Accueil/ expose #carousel1 li{ width:150px; height:180px; } #carousel2 li{ width:150px; height:180px; } Neuromorphic computing : overview and challenges
mardi 12 novembre 2019
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Conférence de Julie Grollier lors du colloquium 2019/2020 du département de physique de l'ENS.

In the last five years, Artificial Intelligence has made striking progress, now defeating humans at subtle strategy games, such as Go, and even Poker. However, these algorithms are running on traditional processors which have a radically different architecture than the biological neural networks they are inspired from. This considerably slows them down and requires massive amounts of electrical power, more than ten thousand times what the brain typically needs to function. This energy dissipation is not only becoming an environmental issue, but it also sets a limit to the size of neural networks that can be simulated. We are at a point where we need to rethink the way we compute, and build hardware chips directly inspired from the architecture of the brain. This is a challenge. Indeed, contrarily to current electronic systems, the brain is a huge parallel network closely entangling memory and processing.
In this talk, I will review the current efforts at building neuromorphic chips of the future, which imply redesigning CMOS circuits, and inventing novel nanodevices for synapses and neurons. I will present recent achievements in neuromorphic computing, highlight current challenges, as well as the fascinating perspectives of this emerging field.

Thèmes : Physique
Catégories: Colloquium / Séminaire général du département de physique
Mot-clés : Spintronique, Nouvelles technologies, Synapse, réseau neuronal, puce électronique, neurones, algorithme, énergie, intelligence artificielle

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Auteur(s) Julie Grollier
CNRS / Thales
Physicienne

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Cursus :

Ingénieur de l’École supérieure d'électricité et diplômée de l’École normale supérieure de Cachan, elle soutient en 2003, sous la direction d’Albert Fert, une thèse sur le « Renversement d’aimantation par injection d’un courant polarisé en spin ».
Responsable de l’équipe Nanocomposants pour le traitement cognitif de l’information de l’Unité mixte de physique CNRS/Thales et, au niveau national, du groupement de recherche BioComp.
Elle participe au projet cerveau humain, rassemblant 87 groupes de recherche qui cherchent à simuler un cerveau humain par le recours notamment à de l'électronique et de l'informatique.
Elle a démontré en 2017 qu'un nano-neurone artificiel pouvait reconnaître des chiffres prononcés, résultats publiés dans la revue Nature.

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Dernière mise à jour : 29/06/2020

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