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Post-Doc (H/F): Dispositifs et architectures neuromorphiques pour les réseaux de neurones oscillatoires

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

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Informations générales

Référence : UMR5506-AIDTOD-009
Lieu de travail : MONTPELLIER
Date de publication : lundi 17 février 2020
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 1 avril 2020
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : entre 2600 et 3000 € brut mensuel selon experience
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : Indifférent

Missions

Nous recherchons un post-doc pour mener des recherches dans le cadre du projet européen H2020 NEURONN en collaboration avec plusieurs partenaires académiques et industriels.

Activités

L'informatique neuro-inspirée utilise des technologies qui permettent un matériel informatique inspiré du cerveau pour des systèmes intelligents plus efficaces et adaptatifs. En imitant le cerveau humain et le système nerveux, ces architectures informatiques sont d'excellents candidats pour résoudre des problèmes d'apprentissage associatifs complexes et à grande échelle. Dans ce travail, nous étudierons l'architecture informatique neuro-inspirée où l'information est codée dans la phase des neurones oscillants couplés ou des réseaux de neurones oscillatoires (ONN). Les dispositifs oscillants seront basés sur des dispositifs de transition métal-isolant (MIT) pour représenter un neurone artificiel. Les dispositifs de couplage entre oscillateurs seront basés sur un memristor matériel 2D pour représenter une synapse artificielle.

L'objectif de ce travail est d'étudier le plein potentiel des circuits et architectures ONN. En particulier, compréhension de l'interaction entre les dispositifs MIT et les forces de couplage via des memristors 2D sur la synchronisation de phase, la différence de phase et l'évolutivité pour construire des architectures ONN à grande échelle. Nous étudierons également les variations des fabrications des dispositifs MIT et des memristors 2D et leur impact sur les performances de l'architecture ONN et l'efficacité énergétique. Finalement, nous étudierons et évaluerons l'application de problèmes d'apprentissage associés tels que la reconnaissance des images sur l'architecture ONN pour l'intelligence artificielle.

Compétences

Excellents candidats motivés et titulaires d'un doctorat en génie électrique, en génie informatique, en physique appliquée ou en génie physique. Expérience de la conception, de la simulation de circuits et d'architectures à l'aide d'outils de CAO (schéma, layout, simulation en Spice). Une expérience préalable des circuits chaotiques et / ou de la modélisation des memristors est souhaitée mais non obligatoire.
L'anglais est obligatoire avec une maîtrise à la fois parlée et écrite. Le français n'est pas obligatoire.

Contexte de travail

Le candidat rejoindra l'équipe SmartIES, Département de Microélectronique au LIRMM (www.lirmm.fr)

Contraintes et risques

n/a

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