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Sciences pour l'ingénieur >> Chimie physique et électrochimie
1 proposition(s).

Transistors synaptiques nanoionique à effet de champ pour applications neuromorphiques

Département Composants Silicium (LETI)

Laboratoire Micro-Batteries Embarquées

physique/électrochimie

01-09-2019

SL-DRT-19-0631

sami.oukassi@cea.fr

Le calcul neuromorphique représente une innovation technologique majeure qui vise à effectuer des opérations logiques de façon intelligente et avec une très faible consommation d'énergie, et nécessite la construction de systèmes faisant appel à des éléments synaptiques bio-réalistes, avec des mécanismes de configuration robustes. En conséquence, il existe une forte recrudescence d'intérêt de recherche autour de la construction de systèmes neuromorphiques, en particulier en exploitant l'évolutivité et la fonctionnalité des dispositifs émergents (memristors, Reram). Récemment, Il a été observé un intérêt croissant pour les architectures à trois terminaux (memtransistors), dont l'architecture a été jugée favorable pour réaliser des fonctions synaptiques complexes. Aujourd'hui, le transistor ionique à effet de champs apparait comme l'un des candidats les plus prometteurs, en raison de sa faible consommation énergétique, son évolutivité et son intégration. L'architecture du composant est basée sur l'utilisation d'un conducteur ionique comme un diélectrique de grille pour contrôler la migration d'ions depuis et vers le canal du transistor. Dans ce contexte, l'objectifs de cette thèse est l'étude de nouvelles architectures de transistors ioniques tout solide en tant que composant synaptiques pour applications neuromorphiques. L'objectif principal de la thèse est d'évaluation du comportement synaptique des transistors ioniques à effet de champs. Pour ce faire, une sélection de matériaux ainsi que différentes architectures de composants seront caractérisées : (i) canal à conducteur ionique simple ou (ii) canal double à conducteur ionique/électrode d'insertion. Le comportement synaptique sera évalué en termes de linéarité, symétrie, consommation énergétique etc? une phase de modélisation pourra être mise en ?uvre pour analyser les effets physiques ayant lieu au cours du fonctionnement du composant : la migration d'ions, le mode d'accumulation dans les différentes phases et interfaces seront décrits et simulés. Les différentes solutions technologiques seront ensuite évaluées en fonction des résultats obtenus. Ensuite, les différentes corrélations entre les aspects matériaux/empilements et performances synaptiques seront établies dans l'optique de proposer de nouvelles architectures optimisées.

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