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Calculateur neuromorphique

Responsables du DEMO : Laurent LARGER, FEMTO-ST et Jérôme PLAIN, LNIO

Objectifs :

Développer une puce neuromorphique capable d’exécuter des calculs très complexes, selon les principes du Reservoir Computing (RC) et en utilisant les propriétés des dynamiques non linéaires à retards multiples. Le RC est un nouveau paradigme de calcul inspiré des principes de fonctionnement du cerveau, il est issu de concepts des calculateurs à réseaux de neurones, des Echo State Network et des Liquid State Machines. L'intégration physique de ces dynamiques à retard est abordée grâce à des fonctions optiques intégrées, en l'occurrence via des structures à cristaux photoniques.

Il  s’agit :

  • d'étudier théoriquement ce nouveau concept de calcul en essayant d'appréhender ses principes de fonctionnement par rapport aux divers paramètres physiques de son implémentation avec des dynamiques à retard ;
  • d'optimiser son fonctionnement au travers de la résolution de problèmes complexes standards de l'apprentissage machine (classification, prédiction), mais aussi au travers de problèmes pratiques concrets, comme l'analyse des signaux EEG, le diagnostique et la détection de panne de piles à combustible, le contrôle temps-réel de systèmes de nano-usinage laser femto-seconde, ou encore de prédire des séries temporelles en économétrie ;
  • de proposer des solutions d'implémentation physique en optique et photonique pour bénéficier d'une très grande vitesse de calcul grâce à l'utilisation de chaînes de traitement du signal issues des technologies des télécommunications optiques ;
  • de proposer et de concevoir un environnement complet de fonctionnement quasi-autonome du calculateur, en temps-réel, et en ligne (interfacage) ;
  • enfin de proposer des solutions d'intégration de ces architectures de calcul dans des puces optiques fabriquées à partir de nouveaux nano-composants et métamatériaux photoniques comme par exemple les structures à cristaux photoniques en niobate de lithium (LiNbO3).
Principal livrable :

Un calculateur neuromorphique universel intégré sur une puce photonique.

Principales caractéristiques :

  • Emulation de la puissance de calcul par la complexité de dynamiques non linéaires à retard ;
  • Intégration des fonctions élémentaires par des structures à cristaux photoniques (guides, modulateurs,  coupleurs, lignes à retard, etc.) et par nano-structuration des matériaux,
  • Fonctions de calculs reprogrammables, grâce à l'interfaçage avec des microprocesseurs classiques pour l'ordonnancement des tâches, l'implémentation de plasticité du calculateurs, et l'automatisation de la phase d'apprentissage
  • Traitement ultra-rapide temps-réel de l’information grâce à des dynamiques à retard à bandes passantes proches de celles des télécommunications optiques.

 

photonoc crystal neuromorphicdiscrete demonstrator neuromorphicdescription neurmorphic processor

Concept du réservoir computing à base de cristaux photoniques

Démonstrateur expérimental

Description du démonstrateur

 

Impacts socio-économiques :

La puce neuromorphique doit permettre d'effectuer des calculs complexes à très grande vitesse, sur de nombreux problèmes pratiques qui ne peuvent être traités par les ordinateurs numériques actuels :

  • Classification et traitement en imagerie médicale,
  • Analyse de systèmes physiques de très grande dimension,
  • Prédiction de catastrophes environnementales (tremblements de terre, tsunami…), anticipation de crises boursières
  • Prises de décision stratégique en industrie, prédiction de séries temporelles avancées


Publications majeures et highlights:

Viewpoint 2017- Physical Review X "Reservoir Computing Speeds Up"

  • Photonic information processing beyond Turing: an optoelectronic implementation of reservoir computing (Optics Express 20 (3), 3241 [2012])
    L. Larger, M. C. Soriano, D. Brunner, L. Appeltant, J. M. Gutierrez, L. Pesquera, C. R. Mirasso, I. Fischer
  • Photonic Nonlinear Transient Computing with Multiple-Delay Wavelength Dynamics (Phys. Rev. Lett. 108, 244101 [2012]) 
  • R. Martinenghi, S. Rybalko, M. Jacquot, Y. Chembo, L. Larger
Experience du consortium :
  • Théorie et analyse de la complexité des dynamiques non linéaires à retard ;
  •  Mise en oeuvre expérimentale, en optique et photonique, de dynamiques non linéaires à retard de très grande dimension, étude théorique et expérimentale de leurs propriétés ;
  •  Exploitation des dynamiques non linéaires à retard photoniques pour diverses applications avancées comme :
  • Cryptographie quantique, et distribution quantique de clé secrète pour le chiffrement des données sur les réseaux optiques
  • Conception de nano-composants optiques à base de cristaux photoniques en niobate de lithium, et à base de plasmons optiques de surface
  • Projet de R&D en 2004-2009 avec SmartQuantum co. pour des systèmes de distribution de clé de chiffrement par cryptographie quantique ; lancement de la start-up Aurea Technology en 2010, proposant des systèmes avancés de comptage de photons à 1,5µm. 

Mots-clés : calcul neuromorphique, calcul par transitoire non-linéaire, systèmes complexes, dynamiques non linéaires, composants et systèmes photoniques intelligents, niobate de lithium, métamatériaux, nano-composants optiques, nano-photonique...

 

 

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