ANR · 2019
MoMA — Materiaux de Mott pour l'intelligence artificielle
Les systèmes d'intelligence artificielle (IA) se développent à un rythme effréné. Les progrès en la matière sont dus - aux algorithmes de réseaux neuronaux profonds fonctionnant sur des supercalculateurs classiques ; - et à la fabrication, via une électronique conventionnelle, de micro-puces dédiées implémentant physiquement les neurones et les synapses qui composent les réseaux d'IA. Cependant, le cerveau humain a environ 10^11 neurones reliés par 10^15 synapses dans volume d'un litre et nécessitant à peu près dix watts pour fonctionner. Ces degrés de connectivité et d'efficacité énergétique ne peuvent être atteints avec l'électronique conventionnelle à base de silicium. Une technologie de rupture est donc nécessaire, c'est à dire inventer et interconnecter des dispositifs électroniques «neuromorphes» énergétiquement efficaces. Ils permettront de fabriquer -directement au niveau matériel- des réseaux de neurones pour le calcul neuromorphique. Des synapses artificielles ont déjà été réalisées avec des memristors, exploitant le phénomène physique de la commutation résistive non volatile. En revanche, la mis au point de neurones artificiels reste un défi. Récemment, le coordinateur et ses collaborateurs ont montré que de tels neurones artificiels pouvaient être fabriqués avec des matériaux quantiques: des isolants de Mott [Brevet US 2017 / 0124449A1]. L'observation clef était qu'une séquence d'impulsions électriques peut réduire la résistance et générer un courant à travers le dispositif, analogue à l'émission d'un potentiel d'action dans les neurones biologiques. Cependant, le contrôle de ces matériaux par des impulsions électriques reste difficile et mal compris. Cela empêche de nouveaux progrès dans ce domaine. Ce projet a pour objectif la compréhension théorique de l’effondrement résistif des isolateurs de Mott, et de fournir des indications essentielles pour démontrer comment ces dispositifs peuvent être interconnectés dans des circuits de neurones artificiels avec des fonctionnalités neuromorphes. Ce projet sera tremplin pour la mise au point de la nouvelle électronique nécessaire à la construction de l'ordinateur neuromorphe du 21ème siècle.
Participating units of Université Paris-Saclay
Data provenance
Sources : scanR. Data compiled on 27/10/2026. Found an error? It is corrected in the original source (HAL, RNSR, directory); see how.