Conception et fabrication de circuits neuromorphiques basés sur des dispositifs ioniques

Les réseaux de neurones (NN) sont inspirés des processus de calcul et de communication du cerveau afin de résoudre efficacement des tâches telles que l'analyse de données, le traitement adaptatif de signaux en temps réel, et la modélisation de systèmes biologiques. Cependant, les limitations matérielles constituent actuellement le principal obstacle à une adoption à grande échelle. Pour y remédier, un nouveau type d'architecture de circuit appelé "circuit neuromorphique" est en train d’émerger. Ces circuits imitent le comportement des neurones en intégrant un haut degré de parallélisme, une connectivité adaptable et un calcul en mémoire. Les transistors à base d'ions ont été récemment étudiés pour leur potentiel à fonctionner comme neurones et synapses artificiels. Bien que ces dispositifs émergents présentent d’excellentes propriétés en raison de leur très faible consommation d'énergie et de leurs capacités de commutation analogique, ils nécessitent encore une validation à l’échelle de systèmes plus larges.

Dans l'un des laboratoires du CEA-Leti, nous développons de nouveaux transistors à base de lithium en tant que brique de base pour déployer des réseaux de neurones artificiels à faible consommation d'énergie. Ces dispositifs doivent désormais être intégrés dans un système réel pour évaluer leur performance et leur potentiel. En particulier, des circuits bio-inspirés et des architectures en barre croisée pour le calcul accéléré seront ciblés.

Au cours de cette thèse, votre objectif principal sera de concevoir, implémenter et tester des réseaux de neurones basés sur des matrices de transistors à base de lithium (~20x20) et des circuits neuromorphiques, ainsi que la logique CMOS de lecture et d’écriture pour les contrôler. Les réseaux pourront être implémentés en utilisant différents algorithmes et architectures, y compris les réseaux de neurones artificiels, les réseaux de neurones impulsionnels et les réseaux de neurones récurrents, qui seront testés pour résoudre des problèmes de reconnaissance de motifs spatiaux et/ou temporels et pour reproduire des fonctions biologiques telles que le conditionnement pavlovien.

In-Sensor Computing pour les Capteurs MEMS : vers un réseau de neurones électromécaniques

L'essor des modèles d'apprentissage automatique pour le traitement des données issues de capteurs a conduit au développement de l'Edge-AI, qui vise à effectuer ces traitements localement, directement au niveau des capteurs. Cette approche réduit la quantité de données transmises et allège les centres de calcul centralisés, offrant ainsi une solution pour diminuer la consommation énergétique globale des systèmes. Dans ce contexte, le concept d'in-sensor computing émerge, intégrant acquisition et traitement des données au sein du capteur lui-même. En exploitant les propriétés physiques des capteurs et des paradigmes de calcul alternatifs tels que le reservoir computing et le calcul neuromorphique, l'in-sensor computing élimine les étapes énergivores de conversion et de traitement des signaux dans le domaine électrique.

L'application de ce concept aux capteurs MEMS permet le traitement de signaux tels que l'accélération, la contrainte ou les signaux acoustiques, avec une réduction significative, voire une élimination, des composants électroniques traditionnels. Cela a ravivé l'intérêt pour les dispositifs de calcul mécanique et leur intégration dans des capteurs MEMS. Quelques recherches récentes explorent des dispositifs MEMS innovants intégrant des réseaux de neurones récurrents ou du reservoir computing, montrant un potentiel prometteur pour l'efficacité énergétique. Cependant, ces avancées restent encore limitées à des démonstrations de concept pour des tâches de classification élémentaire avec un très faible nombre de neurones.

Sur la base de notre expertise acquise en calcul à base de MEMS, ce travail de doctorat propose de pousser ces concepts plus loin en développant un dispositif MEMS intégrant un réseau de neurones, à plusieurs couches, reprogrammable avec des capacités d'apprentissage, un résultat qui aurait bien au-delà de l'état de l'art. A terme, l'objectif est de concevoir un capteur intelligent, combinant détection et prétraitement sur une même puce, et optimisé pour fonctionner avec une consommation énergétique extrêmement faible, de l'ordre du femtoJoule par activation. Cette thèse se concentrera sur l'exploration, la conception et la caractérisation de ce nouveau neurone MEMS, en ciblant des applications de traitement de signaux basse fréquence dans des environnements à haute température, ouvrant la voie à une déclinaison de l'edge-IA dans le domaine des MEMS.

Etude et modélisation de l'impact de rayonnements ionisants sur des composants rapides innovants

Le CEA Gramat est le centre de référence de la Défense en vulnérabilité des systèmes et des infrastructures et efficacité des armements. Le Service des Effets Radiatifs et Electromagnétiques étudie la vulnérabilité de composants électroniques aux effets induits par des particules de haute énergie. Ces études ont pour objectif d’estimer le degré de susceptibilité de ces systèmes en environnement radiatif sévère. Les technologies de composants électroniques évoluent rapidement pour répondre aux exigences croissantes de vitesse, transmission de puissance, compacité, bande passante, fonctionnement à des températures élevées. Les nouveaux composants vont permettre de répondre aux besoins futurs des applications hyperfréquences et aux problématiques de la commutation rapide de puissance. Dans le cadre des domaines de l'aérospatial, de la défense, du nucléaire, du médical, et des recherches de physiques, ces composants devront en plus résister à l'impact de rayonnements ionisants.

L'objectif de cette thèse est d'étudier l'impact de rayonnements ionisants (exemples X, électrons, protons…) sur des composants innovants utilisés dans le domaine de l'émission en radio-fréquence et en commutation rapide. L'étude envisagée porte principalement sur des matériaux à grand gap (exemple GaN et SiC) mais d'autres technologies prometteuses pourront être envisagées. Les composants seront étudiés dans des régimes de fonctionnement dynamiques dans leur contexte d'utilisation. Cette thèse sera constituée d'un volet expérimental important qui permettra d'observer et de quantifier les effets de l'irradiation sur les différents composants. En parallèle, le second volet aura pour objectif de modéliser et d'expliquer les effets observés, notamment en dynamique, afin de déterminer quelles structures et quels matériaux sont les plus aptes à être utilisés dans les futures applications.

Cette thèse s'effectuera avec le laboratoire XLIM de l'Université de Limoges et fera l'objet de collaborations avec la société INOVEOS. Elle débutera par une étude bibliographique qui permettra d'identifier les composants d'intérêt. Ensuite l'approvisionnement, la conception et la réalisation des cartes de test seront conduits par le doctorant. La méthode de métrologie et le banc de test seront définis avant de procéder aux essais sous différents moyens d'irradiation qui auront lieu principalement au CEA. Une phase d'identification de la structure des composants sera réalisée avant et après irradiation. En parallèle, la modélisation du composant et la simulation de l'impact de l'interaction rayonnement matière seront réalisées à l'aide différents codes de calculs (exemple MCNP, GEANT4, TCAD, ADS, CST...).

Conception d'une cathode à forte densité de courant basée sur l'émission d'électrons secondaires

Dans le cadre d'un projet innovant, le CEA/DAM travaille sur des solutions novatrices permettant l'optimisation des systèmes de mise à feu. Dans ce contexte, en collaboration avec différents centres de la DAM, vous participerez à l'ensemble des études menant à la compréhension des phénomènes physiques d'une cathode à forte densité de courant basée sur l'émission d'électrons secondaires.

Vous contribuerez à la définition et à la réalisation de l'ensemble des expérimentations menant à la preuve de concept du dispositif étudié vis à vis de l'application visée.

L'ensemble des travaux de cette thèse se dérouleront au CEA GRAMAT (46)

Blockchain locale embarquée sur dispositifs physiques sécurisés

La blockchain repose sur un protocole de consensus qui a pour objectif de partager et répliquer des données ordonnancées entre les pairs d’un réseau distribué. La pile protocolaire, embarquée dans les dispositifs pairs du réseau, s’appuie sur un mécanisme de preuve qui atteste l’horodatage et permet une certaine équité au sein du réseau.
Les protocoles de consensus utilisés dans les blockchains déployées aujourd’hui ne sont pas adaptés pour l’embarqué, car ils requièrent trop de ressources de communication et/ou de calcul pour la preuve. Quelques travaux de recherche, comme IOTA ou HashGraph, traitent de ce sujet et pourront être analysés dans l’état de l’art.
La problématique de la thèse est de construire un protocole de consensus, frugal en communications et en ressources de calcul, dont la pile protocolaire sera implémentée dans un dispositif embarqué sécurisé. Ce protocole devra s’appuyer sur une preuve de temps écoulée issue de travaux de notre laboratoire, également frugale, appelée Proof-of-Hardware-Time (PoHT) et satisfaire les propriétés de finalité et d’équité. L’architecture complète d’un nœud pair du réseau sera conçue et embarquée sur une carte électronique de type microprocesseur intégrant plusieurs composants de sécurité matérielle, de telle sorte que la ressource de preuve ne soit pas parallélisable. La communication entre les pairs sera établie de façon distribuée.

Identification versus anonymisation depuis un client embarqué opérant sur une blockchain

Le premier déploiement d’une blockchain à l’échelle de la planète date de 2010 avec Bitcoin, qui introduit un système monétaire complètement numérique et une crypto-monnaie, le bitcoin. Au sein de Bitcoin, toutes les transactions sont publiquement accessibles et traçables, ce qui devrait générer de la confiance entre les acteurs. Mais la traçabilité des transactions, in fine de la crypto-monnaie, n’implique pas la traçabilité des utilisateurs authentifiés par une adresse de compte, ou plus exactement par un ensemble d’adresses de compte indépendantes les unes des autres. Dans ce contexte, il peut s’avérer complexe de remonter aux personnes physiques ou morales détentrices de crypto-monnaie.

La crypto-monnaie n’est pas le seul cas d’usage supporté par la technologie blockchain. Le déploiement d’Ethereum en 2014, s’appuyant sur l’usage de smart contracts, a ouvert à beaucoup d’autres usages, en particulier la protection des données identifiantes. Dans ce domaine, les besoins de traçabilité, versus de furtivité, peuvent être très différents d’un cas d’usage à un autre. Par exemple, sur une blockchain qui enregistre l’accès d’un travailleur munis d’un certificat de travail, à un site industriel, aucune information permettant d’identifier le travailleur ou de tracer son activité ne devra figurer. En revanche, dans le cas de données collectées par des capteurs IoT et traitées par des dispositifs Edge distants, la traçabilité des données et des traitements est souhaitable.

La thèse propose d’étudier différentes techniques de traçabilité des avoirs numériques sur une blockchain, de furtivité de leurs possesseurs, ainsi que de la possibilité d’audit et d’identification par un organisme habilité. La finalité est de construire des dispositifs embarqués, Edge ou personnels embarquant possiblement une intelligence artificielle, sécurisés par des composants matériels, intégrant différentes solutions cryptographiques et structures de wallet pour répondre aux besoins de différents cas d’usage envisagés.

Fonctions avancées de monitoring des transistors de puissance (vers la fiabilisation et augmentation de la durée de vie des convertisseurs de puissance pour l’énergie)

Afin d’augmenter la puissance des systèmes électroniques, une approche courante est de paralléliser des composants au sein de modules. Cependant, cette parallélisation est compliquée par la dispersion des paramètres des transistors, tant initiaux que post-vieillissement. Les commutations rapides des composants WBG (semi-conducteurs à large bande interdite) nécessitent souvent des ralentissements pour éviter des suroscillations et des destructions.
Un schéma de pilotage intelligent, incluant une commande ajustée, un contrôle des paramètres internes des circuits et des dispositifs, ainsi qu'une boucle de rétroaction, pourrait améliorer la fiabilité, la durée de vie et réduire les risques de casse.
Les objectifs de la thèse seront de développer, étudier et analyser les performances de fonction de contrôle et pilotage de composants de puissance, tels le carbure de silicium (SiC) ou le nitrure de gallium (GaN), qui pourraient à terme être implémenté dans un circuit intégré dédié (type ASIC).
Ce sujet de thèse vise à résoudre des problèmes critiques dans la parallélisation de composants de puissance, contribuant ainsi à l'éco-innovation en augmentant la durée de vie des modules de puissance.

Modélisation physique d’une attaque laser sur FD-SOI en vue de la sécurisation des cellules standard du nœud FD-SOI 10 nm

La cybersécurité de nos infrastructures est un maillon essentiel à la transition numérique qui s’opère et la sécurité doit être assurée sur l’ensemble de la chaîne. Les couches basses, matérielles, s’appuient sur du composants microélectroniques assurant les fonctions essentielles pour l’intégrité, la confidentialité et la disponibilité des informations traitées.
Le matériel assurant des fonctions de sécurité peut être soumis à des attaques physiques, utilisant les propriétés du matériel. Certaines de ces attaques sont plus directement liées que d’autres aux caractéristiques physiques des technologies silicium utilisées pour la fabrication des composants. Parmi celles-ci, les attaques utilisant un laser impulsionnel dans l’infra rouge proche est la plus puissante par sa précision et sa répétabilité. Il convient donc de protéger les composants vis-à-vis de cette menace. En sécurité, le développement des protections (on parle aussi de contremesures) est possible quand la menace est modélisée. Si l’effet d’un tir laser dans les technologies bulk traditionnelles est bien modélisé, il ne l’est pas encore suffisamment dans les technologies FD-SOI (une seule publication). Nous savons aujourd’hui que le FD-SOI a une sensibilité moindre à un tir laser, et cela doit s’expliquer par un modèle physique sensiblement différent de celui effectif sur bulk. Or les systèmes embarqués susceptibles d’être visés par des attaques malveillantes (contexte IoT, Bancaire, Idendité etc…) sont aujourd’hui portés sur les technologies FD-SOI. Il devient donc essentiel de consolider la modélisation physique de l’effet d’un tir laser sur un transistor et sur des cellules standard (standard cells : inverseur, NAND, NOR, Flip-Flop, SRAM…). Nous proposons d’allier l’expérimental à une approche TCAD permettant une compréhension fine des effets mis en jeu lors d’un tir laser impulsionnel dans le FD-SOI. Un modèle compact d’un transistor FD-SOI sous impulsion laser sera déduit de cette phase de modélisation physique.
Ce modèle compact sera ensuite injecté dans un design de cellules standards. Cette approche a deux objectifs : porter la modélisation de l’effet d’un tir laser au niveau de design de cellules standards (absolument centrales dans les circuits numériques pour la sécurité). Des données expérimentales (existantes et générées par le doctorant) permettront de valider le modèle à ce niveau d’abstraction. Enfin, et surtout, cette modélisation fine permettra de proposer des designs de cellules standards en technologie FD-SOI 10nm, intrinsèquement sécurisées vis-à-vis d’un tir laser impulsionnel. Cela sera rendu possible par l’exploitation des propriétés de sécurité des technologies FD-SOI.

Contacts: romain.wacquez@cea.fr, jean-frederic.christmann@cea.fr, sebastien.martinie@cea.fr,

Aprentissage probabiliste à base de dispositifs spintroniques

Le candidat au doctorat conjoint UGA - KIT recruté devrait être en mesure de couvrir les travaux des lots de travail 1 et 2. Il/elle participera également à des réunions techniques et aura une bonne compréhension de la façon dont les tâches des autres lots de travail techniques sont exécutées, principalement par les partenaires avec un effort interne. Dans l'ensemble, le candidat au doctorat développera et optimisera des architectures compactes de calcul en mémoire, fournira des modèles de haut niveau pour une intégration ultérieure dans des conceptions à grande échelle, effectuera la validation de toutes les preuves de concepts de nouvelles implémentations architecturales. Il/elle sera également impliqué(e) dans la conception d'implémentations algorithmiques de réseaux neuronaux bayésiens adaptés à l'architecture. Plus précisément, il/elle travaillera dans les directions suivantes :
La conception et l'optimisation des réseaux neuronaux probabilistes, seront exécutées principalement dans le laboratoire SPINTEC à Grenoble, ce qui inclura :
1. la conception complète d'un accélérateur matériel sans transistor de sélection pour les opérations fréquentes de lecture et d'écriture.
2. Conception et validation d'une approche architecturale innovante capable de compenser les phénomènes de « sneaky paths ».
3. Modélisation de haut niveau de l'architecture crossbar complète qui inclut la composante stochastique.
4. Proposer un flux de simulation et de validation complet pouvant être adapté à une taille et à des paramètres d'architecture réalistes qui mettent en œuvre des tâches bayésiennes.
5. Réaliser des figures de mérite en matière de délai, de consommation d'énergie et de surcharge de surface.

Traduit avec DeepL.com (version gratuite)

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