WEB Nano Saclay
15 mai 2017
Des synapses électroniques capables d’apprendre
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Illustration artistique de la synapse électronique : les particules représentent les électrons circulant à travers l’oxyde, par analogie avec les neurotransmetteurs dans les synapses biologiques. Le flux d’électrons dépend de la structure en domaines ferroélectriques de l’oxyde. Celle-ci est contrôlée par les impulsions électriques.

S’inspirer du fonctionnement du cerveau pour concevoir des machines de plus en plus intelligentes, telle est l’idée du biomimétisme. Le principe est déjà à l’œuvre en informatique via des algorithmes pour la réalisation de certaines tâches comme la reconnaissance d’image. C’est ce qu’utilise Facebook pour identifier des photos par exemple. Mais le procédé est très gourmand en énergie.

Des chercheurs de l’Unité mixte de physique CNRS/Thales et leurs collaborateurs viennent de franchir une nouvelle étape dans ce domaine en créant directement sur une puce électronique une synapse artificielle capable d’apprentissage. Ils ont également développé un modèle physique permettant d’expliciter cette capacité d’apprentissage. Cette découverte ouvre la voie à la création d’un réseau de synapses, circuit plus complexe, et donc à des systèmes intelligents moins dépensiers en temps et en énergie.

Référence : Learning through ferroelectric domain dynamics in solid-state synapses.

Sören Boyn, Julie Grollier, Gwendal Lecerf, Bin Xu, Nicolas Locatelli, Stéphane Fusil, Stéphanie Girod, Cécile Carrétéro, Karin Garcia, Stéphane Xavier, Jean Tomas, Laurent Bellaiche, Manuel Bibes, Agnès Barthélémy, Sylvain Saïghi, Vincent Garcia.

Nature communications 8, 14736 (2017)

Contact NanoSaclay: Vincent Garcia, Unité Mixte de Physique CNRS/Thales, Palaiseau

Collaborations:

 

 

Maj : 15/05/2017 (152)

 

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