Neurowave — Dispositifs neuromorphique faible énergie basée sur la diffusion d’ondes de spin par des textures topologiques de spin

Les réseaux neuronaux artificiels sont à la base de la révolution actuelle de l'intelligence artificielle (IA), remodelant la façon dont la société perçoit, traite et produit l'information. Cependant, ils ont entraîné une forte augmentation de la consommation d'énergie des technologies de l'information au niveau mondial en raison d'architectures matérielles mal optimisées et d'algorithmes exigeants en termes de calcul qui nécessitent l'informatique en nuage. Ce dernier point a limité le développement de nombreuses applications d'intelligence artificielle, en particulier l'intelligence artificielle périphérique, qui nécessite des calculs locaux à faible consommation d'énergie, rapides et en temps réel. Ce projet vise à démontrer le grand potentiel d'un réseau neuronal nanomagnétique compact pour réaliser un calcul neuromorphique rapide et à faible consommation d'énergie à la périphérie. Notre approche repose sur la diffusion d'ondes de spin (SW) avec des textures topologiques de spin comme les réseaux de skyrmions et les domaines labyrinthiques, ces derniers pouvant être reconfigurés à l'aide de champs magnétiques et de courants de spin. L'acheminement du signal et l'activation non linéaire sont assurés par la propagation et l'interférence des SW, tandis que les poids sont stockés de manière non volatile dans la texture de spin. En utilisant les paradigmes de l'informatique de réservoir et des réseaux neuronaux physiques, nous visons à démontrer et à comparer les tâches de reconnaissance des formes avec notre dispositif. Pour atteindre cet objectif, nous développerons des solutions scientifiques et techniques nouvelles et inexplorées développement de matériaux magnétiques hybrides pour la propagation et la diffusion des SW, l'imagerie des SW à l'aide de la microscopie à centre NV, la détection électrique des SW à grand signal, la manipulation des textures de spin par divers stimuli externes, la modélisation et l'algorithme d'entraînement du système physique.