Etude, réalisation et caractérisation de memristors organiques électro-greffés en tant que nanosynapses de circuits neuro-inspirés

Study, fabrication and characterization of electro-grafted organic memristors as nanosynapses for neuro inspired circuits

• Auteur / Autrice : Théo Cabaret
• Direction : Jacques-Olivier Klein
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique‎
• Date : Soutenance le 09/09/2014
• Etablissement(s) : Paris 11
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences et Technologies de l'Information, des Télécommunications et des Systèmes (Orsay, Essonne ; 2000-2015)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut d'électronique fondamentale (Orsay, Essonne ; 19..-2016) - Institut Rayonnement Matière de Saclay (Saclay) - Institut d'électronique fondamentale - Institut Rayonnement Matière de Saclay (ex DRECAM)
• Jury : Président / Présidente : Jean-Christophe Lacroix
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jacques-Olivier Klein, Jean-Christophe Lacroix, Ian O'Connor, Dominique Vuillaume, Arnaud Bournel, Cristell Maneux, Vincent Derycke
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Ian O'Connor, Dominique Vuillaume

Mots clés

Mots clés contrôlés

Memristors

Nanotubes

Réseaux neuronaux (informatique)

Mots clés libres

Memristors organiques

Mémoires résistives

Circuit neuro-inspiré

STDP

Nanotubes de carbone

Organic memristors

Resistive memory

Neuro inspired circuit

STDP

Carbon nanotubes

Résumé

Cette thèse s'inscrit dans le contexte de l'étude des circuits neuromorphiques utilisant des dispositifs memristifs comme synapses. Son objectif principal est d'évaluer les mérites d'une nouvelle classe de mémoires organiques développées au LICSEN (CEA Saclay/IRAMIS) et, plus particulièrement, leur adéquation avec les propositions d'implémentation et les règles d'apprentissage proposées par l'équipe NanoArchi de l'IEF (Univ. Paris-Sud, Orsay). Les memristors étudiés sont basés sur l'electro-greffage en films minces de complexes organiques redox pour la formation de jonctions métal/molécules/métal robustes et scalables. Outre la fabrication de memristors, le travail inclut d'importants efforts de caractérisation électrique (vitesse, non-volatilité, scalabilité, robustesse, etc.) visant d'une part à étudier les mécanismes de commutation dans ces nouveaux matériaux memristifs organiques, et d'autres part, à évaluer leur potentiel en tant que synapses. Cette thèse présente également une étude préparatoire à la réalisation d'un démonstrateur de circuit mixte de type réseaux de neurones combinant nano-memristors et électronique conventionnelle (programmabilité des dispositifs en mode impulsionnel, réalisation d'assemblées de dispositifs, variabilité). De plus, la démonstration de la compatibilité de ces memristors avec la propriété STDP (Spike Timing Dependent Plasticity) ainsi que de l’apprentissage d’un « réflexe conditionné » ouvrent la voie aux apprentissages non-supervisés.

This PhD project takes place in the context of the study of neuromorphic circuits using memristor devices as synapses. The main objective is to evaluate a new class of organic memories developed at LICSEN (CEA Saclay/IRAMIS) and particularly their compatibility with the learning rules and the implementation strategy proposed by the Nanoarchi group at IEF (Univ. Paris-Sud, Orsay). These new memristors are based on the electro-grafting of organic redox complexes thin films to form robust and scalable metal/molecules/metal junctions. In addition to memristor fabrication, this work includes detailed electrical characterization studies (speed, retention property, scalability, robustness, etc.) aiming at, on the one hand, establishing the commutation mechanism in these new memristors and, on the other hand, evaluating their potential as synapses. This work also proposes a preparatory study of a neural-network type mixed-circuit demonstrator combining nano-memristors and conventional electronic (programmability of devices by spikes, fabrication of assemblies of memristors, variability). Moreover the demonstration of the compatibility of such memristors with the STDP (Spike Timing Dependent Plasticity) property and of the learning of a “conditioned reflex” opens the way to future unsupervised learning studies.