Industrie & Technologies :En quoi consiste ce projet qui va vous occuper pendant les cinq prochaines années ?
Elisa Vianello : L'objectif est de réaliser des réseaux de neurones basés sur plusieurs types de mémoires résistives co-intégrées avec des nœuds technologiques avancés pour exploiter le meilleur de chaque technologie. Ces mémoires permettront de traduire les principes biologiques observés chez les insectes en principes physiques.
Comment les insectes vous ont-ils inspirée ?
E.V. : Je discute depuis trois ans Jérôme Casas, professeur à l'Université de Tours et entomologiste spécialiste du grillon, qui m'accompagne dans ce projet. Le grillon a un système nerveux avec une intelligence distribuée : il a plusieurs cerveaux, à proximité de différents capteurs, qui permettent une prise de décision rapide et efficace basée sur un nombre limité d'informations. De plus, nous avons identifié une diversité de fonctions de type mémoire dans son système sensoriel et nerveux. Cela nous a donné envie de travailler sur un circuit imitant ces mécanismes biologiques pour créer des nanosystèmes à base de silicium à haute performance et à haut rendement énergétique.
Quel est l'intérêt des mémoires résistives ?
E.V. : Par rapport aux mémoires classiques qui ne stockent que des zéros ou des uns, elles permettent de stocker plusieurs valeurs en faisant varier la résistance d'un matériau.
Mais pour cela, chaque type de mémoire résistive (PCRAM, OxRAM, ferro-électrique) utilise un principe physique qui a ses avantages et ses inconvénients. La mémoire parfaite - dont la résistance varie sur de nombreux niveaux, qui garde son information longtemps et qui peut effectuer une infinité de cycles d'écriture/effacement - n'existe pas.
Comment ces mémoires résistives sont-elles exploitées aujourd'hui ?
E.V. : Elles ont atteint un haut niveau de maturité et plusieurs industriels les utilisent. Mais ils le font toujours de manière homogène : un seul type de mémoire résistive est exploité dans un circuit. Et elles sont principalement utilisées pour stocker des « bits », donc des zéros et des uns. De plus, beaucoup d'efforts visent à améliorer leurs performances en termes de densité et de variabilité. J'estime que nous pouvons déjà faire des choses intéressantes en les exploitant telles qu'elles sont, mais en les combinant.
Lesquelles allez-vous combiner ?
E.V. : Je vais d'abord co-intégrer des mémoires ferro-électriques et OxRAM. Les premières peuvent être écrites un grand nombre de fois. Par contre, à chaque fois qu'elles sont lues, il faut les réécrire. C'est un problème car cela coûte de l'énergie. Les mémoires OxRAM, c'est le contraire : elles peuvent être effacées et réécrites un nombre de fois limité, mais peuvent être lues presqu'à l'infini. Les deux sont assez complémentaires et ont l'avantage d'être basées sur les mêmes matériaux. Pour la suite, tout n'est pas écrit. Nous pourrions envisager d'autres combinaisons.
Quelles sont les applications envisagées ?
E.V. : C'est utile pour les applications dans lesquelles les données sont peu nombreuses ou bruitées. J'en vois deux principales. D'abord la robotique et la navigation autonome. Par exemple un robot agricole qui doit aller chercher des fruits ou un drone qui doit retrouver des gens dans un bâtiment effondré. Ils utilisent différents capteurs (caméras, radars, lidars...), avec des données plus ou moins précises et des conditions météos qui changent. De même dans le médical avec des données issues de capteurs cardiaques, musculaires, cérébraux... Là aussi les signaux sont bruités et il faut s'adapter et interpréter les données en consommant très peu d'énergie.
