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Synapses et neurones ferroélectriques artificiels ou comment concevoir des matériaux innovants pour l’IA de demain
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle s’impose de plus en plus dans nos sociétés. Cette profonde mutation appelle un nouveau paradigme inspiré de l’architecture du cerveau où la mémoire, stockée analogiquement dans les synapses, évolue aussi en fonction des signaux (sous forme d’impulsions électriques) reçus par les neurones adjacents. En interconnectant neurones et synapses, cette architecture neuromorphique permet un calcul parallèle efficace, et des fonctions d’apprentissage et d’adaptabilité en fonction des sollicitations extérieures.

Cependant, ces neurones et synapses artificiels, appelés «memristors», sont actuellement constitués de circuits électroniques complexes posant des problèmes en termes de consommation d’énergie, de coût et de difficultés technologiques, sans parler des questions d’environnement et d’espace.

Les chercheurs du laboratoire SPMS utilisent des matériaux ferroélectriques pour concevoir des memristors innovants qui vont au-delà de la technologie C-MOS actuelle. Ici, un memristor ne nécessite alors qu’un seul composant et permet d’émuler plusieurs fonctionnalités synaptiques et neuronales pour former des réseaux permettant par exemple de faire de la reconnaissance d’images efficace et à bas coût énergétique.