Neurones artificiels sur silicium : conception analogique et construction de reseaux hybrides PDF Download
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Author: Arnaud Laflaquiere
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Languages : fr
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Author: Arnaud Laflaquiere
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Author: Ludovic Alvado
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Languages : fr
Pages : 54
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Cette thèse décrit une nouvelle approche pour la modélisation de réseaux de neurones biologiques. Cette approche utilise des circuits intégrés analogiques spécifiques (ASIC) dans lesquels le formalisme de Hodgkin-Huxley est implémenté dans le but de réaliser des réseaux de neurones artificiels de densité moyenne et biologiquement réaliste. Elle aborde aussi les problèmes de disparités entre composants et le choix d’une structure optimisée pour l’utilisation en réseau.
Author: Arnaud Laflaquière
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Languages : fr
Pages : 182
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CETTE THESE DECRIT UNE NOUVELLE APPROCHE POUR LA MODELISATION DE NEURONES BIOLOGIQUES. CETTE APPROCHE UTILISE DES CIRCUITS ELECTRONIQUES INTEGRES ANALOGIQUES SPECIFIQUES POUR IMPLEMENTER LE FORMALISME DE HODGKIN-HUXLEY. ILS SONT REALISES EN TECHNOLOGIE BICMOS AMS 0.8 M, SELON UN MODE DE CONCEPTION FULL CUSTOM. NOUS POUVONS AINSI, GRACE A CES ASICS (APPLICATION SPECIFIC INTEGRATED CIRCUITS), REPRODUIRE EN TEMPS REEL, ET DE FACON PRECISE, LE COMPORTEMENT ELECTRIQUE DYNAMIQUE D'UN GRAND NOMBRE DE CELLULES NERVEUSES. DE VERITABLES NEURONES ARTIFICIELS SONT ALORS DISPONIBLES POUR LA CONSTRUCTION DE CE QUE NOUS AVONS APPELE LES RESEAUX HYBRIDES. CES RESEAUX METTENT EN RELATION NEURONES REELS IN VITRO ET NEURONES ELECTRONIQUES ET OUVRENT DE NOMBREUSES PERSPECTIVES POUR DES EXPERIMENTATIONS EN NEUROPHYSIOLOGIE.
Author: Gwendal Lecerf
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Languages : fr
Pages : 0
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Durant ces trois années de doctorat, financées par le projet ANR MHANN (MemristiveHardware Analog Neural Network), nous nous sommes intéressés au développement d'une nouvelle architecture de calculateur à l'aide de réseaux de neurones. Les réseaux de neurones artificiels sont particulièrement bien adaptés à la reconnaissance d'images et peuvent être utilisés en complément des processeurs séquentiels. En 2008, une nouvelle technologie de composant a vu le jour : le memristor. Classé comme étant le quatrième élément passif, il est possible de modifier sa résistance en fonction de la densité de courant qui le traverse et de garder en mémoire ces changements. Grâce à leurs propriétés, les composants memristifs sont des candidats idéaux pour jouer le rôle des synapses au sein des réseaux de neurones artificiels. En effectuant des mesures sur la technologie des memristors ferroélectriques de l'UMjCNRS/Thalès de l'équipe de Julie Grollier, nous avons pu démontrer qu'il était possible d'obtenir un apprentissage de type STDP (Spike Timing Dependant Plasticity) classiquement utilisé avec les réseaux de neurones impulsionnels. Cette forme d'apprentissage, inspirée de la biologie, impose une variation des poids synaptiques en fonction des évènements neuronaux. En s'appuyant sur les mesures réalisées sur ces memristors et sur des simulations provenant d'un programme élaboré avec nos partenaires de l'INRIA Saclay, nous avons conçu successivement deux puces en silicium pour deux technologies de memristors ferroélectriques. La première technologie (BTO), moins performante, a été mise de côté au profit d'une seconde technologie (BFO). La seconde puce a été élaborée avec les retours d'expérience de la première puce. Elle contient deux couches d'un réseau de neurones impulsionnels dédié à l'apprentissage d'images de 81 pixels. En la connectant à un boitier contenant un crossbar de memristors, nous pourrons réaliser un démonstrateur d'un réseau de neurones hybride réalisé avec des synapses memristives ferroélectriques.
Author: Tor Sverre Lande
Publisher: Springer
ISBN: 0585280010
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 462
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Neuromorphic Systems Engineering: Neural Networks in Silicon emphasizes three important aspects of this exciting new research field. The term neuromorphic expresses relations to computational models found in biological neural systems, which are used as inspiration for building large electronic systems in silicon. By adequate engineering, these silicon systems are made useful to mankind. Neuromorphic Systems Engineering: Neural Networks in Silicon provides the reader with a snapshot of neuromorphic engineering today. It is organized into five parts viewing state-of-the-art developments within neuromorphic engineering from different perspectives. Neuromorphic Systems Engineering: Neural Networks in Silicon provides the first collection of neuromorphic systems descriptions with firm foundations in silicon. Topics presented include: large scale analog systems in silicon neuromorphic silicon auditory (ear) and vision (eye) systems in silicon learning and adaptation in silicon merging biology and technology micropower analog circuit design analog memory analog interchipcommunication on digital buses £/LIST£ Neuromorphic Systems Engineering: Neural Networks in Silicon serves as an excellent resource for scientists, researchers and engineers in this emerging field, and may also be used as a text for advanced courses on the subject.
Author: G. Cauwenberghs
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 9780792385554
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 444
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Learning on Silicon combines models of adaptive information processing in the brain with advances in microelectronics technology and circuit design. The premise is to construct integrated systems not only loaded with sufficient computational power to handle demanding signal processing tasks in sensory perception and pattern recognition, but also capable of operating autonomously and robustly in unpredictable environments through mechanisms of adaptation and learning. This edited volume covers the spectrum of Learning on Silicon in five parts: adaptive sensory systems, neuromorphic learning, learning architectures, learning dynamics, and learning systems. The 18 chapters are documented with examples of fabricated systems, experimental results from silicon, and integrated applications ranging from adaptive optics to biomedical instrumentation. As the first comprehensive treatment on the subject, Learning on Silicon serves as a reference for beginners and experienced researchers alike. It provides excellent material for an advanced course, and a source of inspiration for continued research towards building intelligent adaptive machines.
Author: Denis Dupeyron
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Languages : fr
Pages : 181
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LES TRAVAUX PRESENTES DANS CETTE THESE SONT CONSACRES A L'ETUDE ET A LA MISE EN UVRE DE NEURONES ARTIFICIELS SOUS FORME DE CIRCUITS INTEGRES SPECIFIQUES ANALOGIQUES (ASICS). CES CIRCUITS REPRENNENT UN FORMALISME MATHEMATIQUE DE MODELISATION RECONNU EN NEUROSCIENCES, DIT DE HODGKIN-HUXLEY. ILS PERMETTENT UNE MODELISATION EXTREMEMENT PRECISE DE L'ACTIVITE ELECTRIQUE DES NEURONES DU VIVANT. NOUS DECRIVONS ICI LES PRINCIPES DE CETTE MODELISATION, LES CIRCUITS ELECTRONIQUES TELS QU'ILS ONT ETE INTEGRES, LEUR INSERTION DANS UN BANC DE MODELISATION ANALOGIQUE, ET ENFIN DES EXEMPLES DIVERS DE LEUR MISE EN UVRE.
Author: Yannick Bornat
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Languages : fr
Pages : 156
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Dans un contexte où l'usage de circuits neuromimétiques se généralise au sein des neurosciences, nous étudions ici leur intégration au sein de réseaux adaptatifs. Les circuits mis en oeuvre se basent sur un modèle proche de la biologie résolu en continu et en temps réel. Les calculs relatifs à l'adaptation du réseau sont réalisés en numérique temps réel, logiciel et/ou matériel. La partie logicielle est assurée par un ordinateur interfacé à travers le bus PCI, tandis que la partie matérielle utilise des FPGAs. Trois générations sont présentées avec une analyse critique sur leur utilisation comme système de simulation de réseau neuronal
Author: Hassan Jouni
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Languages : fr
Pages : 0
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Les réseaux de neurones artificiels sont particulièrement intéressants pour les implémentations CMOS VLSI (Very Large Scale Integration Complementary Metal-Oxide Semiconductor) car chaque élément parallèle (neurone ou synapse) est relativement simple, permettant l'intégration complète de grands réseaux sur une seule puce. Les multiplieurs, la fonction non-linéaire et sa dérivée sont des éléments clés essentiels dans le traitement du signal analogique et notamment dans la mise en œuvre VLSI analogique de réseaux neuronaux artificiels. Les principales conditions de ce type de circuits sont les suivantes : une faible surface de Silicium et une faible consommation électrique. Pour valider notre approche, nous avons choisi comme type d'application, la classification de cellules cancéreuses (malignes ou bénignes) du sein. Il existe de nombreux types de réseaux de neurones: réseau de neurones à réaction avec rétro-propagation (MLP), réseau de base radiale (RBN), réseau de neurones récurrents (RNN) et autres. Le réseau de neurones étudié dans cette thèse est basé sur l'architecture Multi-Layer Perceptron, formé par la rétro-propagation. L'objectif principal est de trouver les meilleurs compromis et optimisations pour réaliser des circuits avec une technologie mature HCMOS9A 130 nm de STMicroelectronics alimentés sous ±900mV afin d'avoir le coût le plus faible possible. Après avoir choisi le meilleur algorithme (le plus simple et efficace) pour une implémentation VLSI simple, nous avons défini une architecture analogique efficiente. Enfin les briques de base ont été conçues et réalisées avant l'intégration finale sur une faible surface de silicium et une faible consommation de puissance. Pour vérifier et valider le projet de la puce VLSI avant fabrication, une méthodologie de vérification a été proposée dans cette thèse. Elle nous a également permis de définir le cahier des charges de la puce, ainsi que celui des blocs de base.
Author: Éric Schaer
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1119751217
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 270
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Process engineering emerged at the beginning of the 20th Century and has become an essential scientific discipline for the matter and energy processing industries. Its success is incontrovertible, with the exponential increase in techniques and innovations. Rapid advances in new technologies such as artificial intelligence, as well as current societal needs sustainable development, climate change, renewable energy, the environment are developments that must be taken into account in industrial renewal. Process Engineering Renewal 2 focuses on research in process engineering, which is partly overshadowed by the sciences that contribute to its development. The external constraints of this interface science must be seen in relation to conservation, sustainable development, global warming, etc., which are linked to current success and the difficulty of taking risks in research.
