Réseaux de composants magnétiques stochastiques pour le calcul cognitif basse consommation

La résolution automatique de tâches cognitives repose majoritairement sur des algorithmes de réseaux de neurones dont l’exécution sur des ordinateurs traditionnels entraîne une consommation électrique de plusieurs ordres de grandeur supérieure au cerveau dont ils sont inspirés. Celle-ci peut être drastiquement réduite en réalisant des systèmes de calcul matériels avec une architecture proche de modèles biologiques, basés sur des composants nanoélectroniques imitant les propriétés des neurones telles que l’émission d’impulsions électriques, stochastiques ou synchrones. De nombreuses propositions théoriques ont montré que les jonctions tunnel magnétiques sont particulièrement adaptées, étant nanométriques et multifonctionnelles. Le verrou est désormais de faire interagir un grand nombre de ces nano-neurones magnétiques sur une puce, de les interconnecter de façon reconfigurable via des transistors MOS co-intégrés, et de démontrer que ces réseaux matériels sont compétitifs sur des tâches cognitives standard, à la fois en termes de performance et de consommation d’énergie.

Le projet de recherche proposé doit aboutir à la réalisation et à la validation fonctionnelle d’un démonstrateur intégré alliant circuiterie CMOS et jonctions tunnel magnétiques stochastiques. Le.la candidat.e sera positionné.e à l’interface entre les équipes de conception et de nanofabrication. Il sera donc nécessaire de se familiariser à la fois avec l’algorithmique du calcul (impact de la topologie du réseau, de la stochasticité des neurones sur le compromis performance/consommation), ainsi qu’avec la physique du fonctionnement des nanodispositifs (impact de l’empilement sur les caractéristiques électriques et magnétiques). Le travail consistera notamment en la caractérisation électrique et la modélisation/simulation SPICE des briques élémentaires hybrides CMOS/MTJ, afin de faire le lien entre les spécifications au niveau architecture/système et les contraintes de fabrication.

Nous recherchons des candidats motivés et haut niveau ayant reçu une formation dans les domaines de la physique des composants électroniques et magnétiques, ainsi qu’aux techniques de nanofabrication et de caractérisation électrique. Une familiarité avec les bases du calcul neuromorphique est souhaitée. Nous privilégierons les candidatures motivées par un fort intérêt pour la recherche scientifique, ainsi que la volonté d’évoluer et communiquer au sein d’un environnement pluridisciplinaire.

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