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Dissertations / Theses on the topic 'Informatique Neuromorphique'

Author: Grafiati
Published: 25 May 2024
Last updated: 31 July 2025

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Suri, Manan. "Technologies émergentes de mémoire résistive pour les systèmes et application neuromorphique." Phd thesis, Université de Grenoble, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00935190.

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Abstract:
La recherche dans le domaine de l'informatique neuro-inspirée suscite beaucoup d'intérêt depuis quelques années. Avec des applications potentielles dans des domaines tels que le traitement de données à grande échelle, la robotique ou encore les systèmes autonomes intelligents pour ne citer qu'eux, des paradigmes de calcul bio-inspirés sont étudies pour la prochaine génération solutions informatiques (post-Moore, non-Von Neumann) ultra-basse consommation. Dans ce travail, nous discutons les rôles que les différentes technologies de mémoire résistive non-volatiles émergentes (RRAM), notamment (i
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Janzakova, Kamila. "Développement de dendrites polymères organiques en 3D comme dispositif neuromorphique." Electronic Thesis or Diss., Université de Lille (2022-....), 2023. http://www.theses.fr/2023ULILN017.

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Abstract:
Les technologies neuromorphiques constituent une voie prometteuse pour le développement d'une informatique plus avancée et plus économe en énergie. Elles visent à reproduire les caractéristiques attrayantes du cerveau, telles qu'une grande efficacité de calcul et une faible consommation d'énergie au niveau des logiciels et du matériel. À l'heure actuelle, les implémentations logicielles inspirées du cerveau (telles que ANN et SNN) ont déjà démontré leur efficacité dans différents types de tâches (reconnaissance d'images et de la parole). Toutefois, pour tirer un meilleur parti des algorithmes
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Bernard, Yann. "Calcul neuromorphique pour l'exploration et la catégorisation robuste d'environnement visuel et multimodal dans les systèmes embarqués." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2021. http://www.theses.fr/2021LORR0295.

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Abstract:
Tandis que la quête pour des systèmes de calcul toujours plus puissants se confronte à des contraintes matérielles de plus en plus fortes, des avancées majeures en termes d’efficacité de calcul sont supposées bénéficier d’approches non conventionnelles et de nouveaux modèles de calcul tels que le calcul inspiré du cerveau. Le cerveau est une architecture de calcul massivement parallèle avec des interconnexions denses entre les unités de calcul. Les systèmes neurobiologiques sont donc une source d'inspiration naturelle pour la science et l'ingénierie informatiques. Les améliorations technologiq
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Martinenghi, Romain. "Démonstration opto-électronique du concept de calculateur neuromorphique par Reservoir Computing." Thesis, Besançon, 2013. http://www.theses.fr/2013BESA2052/document.

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Abstract:
Le Reservoir Computing (RC) est un paradigme s’inspirant du cerveau humain, apparu récemment au début des années2000. Il s'agit d'un calculateur neuromorphique habituellement décomposé en trois parties dont la plus importanteappelée "réservoir" est très proche d'un réseau de neurones récurrent. Il se démarque des autres réseaux de neuronesartificiels notamment grâce aux traditionnelles phases d'apprentissage et d’entraînement qui ne sont plus appliquées surla totalité du réseau de neurones mais uniquement sur la lecture du réservoir, ce qui simplifie le fonctionnement etfacilite une réalisatio
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Mesquida, Thomas. "Méthode de calcul et implémentation d’un processeur neuromorphique appliqué à des capteurs évènementiels." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAT117/document.

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Abstract:
L’étude du fonctionnement de notre système nerveux et des mécanismes sensoriels a mené à la création de capteurs événementiels. Ces capteurs ont un fonctionnement qui retranscrit les atouts de nos yeux et oreilles par exemple. Cette thèse se base sur la recherche de méthodes bio-inspirés et peu coûteuses en énergie permettant de traiter les données envoyées par ces nouveaux types de capteurs. Contrairement aux capteurs conventionnels, nos rétines et cochlées ne réagissent qu’à l’activité perçue dans l’environnement sensoriel. Les implémentations de type « rétine » ou « cochlée » artificielle,
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Novembre, Christophe. "Architectures des systèmes de l'information adaptées aux technologies nanométriques et/ou moléculaires : développement d'un composant moléculaire neuromorphique." Lille 1, 2007. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/2007/50376-2007-Novembre.pdf.

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Abstract:
Avec le développement des objets nanométriques (nanotube de carbone,. . . ), se pose la question de leur utilisation dans des structures de calcul. Ce travail de thèse a consisté à rechercher l'architecture de calcul qui serait la plus adaptée pour les dispositifs issus des nanotechnologies. Dans un premier temps une étude critique de ces architectures de calcul envisageables a été réalisée. Celle-ci s'est basée sur une évaluation des propriétés de chaque architecture en fonction des particularités des objets nanométriques. De notre étude, il est ressorti que les réseaux de neurones constituen
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Lévi, Timothée. "Méthodologie de développement d'une bibliothèque d'IP-AMS en vue de la conception automatisée de systèmes sur puces analogiques et mixtes : application à l'ingénierie neuromorphique." Bordeaux 1, 2007. http://www.theses.fr/2007BOR13480.

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Abstract:
Les travaux de cette thèse apportent une contribution à l'automatisation du flot de conception analogique et mixte, en termes de méthodologies de réutilisation. Des méthodologies de développement et d'exploration de bibliothèque d'IPs (Intellectual Property) analogiques sont développées : définition et caractérisation d'un IP analogiques, création et exploration d'une base de données d'IPs, aide à la réutilisation destinée au concepteur. Le circuit utilisé pour l'application de ces méthodologies est un système neuromimétique c'est-à-dire qu'il reproduit l'activité électrique de neurones biolog
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Shahsavari, Mahyar. "Unconventional computing using memristive nanodevices : from digital computing to brain-like neuromorphic accelerator." Thesis, Lille 1, 2016. http://www.theses.fr/2016LIL10203/document.

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Abstract:
On estime que le nombre d'objets connectés à l'Internet atteindra 50 à 100 milliards en 2020. La recherche s'organise en deux champs principaux pour répondre à ce défi : l'internet des objets et les grandes masses de données. La demande en puissance de calcul augmente plus vite que le développement de nouvelles architectures matérielles en particulier à cause du ralentissement de la loi de Moore. La raison principale en est le mur de la mémoire, autrement appelé le goulet d'étranglement de Von Neumann, qui vient des différences de vitesse croissantes entre le processeur et la mémoire. En consé
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Abderrahmane, Nassim. "Impact du codage impulsionnel sur l’efficacité énergétique des architectures neuromorphiques." Thesis, Université Côte d'Azur, 2020. http://www.theses.fr/2020COAZ4082.

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Abstract:
Dans le contexte actuel, l’Intelligence Artificielle (IA) est largement répandue et s’applique à de nombreux domaines tels que les transports, la médecine et les véhicules autonomes. Parmi les algorithmes d'IA, on retrouve principalement les réseaux de neurones, qui peuvent être répartis en deux familles : d'une part, les Réseaux de Neurones Impulsionnels (SNNs) qui sont issus du domaine des neurosciences ; d'autre part, les Réseaux de Neurones Analogiques (ANNs) qui sont issus du domaine de l'apprentissage machine. Les ANNs connaissent un succès inédit grâce à des résultats inégalés dans de n
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Lagorce, Xavier. "Computational methods for event-based signals and applications." Thesis, Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066434/document.

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Abstract:
Les neurosciences computationnelles sont une grande source d'inspiration pour le traitement de données. De nos jours, aussi bon que soit l'état de l'art de la vision par ordinateur, il reste moins performant que les possibilités offertes par nos cerveaux ou ceux d'autres animaux ou insectes. Cette thèse se base sur cette observation afin de développer de nouvelles méthodes de calcul pour la vision par ordinateur ainsi que pour le calcul de manière générale reposant sur les données issues de capteurs événementiels tels que les "rétines artificielles". Ces capteurs copient la biologie et sont ut
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La, Barbera Selina. "Development of filamentary Memristive devices for synaptic plasticity implementation." Thesis, Lille 1, 2015. http://www.theses.fr/2015LIL10163/document.

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Abstract:
Reproduire les fonctionnalités du cerveau représente un défi majeur dans le domaine des technologies de l’information et de la communication. Plus particulièrement, l’ingénierie neuromorphique, qui vise à implémenter au niveau matériel les propriétés de traitement de l’information du cerveau, apparait une direction de recherche prometteuse. Parmi les différentes stratégies poursuivies dans ce domaine, la proposition de composant memristif a permis d’envisager la réalisation des fonctionnalités des synapses et de répondre potentiellement aux problématiques d’intégration. Dans cette dissertation
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Ly, Denys. "Mémoires résistives et technologies 3D monolithiques pour processeurs neuromorphiques impulsionnels et reconfigurables." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALT016.

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Abstract:
Le cerveau humain est un système computationnel complexe mais énergétiquement efficace qui excelle aux applications cognitives grâce à sa capacité naturelle à faire de l'inférence. À l'inverse, les systèmes de calculs traditionnels reposant sur la classique architecture de Von Neumann exigent des consommations de puissance importantes pour exécuter de telles tâches. Ces considérations ont donné naissance à la fameuse approche neuromorphique, qui consiste à construire des systèmes de calculs inspirés du cerveau. Dans cette thèse, nous examinons l'utilisation de technologies novatrices, à savoir
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Bichler, Olivier. "Contribution à la conception d'architecture de calcul auto-adaptative intégrant des nanocomposants neuromorphiques et applications potentielles." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00781811.

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Abstract:
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 "memrist
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Haessig, Germain. "Neuromorphic computation using event-based sensors : from algorithms to hardware implementations." Thesis, Sorbonne université, 2018. http://www.theses.fr/2018SORUS422/document.

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Abstract:
Cette thèse porte sur l’implémentation d’algorithmes événementiels, en utilisant, dans un premier temps, des données provenant d’une rétine artificielle, mimant le fonctionnement de la rétine humaine, pour ensuite évoluer vers tous types de signaux événementiels. Ces signaux événementiels sont issus d’un changement de paradigme dans la représentation du signal, offrant une grande plage dynamique de fonctionnement, une résolution temporelle importante ainsi qu’une compression native du signal. Sera notamment étudiée la réalisation d’un dispositif de création de cartes de profondeur monoculaires
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Bennett, Christopher H. "Apprentissage local avec des dispositifs de mémoire hautement analogiques." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLS037/document.

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Abstract:
Dans la prochaine ère de l'informatique distribuée, les ordinateurs inspirés par le cerveau qui effectuent des opérations localement plutôt que dans des serveurs distants seraient un avantage majeur en réduisant les coûts énergétiques et réduisant l'impact environnemental. Une nouvelle génération de nanodispositifs de mémoire non-volatile est un candidat de premier plan pour réaliser cette vision neuromorphique. À l'aide de travaux théoriques et expérimentaux, nous avons exploré les problèmes critiques qui se posent lors de la réalisation physique des architectures de réseaux de neurones artif
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Bedecarrats, Thomas. "Etude et intégration d’un circuit analogique, basse consommation et à faible surface d'empreinte, de neurone impulsionnel basé sur l’utilisation du BIMOS en technologie 28 nm FD-SOI." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019GREAT045.

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Abstract:
Avec la fin annoncée de la loi de Moore, les acteurs de la microélectronique cherchent de nouveaux paradigmes sur lesquels s’appuyer pour alimenter les développements futurs de notre société de l’information. En s’inspirant des systèmes nerveux biologiques, l’ingénierie neuromorphique offre des perspectives nouvelles qui révolutionnent d’ores et déjà l’intelligence artificielle. Pour que leurs performances permettent leur généralisation, les processeurs neuronaux se doivent d’intégrer des circuits de neurones les plus petits et les moins énergivores possible afin que les réseaux de neurones ar
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Mohamed, Abdalla Mohab Sameh. "Reservoir computing in lithium niobate on insulator platforms." Electronic Thesis or Diss., Ecully, Ecole centrale de Lyon, 2024. http://www.theses.fr/2024ECDL0051.

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Abstract:
Cette étude concerne le calcul par réservoir à retard temporel, en anglais Time-Delay Reservoir Computing (TDRC) dans les plateformes de photonique intégré, en particulier la plateforme Lithium Niobate On Insulator (LNOI). Nous proposons une nouvelle architecture intégrée « tout optique », avec seulement un déphaseur comme paramètre modifiable pouvant atteindre de bonnes performances sur plusieurs tâches de référence de calcul par réservoir. Nous étudions également l'espace de conception de cette architecture et le fonctionnement asynchrone du TDRC, qui s'écarte du cadre plus courant consistan
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Firmin, Thomas. "Parallel hyperparameter optimization of spiking neural networks." Electronic Thesis or Diss., Université de Lille (2022-....), 2025. http://www.theses.fr/2025ULILB004.

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Abstract:
Les Réseaux de Neurones Artificiels (RNAs) sont des modèles prédictifs permettant de résoudre certaines tâches complexes par un apprentissage automatique. Depuis ces trois dernières décennies, les RNAs ont connu de nombreuses avancées majeures. Notamment avec les réseaux de convolution ou les mécanismes d'attention. Ces avancées ont permis le développement de la reconnaissance d'images, des modèles de langage géants ou de la conversion texte-image.En 1943, les travaux de McCulloch et Pitt sur le neurone formel faciliteront la naissance des premiers RNAs appelés perceptrons, et décrits pour la
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Denis-Le, Coarer Florian. "Neuromorphic computing using nonlinear ring resonators on a Silicon photonic chip." Electronic Thesis or Diss., CentraleSupélec, 2020. http://www.theses.fr/2020CSUP0001.

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Abstract:
Avec les volumes exponentiels de données numériques générées chaque jour, un besoin de traitement des données en temps réel et économe en énergie s'est fait sentir. Ces défis ont motivé la recherche sur le traitement non conventionnel de l'information. Parmi les techniques existantes, l'apprentissage machine est un paradigme très efficace de l'informatique cognitive. Il fournit, au travers de nombreuses implémentations dont celle des réseaux de neurones artificiels, un ensemble de techniques pour apprendre à un ordinateur ou un système physique à effectuer des tâches complexes, telles que la c
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Spyrou, Theofilos. "Functional safety and reliability of neuromorphic computing systems." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS118.

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Abstract:
L'essor récent de l'intelligence artificielle (IA) a trouvé un large éventail d'applications qui l'intègrent essentiellement dans presque tous les domaines de notre vie. Avec une telle intégration, il est raisonnable que des préoccupations surgissent. Celles-ci doivent être éliminées avant l'utilisation de l'IA sur le terrain, en particulier dans les applications critiques en termes de mission et de sécurité, comme les véhicules autonomes. Les réseaux neuronaux à impulsions (Spiking Neural Networks, SNNs), bien que d'inspiration biologique, n'héritent que partiellement des remarquables capacit
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Reverter, Valeiras David. "Event-based detection and tracking." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066566/document.

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Abstract:
L'objectif principal de cette thèse est le développement d'algorithmes événementiels pour la détection et le suivi d'objets. Ces algorithmes sont spécifiquement conçus pour travailler avec une sortie produite par des caméras neuromorphiques. Ce type de caméras sont un nouveau type de capteurs bio inspirés, dont le principe de fonctionnement s'inspire de la rétine: chaque pixel est indépendant et génère des événements de manière asynchrone lorsqu'un changement de luminosité suffisamment important est détecté à la position correspondante du plan focal. Cette nouvelle façon d'encoder l'informatio
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Vodenicarevic, Damir. "Rhythms and oscillations : a vision for nanoelectronics." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLS518/document.

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Abstract:
Avec l'avènement de l'"intelligence artificielle", les ordinateurs, appareils mobiles et objets connectés sont amenés à dépasser les calculs arithmétiques et logiques pour lesquels ils ont été optimisés durant des décennies, afin d'effectuer des tâches "cognitives" telles que la traduction automatique ou la reconnaissance d'images et de voix, et pour lesquelles ils ne sont pas adaptés. Ainsi, un super-calculateur peut-il consommer des mégawatts pour effectuer des tâches que le cerveau humain traite avec 20 watt. Par conséquent, des système de calcul alternatifs inspirés du cerveau font l'objet
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Daouzli, Adel Mohamed Renaud Sylvie Saïghi Sylvain. "Systèmes neuromorphiques étude et implantation de fonctions d'apprentissage et de plasticité /." S. l. : Bordeaux 1, 2009. http://ori-oai.u-bordeaux1.fr/pdf/2009/DAOUZLI_ADEL_MOHAMED_2009.pdf.

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Jouni, Zalfa. "Analog spike-based neuromorphic computing for low-power smart IoT applications." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPAST114.

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Abstract:
Avec l'expansion de l'Internet des objets (IoT) et l'augmentation des appareils connectés et des communications complexes, la demande de technologies de localisation précises et économes en énergie s'est intensifiée. Les techniques traditionnelles de machine learning et d'intelligence artificielle (IA) offrent une haute précision dans la localisation par radiofréquence (RF), mais au prix d'une complexité accrue et d'une consommation d'énergie élevée. Pour relever ces défis, cette thèse explore le potentiel de l'informatique neuromorphique, inspirée par les mécanismes du cerveau, pour permettre
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Marcireau, Alexandre. "Vision par ordinateur évènementielle couleur : cadriciel, prototype et applications." Thesis, Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS248.

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Abstract:
L'ingénierie neuromorphique aborde de manière bio-inspirée le design des capteurs et ordinateurs. Elle prône l'imitation du vivant à l'échelle du transistor, afin de rivaliser avec la robustesse et la faible consommation des systèmes biologiques. Les caméras évènementielles ont vu le jour dans ce cadre. Elles possèdent des pixels indépendants qui détectent de manière asynchrone les changements dans leur champ visuel, avec une grande précision temporelle. Ces propriétés étant mal exploitées par les algorithmes usuels de vision par ordinateur, un nouveau paradigme encourageant de petits calculs
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Chappet, de Vangel Benoît. "Modèles cellulaires de champs neuronaux dynamiques." Thesis, Université de Lorraine, 2016. http://www.theses.fr/2016LORR0194/document.

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Abstract:
Dans la recherche permanente de solutions pour dépasser les limitations de plus en plus visibles de nos architectures matérielles, le calcul non-conventionnel offre des alternatives variées comme l’ingénierie neuromorphique et le calcul cellulaire. Comme von Neumann qui s’était initialement inspiré du cerveau pour concevoir l’architecture des ordinateurs, l’ingénierie neuromorphique prend la même inspiration en utilisant un substrat analogique plus proche des neurones et des synapses. Le calcul cellulaire s’inspire lui des substrats de calcul naturels (chimique, physiques ou biologiques) qui i
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Delacour, Corentin. "Architecture Design for Analog Oscillatory Neural Networks." Electronic Thesis or Diss., Université de Montpellier (2022-....), 2023. http://www.theses.fr/2023UMONS069.

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Abstract:
La transformation de nos sociétés par le digital génère des quantités importantes de données dont la croissance a atteint une vitesse exponentielle depuis les dernières années. En dépit du progrès technique en matière de calcul, les ordinateurs digitaux actuels suivent difficilement cette tendance et sont dépassés par l'ampleur de certains problèmes, notamment liés aux algorithmes d'intelligence artificielle et aux problèmes d'optimisation de grande échelle. La limitation principale est liée à l'architecture même des calculateurs digitaux, à savoir la séparation du processeur et de la mémoire
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Roclin, David. "Utilisation des nano-composants électroniques dans les architectures de traitement associées aux imageurs." Thesis, Paris 11, 2014. http://www.theses.fr/2014PA112408/document.

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Abstract:
En utilisant les méthodes d’apprentissages tirées des récentes découvertes en neuroscience, les réseaux de neurones impulsionnels ont démontrés leurs capacités à analyser efficacement les grandes quantités d’informations provenant de notre environnement. L’implémentation de ces circuits à l’aide de processeurs classiques ne permet pas d’exploiter efficacement leur parallélisme. L’utilisation de mémoire numérique pour implémenter les poids synaptique ne permet pas la lecture ou la programmation parallèle des synapses et est limité par la bande passante reliant la mémoire à l’unité de calcul. Le
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Chappet, de Vangel Benoît. "Modèles cellulaires de champs neuronaux dynamiques." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2016. http://www.theses.fr/2016LORR0194.

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Abstract:
Dans la recherche permanente de solutions pour dépasser les limitations de plus en plus visibles de nos architectures matérielles, le calcul non-conventionnel offre des alternatives variées comme l’ingénierie neuromorphique et le calcul cellulaire. Comme von Neumann qui s’était initialement inspiré du cerveau pour concevoir l’architecture des ordinateurs, l’ingénierie neuromorphique prend la même inspiration en utilisant un substrat analogique plus proche des neurones et des synapses. Le calcul cellulaire s’inspire lui des substrats de calcul naturels (chimique, physiques ou biologiques) qui i
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Daouzli, Adel Mohamed. "Systèmes neuromorphiques : étude et implantation de fonctions d'apprentissage et de plasticité." Thesis, Bordeaux 1, 2009. http://www.theses.fr/2009BOR13806/document.

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Abstract:
Dans ces travaux de thèse, nous nous sommes intéressés à l'influence du bruit synaptique sur la plasticité synaptique dans un réseau de neurones biophysiquement réalistes. Le simulateur utilisé est un système électronique neuromorphique. Nous avons implanté un modèle de neurones à conductances basé sur le formalisme de Hodgkin et Huxley, et un modèle biophysique de plasticité. Ces travaux ont inclus la configuration du système, le développement d'outils pour l'exploiter, son utilisation ainsi que la mise en place d'une plateforme le rendant accessible à la communauté scientifique via Internet
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Wu, Jiaming. "A modular dynamic Neuro-Synaptic platform for Spiking Neural Networks." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASP145.

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Abstract:
Que le réseau de neurones soit biologique ou artificiel, il possède une unité de calcul fondamentale : le neurone. Ces neurones, interconnectés par des synapses, forment ainsi des réseaux complexes qui permettent d’obtenir une pluralité de fonctions. De même, le réseau de neurones neuromorphique, ou plus généralement les ordinateurs neuromorphiques, nécessitent également ces deux éléments fondamentaux que sont les neurones et les synapses. Dans ce travail, nous introduisons une unité matérielle neuro-synaptique à impulsions, inspirée de la biologie et entièrement réalisée avec des composants é
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Torralba, Barriuso Antonio. "Architectures analogiques pour la vision : réseaux cellulaires et circuits neuromorphiques." Grenoble INPG, 1999. http://www.theses.fr/1999INPG0189.

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Abstract:
Les machines de vision basées sur les méthodes computationnelles actuelles ont besoin de capteurs de caractéristiques de bas niveau. Ces capteurs mesurent des propriétés locales de l'image comme l'échelle, l'orientation et le mouvement. Les dispositifs de circuits intégrés analogiques qui imitent les fonctions des systèmes biologiques sont robustes, de basse consommation et assez rapides afin de résoudre des problèmes de vision et de traitement d'image en temps en réel. Dans cette thèse, nous montrons comment les réseaux résistifs actifs avec peu de connections offrent un cadre pertinent pour
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Trabelsi, Ahmed. "Modulation des niveaux de résistance dans une mémoire PCM pour des applications neuromorphiques." Electronic Thesis or Diss., Université Grenoble Alpes, 2024. http://www.theses.fr/2024GRALT027.

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Abstract:
La croissance exponentielle des données au cours des dernières années a entraîné une augmentation significative de la consommation d'énergie, créant ainsi un besoin urgent de technologies de mémoire innovantes pour surmonter les limitations des solutions conventionnelles. Cette inondation de données a entraîné une augmentation prévue de la consommation dans les centres de données, avec une multiplication par quatre des données d'ici 2025 par rapport au volume actuel. Pour relever ce défi, des technologies de mémoire émergentes telles que la RRAM (RAM résistive), la PCM (mémoire à changement de
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Williame, Jérôme. "Oscillateurs nanomagnétiques soumis à une boucle de rétroaction à retard : Bruit, chaos et applications neuromorphiques." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLS119.

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Abstract:
Une boucle de rétroaction à retard a lieu lorsque la sortie d’un système est utilisée pour modifier le signal d’entrée de ce dernier. Ce phénomène apparaît dans des domaines aussi variés que la physique des amplificateurs, la biologie de la régulation de l’insuline ou encore les sciences sociales. Les effets d’une boucle de rétroaction à retard sur un système électronique sont bien connus et ont donné lieu à de nombreuses applications : boucle à verrouillage de phase pour améliorer les propriétés stochastiques, boucle d’amplification ou de régulation, etc. Cependant ces effets ont étés relativ
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Marquez, Alfonzo Bicky. "Reservoir computing photonique et méthodes non-linéaires de représentation de signaux complexes : Application à la prédiction de séries temporelles." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2018. http://www.theses.fr/2018UBFCD042/document.

Full text
Abstract:
Les réseaux de neurones artificiels constituent des systèmes alternatifs pour effectuer des calculs complexes, ainsi que pour contribuer à l'étude des systèmes neuronaux biologiques. Ils sont capables de résoudre des problèmes complexes, tel que la prédiction de signaux chaotiques, avec des performances à l'état de l'art. Cependant, la compréhension du fonctionnement des réseaux de neurones dans la résolution de problèmes comme la prédiction reste vague ; l'analogie avec une boîte-noire est souvent employée. En combinant la théorie des systèmes dynamiques non linéaires avec celle de l'apprenti
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Ambroise, Matthieu. "Hybridation des réseaux de neurones : de la conception du réseau à l’interopérabilité des systèmes neuromorphiques." Thesis, Bordeaux, 2015. http://www.theses.fr/2015BORD0394/document.

Full text
Abstract:
L’hybridation est une technique qui consiste à interconnecter un réseau de neurones biologique et un réseau de neurones artificiel, utilisée dans la recherche en neuroscience et à des fins thérapeutiques. Durant ces trois années de doctorat, ce travail de thèse s’est focalisé sur l’hybridation dans un plan rapproché (communication directe bi-directionnelle entre l’artificiel et le vivant) et dans un plan plus élargies (interopérabilité des systèmes neuromorphiques). Au début des années 2000, cette technique a permis de connecter un système neuromorphique analogique avec le vivant. Ce travail e
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Belhadj-Mohamed, Bilel. "Systèmes neuromorphiques temps réel : contribution à l’intégration de réseaux de neurones biologiquement réalistes avec fonctions de plasticité." Thesis, Bordeaux 1, 2010. http://www.theses.fr/2010BOR14051/document.

Full text
Abstract:
Cette thèse s’intègre dans le cadre du projet Européen FACETS. Pour ce projet, des systèmes matériels mixtes analogique-numérique effectuant des simulations en temps réel des réseaux de neurones doivent être développés. Le but est d’aider à la compréhension des phénomènes d’apprentissage dans le néocortex. Des circuits intégrés spécifiques analogiques ont préalablement été conçus par l’équipe pour simuler le comportement de plusieurs types de neurones selon le formalisme de Hodgkin-Huxley. La contribution de cette thèse consiste à la conception et la réalisation des circuits numériques permett
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Ezzadeen, Mona. "Conception d'un circuit dédié au calcul dans la mémoire à base de technologie 3D innovante." Electronic Thesis or Diss., Aix-Marseille, 2022. http://theses.univ-amu.fr.lama.univ-amu.fr/221212_EZZADEEN_955e754k888gvxorp699jljcho_TH.pdf.

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Abstract:
Avec le développement de l'internet des objets et de l'intelligence artificielle, le "déluge de données" est une réalité, poussant au développement de systèmes de calcul efficaces énergétiquement. Dans ce contexte, en effectuant le calcul directement à l'intérieur ou à proximité des mémoires, le paradigme de l'in/near-memory-computing (I/NMC) semble être une voie prometteuse. En effet, les transferts de données entre les mémoires et les unités de calcul sont très énergivores. Cependant, les classiques mémoires Flash souffrent de problèmes de miniaturisation et ne semblent pas facilement adapté
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Ali, Elsayed Sarah. "Fault Tolerance in Hardware Spiking Neural Networks." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS310.

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Abstract:
L'intelligence artificielle et les algorithmes d'apprentissage automatique sont au sommet du marché de la technologie de nos jours. Dans ce contexte, les accélérateurs matériels d'IA devraient jouer un rôle de plus en plus primordial pour de nombreuses applications, surtout ceux ayant une mission critique et un haut niveau de sécurité. Cela nécessite d'évaluer leur fiabilité et de développer des techniques peu coûteuses de tolérance aux fautes; un problème qui reste largement inexploré pour les puces neuromorphiques et les réseaux de neurones impulsionnels. Il est souvent présumé que la fiabil
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Falez, Pierre. "Improving spiking neural networks trained with spike timing dependent plasticity for image recognition." Thesis, Lille 1, 2019. http://www.theses.fr/2019LIL1I101.

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Abstract:
La vision par ordinateur est un domaine stratégique, du fait du nombre potentiel d'applications avec un impact important sur la société. Ce secteur a rapidement progressé au cours de ces dernières années, notamment grâce aux avancées en intelligence artificielle et plus particulièrement l'avènement de l'apprentissage profond. Cependant, ces méthodes présentent deux défauts majeurs face au cerveau biologique : ils sont extrêmement énergivores et requièrent de gigantesques bases d'apprentissage étiquetées. Les réseaux de neurones à impulsions sont des modèles alternatifs qui permettent de répond
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Hirtzlin, Tifenn. "Digital Implementation of Neuromorphic systems using Emerging Memory devices." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPAST071.

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Abstract:
Depuis les années soixante-dix l'évolution des performances des circuits électroniques repose exclusivement sur l'amélioration des performances des transistors. Ce composant a des propriétés extraordinaires puisque lorsque ses dimensions sont réduites, toutes ses caractéristiques sont améliorées. Mais, dû à certaines limites physiques fondamentales, la diminution des dimensions des transistors n’est plus possible. Néanmoins, de nouveaux nano-composants mémoire innovants qui peuvent être intégré conjointement avec les transistors voient le jour tant au niveau académique qu'industriel, ce qui co
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Grassia, Filippo Giovanni. "Silicon neural networks : implementation of cortical cells to improve the artificial-biological hybrid technique." Thesis, Bordeaux 1, 2013. http://www.theses.fr/2013BOR14748/document.

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Abstract:
Ces travaux ont été menés dans le cadre du projet européen FACETS-ITN. Nous avons contribué à la simulation de cellules corticales grâce à des données expérimentales d'électrophysiologie comme référence et d'un circuit intégré neuromorphique comme simulateur. Les propriétés intrinsèques temps réel de nos circuits neuromorphiques à base de modèles à conductance, autorisent une exploration détaillée des différents types de neurones. L'aspect analogique des circuits intégrés permet le développement d'un simulateur matériel temps réel à l'échelle du réseau. Le deuxième objectif de cette thèse est
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