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H/F Doctorant(e) sur calcul bio-inspiré ( Study and development of La2NiO4 memristive devices for bio-inspired computing)

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

Date Limite Candidature : dimanche 26 juin 2022

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Informations générales

Référence : UMR5159-ANNFOU-006
Lieu de travail : GRENOBLE
Date de publication : lundi 16 mai 2022
Nom du responsable scientifique : Ioana VATAJELU
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2022
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

SynConnect, projet 80 prime 2022 soutenu par la MITI du CNRS, se concentre sur l'utilisation de dispositifs La2NiO4 comme synapses artificielles pour des architectures matériels de calcul bio-inspirée, c'est-à-dire des réseaux de neurones à impulsions (SNN) avec une règle d'apprentissage bio-inspirée. L'objectif du projet est de démontrer, à petite échelle, la faisabilité d'un SNN à base de La2NiO4 et d'en comprendre les principaux avantages et inconvénients (du point de vue de la technologie et de l'application) afin de pouvoir optimiser simultanément le dispositif et l'algorithme pour garantir la réalisation d'un système électronique bio-inspiré réellement efficace. Ce projet de thèse est multi-disciplinaire, il réunit : la microfabrication, la microélectronique et l'ingénierie neuromorphique. Les principales actions de cette thèse sont :
- Développer et évaluer un réseau de neurones à pointes (SNN) avec un algorithme d'apprentissage bio-plausible ;
- Identifier les paramètres critiques affectant l'efficacité de l'apprentissage et leurs interconnexions. Le doctorant étudiera, par exemple, le taux d'apprentissage, la fonctionnalité des neurones, la plasticité synaptique ;
- Participer au développement de la technologie de microfabrication pour construire des dispositifs memristifs L2NO4 adaptés aux applications neuromorphiques et au développement d'un réseau synaptique à petite échelle ;
- Réaliser la caractérisation électrique des dispositifs memristifs et extraire les données pertinentes pour l'optimisation du contrôle des memristors d'une part, et l'amélioration de la modélisation compacte des memristors d'autre part ;
- Concevoir un SNN à petite échelle basé sur le matériel (en utilisant les modèles de memrsitor) et le simuler au niveau de l'épice pour extraire l'activité d'un neurone impulsionnel.
Nous recherchons un ou une candidate très motivée, titulaire d'un master ou équivalent dans un domaine connexe des technologies de la microélectronique, de la physique et de la modélisation des semi-conducteurs et/ou des nouvelles avancées en intelligence artificielle. Des compétences interpersonnelles, du dynamisme, de la rigueur et des capacités de travail en équipe seront appréciés. Les candidats doivent parler couramment l'anglais et avoir de bonnes capacités rédactionnelles en anglais.
Notre équipe accueille des candidats aux origines et aux expériences diverses. Nous considérons l'égalité des sexes et la diversité comme une force et un atout.

Contexte de travail

TIMA (Unité Mixte de Recherche N°5159) est un Laboratoire public de recherche sous la tutelle du CNRS (Centre National de la Recherche Scientifique), de Grenoble INP (Institut Polytechnique de Grenoble), et de l'UGA (Université Grenoble Alpes). TIMA est un laboratoire constitué de plusieurs équipes cosmopolites, avec des chercheurs et stagiaires du monde entier. Une grande partie de la recherche s'effectue dans le contexte de projets coopératifs, avec des partenaires industriels et académiques, financés par des contrats régionaux, nationaux et européens.
Le ou la doctorante sera accueilli par 2 laboratoires : TIMA & LMGP, Grenoble, FR.

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