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Littérature scientifique sur le sujet « Circuit neuromorphique »

Auteur : Grafiati
Publié le 14 décembre 2024
Mis à jour le 31 juillet 2025

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Articles de revues sur le sujet "Circuit neuromorphique"

1

Yadav, Shailendra, Brajesh Kumar Kaushik, and Amita Giri. "Energy-Efficient Hybrid STT-MTJ/CMOS Circuit for Machine Learning-Assisted Neuromorphic Computing Applications Circuit hybride STT-MTJ/CMOS à faible consommation d’énergie pour les applications de calcul neuromorphique assisté par apprentissage automatique." IEEE Canadian Journal of Electrical and Computer Engineering, 2025, 1–8. https://doi.org/10.1109/icjece.2025.3570443.

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Thèses sur le sujet "Circuit neuromorphique"

1

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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Résumé :
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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2

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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Résumé :
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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3

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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Résumé :
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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4

Saïghi, Sylvain. "SYSTÈMES NEUROMORPHIQUES ANALOGIQUES : CONCEPTION ET USAGES." Habilitation à diriger des recherches, Université Sciences et Technologies - Bordeaux I, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01017791.

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5

Alzate, Banguero Melissa. "Towards neuromorphic computing on quantum many-body architectures : VO2 transition dynamics." Electronic Thesis or Diss., Université Paris sciences et lettres, 2024. http://www.theses.fr/2024UPSLS021.

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Résumé :
Alors que les exigences en matière d'IA augmentent, de nouveaux paradigmes informatiques deviennent essentiels. Les architectures traditionnelles de von Neumann peinent à répondre aux exigences intensives de l'IA. L'informatique neuromorphique, inspirée par le cerveau, intègre traitement et mémoire pour une computation plus rapide et efficace, idéale pour des applications d'IA comme l'apprentissage profond et la reconnaissance de formes. Les matériaux clés pour l'informatique neuromorphique incluent les synaptors et les neuristors. Les memristors, des mémoires non volatiles fabriquées à partir
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6

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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Résumé :
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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7

Levi, Timothée. "Méthologie 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." Phd thesis, Université Sciences et Technologies - Bordeaux I, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00288469.

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Résumé :
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 bibliothèques d'IPs (Intellectual Property) analogiques sont développées : définition et caractérisation d'un IP analogique, 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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8

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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Résumé :
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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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.

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Résumé :
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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10

Hedayat, Sara. "Conception et fabrication de neurones artificiels pour le traitement bioinspiré de l'information." Thesis, Lille 1, 2018. http://www.theses.fr/2018LIL1I039/document.

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Résumé :
Actuellement, les technologies du traitement d'information ont atteint leurs limites et il devient donc urgent de proposer de nouveaux paradigmes capables de réduire la consommation d'énergie tout en augmentant la capacité de calcul des ordinateurs. Le cerveau humain est un fascinant et puissant organe, avec ses 300 milliards de cellule, il est capable d’effectuer des taches cognitives en consommant 20W. Dans ce contexte nous avons investiguer un nouveau paradigme appelé "neuromorphic computing" ou le traitement bio-inspiré de l'information.L'objectif de cette thèse est de concevoir et de fabr
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Livres sur le sujet "Circuit neuromorphique"

1

Neuromorphic Circuits for Nanoscale Devices. River Publishers, 2019.

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2

Mazumder, Pinaki, Yalcin Yilmaz, and Idongesit Ebong. Neuromorphic Circuits for Nanoscale Devices. River Publishers, 2022.

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3

Mazumder, Pinaki, Yalcin Yilmaz, and Idongesit Ebong. Neuromorphic Circuits for Nanoscale Devices. River Publishers, 2022.

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4

Mazumder, Pinaki, Yalcin Yilmaz, and Idongesit Ebong. Neuromorphic Circuits for Nanoscale Devices. River Publishers, 2022.

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5

Mazumder, Pinaki, Yalcin Yilmaz, Idongesit Ebong, and Woo Hyung Lee. Neuromorphic Circuits for Nanoscale Devices. River Publishers, 2020.

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