varient en fonction de la structure dendritique. En outre, l'émulation de la LTP a été démontrée non seulement au moyen d'un fil de grille Ag/AgCl, mais aussi au moyen d'une grille dendritique en polymère développée par électropolymérisation.Enfin, la plasticité structurelle a été démontrée par la croissance dendritique, où le poids de la connexion finale est régi par les règles d'apprentissage de type Hebbien (plasticité dépendante du moment de l'impulsion - STDP et plasticité dépendante du rythme de l'impulsion - SRDP). En utilisant les deux approches, une variété de topologies dendritiques avec des états de conductance programmables (c'est-à-dire le poids synaptique) et diverses dynamiques de croissance ont été observées. Finalement, en utilisant la même plasticité structurelle dendritique, des caractéristiques cérébrales plus complexes telles que l'apprentissage associatif et les tâches de classification ont été émulées.En outre, les perspectives futures de ces technologies basées sur des objets dendritiques polymères ont été discutées. Neuromorphic engineering ; Polymer ; Materials science ; Computer science ; Artificial intelligence ; Artificial neural network ; Composite material Liquid Crystal Research Advancements ; Conducting polymers and applications ; Modular Robots and Swarm Intelligence