Rhythms and oscillations : a vision for nanoelectronics

par Damir Vodenicarevic

Thèse de doctorat en Electronique et Optoélectronique, Nano- et Microtechnologies

Sous la direction de Damien Querlioz.

Le président du jury était Gilles Sassatelli.

Le jury était composé de Damien Querlioz, Gilles Sassatelli, Ian O'Connor, Alexandre Pitti, Julie Grollier, Denis-Gérard Crété.

Les rapporteurs étaient Ian O'Connor, Alexandre Pitti.

  • Titre traduit

    Rythmes et oscillations : une vision pour la nanoélectronique


  • Résumé

    Avec l'avènement de l'"intelligence artificielle", les ordinateurs, appareils mobiles et objets connectés sont amenés à dépasser les calculs arithmétiques et logiques pour lesquels ils ont été optimisés durant des décennies, afin d'effectuer des tâches "cognitives" telles que la traduction automatique ou la reconnaissance d'images et de voix, et pour lesquelles ils ne sont pas adaptés. Ainsi, un super-calculateur peut-il consommer des mégawatts pour effectuer des tâches que le cerveau humain traite avec 20 watt. Par conséquent, des système de calcul alternatifs inspirés du cerveau font l'objet de recherches importantes. En particulier, les oscillations neurales semblant être liées à certains traitements de données dans le cerveau ont inspiré des approches détournant la physique complexe des réseaux d'oscillateurs couplés pour effectuer des tâches cognitives efficacement. Cette thèse se fonde sur les avancées récentes en nano-technologies permettant la fabrication de nano-oscillateurs hautement intégrables pour proposer et étudier de nouvelles architectures neuro-inspirées de classification de motifs exploitant la dynamique des oscillateurs couplés et pouvant être implémentées sur puce.


  • Résumé

    With the advent of "artificial intelligence", computers, mobile devices and other connected objects are being pushed beyond the realm of arithmetic and logic operations, for which they have been optimized over decades, in order to process "cognitive" tasks such as automatic translation and image or voice recognition, for which they are not the ideal substrate. As a result, supercomputers may require megawatts to process tasks for which the human brain only needs 20 watt. This has revived interest into the design of alternative computing schemes inspired by the brain. In particular, neural oscillations that appear to be linked to computational activity in the brain have inspired approaches leveraging the complex physics of networks of coupled oscillators in order to process cognitive tasks efficiently. In the light of recent advances in nano-technology allowing the fabrication of highly integrable nano-oscillators, this thesis proposes and studies novel neuro-inspired oscillator-based pattern classification architectures that could be implemented on chip.


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