Neurones artificiels sur Silicium : une évolution vers les réseaux.

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.This thesis describes a new approach for modelling biological neuron networks. This approach uses analogue specific integrated circuit (ASIC) in which Hodgkin-Huxley formalism as been implemented to integrate medium density artificial neural network, modelled at a biological realistic level. This thesis also deals with the component mismatches problem and the pertinent choice of optimized structure dedicated to network applications

Circuits et systèmes de modélisation analogique de neurones biologiques

L'objectif de cette thèse est la réalisation de calculateurs analogiques basés sur des modèles neurophysiologiques de type Hodgkin et Huxley. Ces simulateurs sont bâtis autour d'ASICs (Application Specific Integrated Circuits) analogiques spécifiquement conçus pour résoudre ces équations. Construits avec une approche modulaire, ils permettent la simulation réaliste en temps réel et continu de l'activité électrophysiologique de neurones biologiques. Afin de garder une souplesse d'utilisation maximale, les paramètres des modèles et les interconnexions de ses différents éléments sont programmables. L'application première des systèmes présentés est la réalisation de "réseaux hybrides", où neurones biologiques et artificiels interagissent, des exemples d'utilisation de cette technique sont présentés.This thesis deals with the realization of analog calculators based on neurophysiological models of the Hodgkin and Huxley type. At the heart of the simulators are analog ASICs (Application Specific Integrated Circuits) specially designed to solve those equations. They are built using a modular approach and allow for a realistic, real time and continuous time simulation of the neurophysiological activity of biological neurons. In order to achieve a maximum flexibility, parameters of the models and connections between its different elements are programmable within the system. The main application of the presented systems is the making of "hybrid networks", where biological and artificial neurons interact. Some examples of the use of this technique are presented

Méthodes et systèmes pour la détection adaptative et temps réel d'activité dans les signaux biologiques

L intéraction entre la biologie et l électronique est une discpline en pleine essort. De nom-breux systèmes électroniques tentent de s interconnecter avec des tissus ou des cellules vivantesa n de décoder l information biologique. Le Potentiel d action (PA) est au coeur de codagebiologique et par conséquent il est nécéssaire de pouvoir les repérer sur tout type de signal bio-logique. Par conséquent, nous étudions dans ce manuscrit la possibilité de concevoir un circuitélectronique couplé à un système de microélectrodes capable d e ectuer une acquisition, unedétection des PAs et un enregistrement des signaux biologiques. Que ce soit en milieu bruitéou non, nous considérons le taux de détection de PA et la contrainte de temps réel commedes notions primordiales et la consommation en silicium comme un prix à payer. Initialementdéveloppés pour l étude de signaux neuronaux et pancréatiques, ces systèmes conviennent par-faitement pour d autres type de cellules.Interaction between biology and electronic is in expansion. Many electronic systems aretrying to interconnect with tissues or living cells to decode biological information. The ActionPotential (AP) is the heart of biological coding and therefore it is necessary to be able to locateit from any type of biological signal. Therefore, we study in this manuscript the possibility ofdesigning an electronic circuit coupled to microelectrodes capable of acquisition, detection ofPAs and recording of biological signals. Whether or not in a noisy environment, we consider thedetection rate of PA and the real time-computing constraint as an hard speci cationand andsilicon area as a price to pay. Initially developed for the study of neural signals and pancreatic,these systems are ideal for other types of cells.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF

Circuits et systèmes de modélisation analogique de réseaux de neurones biologiques : application au développement d'outils pour les neurosciences computationelles

Ce sujet de recherche a pour principaux objectifs la réalisation d'une bibliothèque de fonctions électroniques analogiques intégrées réalisant les opérations mathématiques présentes dans les modèles des canaux ioniques des neurones et l'évaluation des éléments de cette même bibliothèque. Ce travail se poursuit par la conception d'un système démonstrateur basé sur un circuit intégré analogique neuromimétique utilisant la bibliothèque d'opérateurs pour que ce même circuit intégré puisse être utilisé dans de nouvelles expériences mettant en oeuvre la technique hybride. En fonction des performances du circuit, il a été aussi étudié la faisabilité de son utilisation pour le développement d'un outil d'extraction des paramètres d'une cellule nerveuse, voire même d'un mini-réseau composé de moins d'une dizaine de neurones, par la technique d'optimisation.The main objective of this research work is the development and evaluation of a library of integrated analogical electronic functions; those functions carry out the mathematical operations which exist in the conductance-based models of the neurons ionic channels. The study carries on with the design of a system demonstrator based on an analogue neuromimetic integrated circuit using the previous library. This custom integrated circuit can be used for new experiments based on the hybrid technique. The circuit is next considered to be used in a tool (optimization technique) for the extraction of neuron model parameters. Both techniques can be extended for the study of small neural networks

Contribution à la conception d'architecture de calcul auto-adaptative intégrant des nanocomposants neuromorphiques et applications potentielles

Dans cette thèse, nous étudions les applications potentielles des nano-dispositifs mémoires émergents dans les architectures de calcul. Nous montrons que des architectures neuro-inspirées pourraient apporter l'efficacité et l'adaptabilité nécessaires à des applications de traitement et de classification complexes pour la perception visuelle et sonore. Cela, à un cout moindre en termes de consommation énergétique et de surface silicium que les architectures de type Von Neumann, grâce à une utilisation synaptique de ces nano-dispositifs. Ces travaux se focalisent sur les dispositifs dit memristifs , récemment (ré)-introduits avec la découverte du memristor en 2008 et leur utilisation comme synapse dans des réseaux de neurones impulsionnels. Cela concerne la plupart des technologies mémoire émergentes : mémoire à changement de phase Phase-Change Memory (PCM), Conductive-Bridging RAM (CBRAM), mémoire résistive Resistive RAM (RRAM)... Ces dispositifs sont bien adaptés pour l'implémentation d'algorithmes d'apprentissage non supervisés issus des neurosciences, comme Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP), ne nécessitant que peu de circuit de contrôle. L'intégration de dispositifs memristifs dans des matrices, ou crossbar , pourrait en outre permettre d'atteindre l'énorme densité d'intégration nécessaire pour ce type d'implémentation (plusieurs milliers de synapses par neurone), qui reste hors de portée d'une technologie purement en Complementary Metal Oxide Semiconductor (CMOS). C'est l'une des raisons majeures pour lesquelles les réseaux de neurones basés sur la technologie CMOS n'ont pas eu le succès escompté dans les années 1990. A cela s'ajoute la relative complexité et inefficacité de l'algorithme d'apprentissage de rétro-propagation du gradient, et ce malgré tous les aspects prometteurs des architectures neuro-inspirées, tels que l'adaptabilité et la tolérance aux fautes. Dans ces travaux, nous proposons des modèles synaptiques de dispositifs memristifs et des méthodologies de simulation pour des architectures les exploitant. Des architectures neuro-inspirées de nouvelle génération sont introduites et simulées pour le traitement de données naturelles. Celles-ci tirent profit des caractéristiques synaptiques des nano-dispositifs memristifs, combinées avec les dernières avancées dans les neurosciences. Nous proposons enfin des implémentations matérielles adaptées pour plusieurs types de dispositifs. Nous évaluons leur potentiel en termes d'intégration, d'efficacité énergétique et également leur tolérance à la variabilité et aux défauts inhérents à l'échelle nano-métrique de ces dispositifs. Ce dernier point est d'une importance capitale, puisqu'il constitue aujourd'hui encore la principale difficulté pour l'intégration de ces technologies émergentes dans des mémoires numériques.In this thesis, we study the potential applications of emerging memory nano-devices in computing architecture. More precisely, we show that neuro-inspired architectural paradigms could provide the efficiency and adaptability required in some complex image/audio processing and classification applications. This, at a much lower cost in terms of power consumption and silicon area than current Von Neumann-derived architectures, thanks to a synaptic-like usage of these memory nano-devices. This work is focusing on memristive nano-devices, recently (re-)introduced by the discovery of the memristor in 2008 and their use as synapses in spiking neural network. In fact, this includes most of the emerging memory technologies: Phase-Change Memory (PCM), Conductive-Bridging RAM (CBRAM), Resistive RAM (RRAM)... These devices are particularly suitable for the implementation of natural unsupervised learning algorithms like Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP), requiring very little control circuitry.The integration of memristive devices in crossbar array could provide the huge density required by this type of architecture (several thousand synapses per neuron), which is impossible to match with a CMOS-only implementation. This can be seen as one of the main factors that hindered the rise of CMOS-based neural network computing architectures in the nineties, among the relative complexity and inefficiency of the back-propagation learning algorithm, despite all the promising aspects of such neuro-inspired architectures, like adaptability and fault-tolerance. In this work, we propose synaptic models for memristive devices and simulation methodologies for architectural design exploiting them. Novel neuro-inspired architectures are introduced and simulated for natural data processing. They exploit the synaptic characteristics of memristives nano-devices, along with the latest progresses in neurosciences. Finally, we propose hardware implementations for several device types. We assess their scalability and power efficiency potential, and their robustness to variability and faults, which are unavoidable at the nanometric scale of these devices. This last point is of prime importance, as it constitutes today the main difficulty for the integration of these emerging technologies in digital memories.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

Motion anticipation in a Virtual Retina

National audienceThe aim of the internship is to use and update the software VirtualRetina http://www-sop.inria.fr/neuromathcomp/public/Software/virtualretina/, a simulator implementing a retinal model developed initially by Adrien Wohrer and Pierre Kornprobst and integrated by Enas, a software developed by Biovision, in order to reproduce the activity of the retina in response to the stimulus of a moving bar, observed By Mr Berry & al. [1] A form of anticipation of the movement has been demonstrated experimentally by its authors in salamander, rabbit and goldfish retinas. This anticipation can be explained, in the case of a simple trajectory, by the gain control mechanism specific to the ganglion cells, implemented by Virtual-Retina. But for more complex trajectories, lateral connectivity could also play a role

Simulation d'un réseau de neurones à l'aide de transistors SET

Ce mémoire est le résultat d'une recherche purement exploratoire concernant la définition d'une application de réseaux de neurones à base de transistors monoélectroniques (Single-Electron Transistor, SET). Il dresse un portait de l'état de l'art actuel, et met de l'avant la possibilité d'associer les SET avec la technologie actuelle (Field Electron Transistor, FET). La raison de cette association est que les SET peuvent être perçus comme un moyen de changement de paradigme, c'est-à-dire remplacer une fonction CMOS occupant une grande place par un dispositif alternatif présentant de meilleures performances ou équivalentes. Par l'intermédiaire de leurs caractéristiques électriques peu ordinaires au synonyme de"l'effet de blocage de Coulomb", les SET ont le potentiel d'être exploités intelligemment afin de tirer profit sur la consommation énergétique essentiellement. Cette problématique est présentée comme une des propositions alternatives"Beyond CMOS" aux termes de la diminution géométrique des transistors FET à la lumière de l'ITRS. Cette recherche propose d'exposer des circuits électroniques de technologie MOS complétés à l'aide de SET (circuits hybrides) et de montrer que l'on est capable de les remplacer ou les compléter (partiellement) dans des architectures à réseau de neurones. Pour cela, des simulations sous logiciel Cadence Environnement permettront de valider le comportement des circuits sur plusieurs critères tels que la vitesse de réponse et la consommation énergétique, par exemple. En résultat, seront proposées deux architectures à réseaux de neurones de fonctions différentes : une architecture Winner-Take-All et un générateur de spikes en tension. La première étant inspirée d'une publication provenant de GUIMARAES et al., veut démontrer qu'à partir d'une architecture SET existante, il est envisageable de se l'approprier et de l'appliquer aux paramètres des SET du CRN[indice supérieur 2] augmentant donc nos chances de pouvoir les concevoir dans notre groupe de recherche. Le second axe est la simulation d'un circuit capable de générer des signaux à spikes sans perte d'information, ce qui requerrait un nombre considérable de transistors FET sans l'utilisation de SET, mettant donc en valeur la réduction de composants

Comprendre les réseaux cérébraux

The brain is a fascinating object of study, because of the complexity of the cognitive functions it produces but also of its intrisic complexity. Indeed, the brain is made of a distributed network of neurons, considered as information processing units and gathered in circuits to produce cerebral functions. Cerebral functions and related behaviors emerge from the interaction of these ingredients and the study of the brain as a network is a central element in most domains of neuroscience that aim at finding links between structure and function, at various levels of description. Three kinds of connectivity are generally described : structural connectivity (at the anatomical level), functional connectivity (measuring statistical dependency between neuronal activations) and effective connectivity (measuring causal interactions for tasks and information flows). Considered jointly, together with considerations related to energy consumption, embodiment, ontogenesis and phylogenesis, they are an interesting way to understand how cerebral structures and functions generate mutual constraints to produce fascinating phenomena at all the scales.Le cerveau est un objet d'étude passionnant, par la complexité des fonctions cognitives qu'il génère mais aussi par sa complexité intrinsèque. En effet, le cerveau est constitué d'un réseau distribué de neurones, considérés comme des unités de traitement de l'information et assemblés en circuit pour réaliser les fonctions cérébrales. Il faut donc considérer que les fonctions cérébrales et les comportements qui y sont associés émergent de l'interaction de ces constituants et que l'étude du cerveau en tant que réseau (et donc de sa connectivité) est un élément central dans tous les domaines des neurosciences qui cherchent fondamentalement à trouver des liens entre structure et fonction, à différents niveaux de description (de la molécule à l'individu). Les faits que les neurones soient des éléments placés dans un réseau physique, qu'ils traitent de l'information et que de leur interaction résulte un comportement sont indissociables. C'est pour cette raison que l'on devra considérer trois types de connectivité cérébrale : une connectivité structurelle (anatomique), une connectivité fonctionnelle (mesurant la dépendance statistique entre des activations neuronales) et une connectivité effective (mesurant les interactions causales relatives à une tâche et à des flux d'informations). Ces trois types de connectivité (que l'on devra considérer à différentes échelles d'espace et de temps) sont bien évidemment liés et leur analyse conjointe, associée à des considerations relatives à la consummation d'énergie, l'incarnation, l'ontogénèse et la phylogénèse, permet de mieux comprendre comment structures et fonctions cérébrales se contraignent mutuellement pour offrir des phénomènes fascinants à toutes ces échelles

LES RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS, INTRODUCTION AU CONNEXIONNISME: COURS, EXERCICES ET TRAVAUX PRATIQUES

International audienceSecond livre en Français sur les RNA (parution 1992)