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Conception d'un convertisseur Analogique-Numérique pour Système IoT de détection acoustique Hybride à Base de Réseaux de Neurones Impulsionnels

Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)

Laboratoire Architectures Intégrées Radiofréquences

01-09-2018

SL-DRT-18-0494

dominique.morche@cea.fr

Nous proposons de réaliser dans le cadre de cette thèse, un convertisseur analogique numérique qui génère en sortie un train d'impulsions qui puissent être directement traité par le réseau de neurone. Une optimisation conjointe entre l'ADC et le réseau de neurone sera conduite par le candidat. La détection et la classification de signaux est devenu une fonction clé dans l'internet des objets pour extraire des informations dans l'environnement. Pour y parvenir, les traitements à base de réseaux de neurones sont une solution qui devient de plus en plus courante. Pour favoriser le déploiement de ces solutions il est critique de développer des circuits d'interface analogique-numérique qui soient efficaces énergétiquement et dont les performances d'adaptent aux besoins. Dans ce but, nous proposons de réaliser dans le cadre de cette thèse, un convertisseur analogique numérique qui génère en sortie un train d'impulsions qui puissent être directement traité par le réseau de neurone. Une optimisation conjointe entre l'ADC et le réseau de neurone sera conduite par le candidat et un post-doc (qui travaillera sur la partie numérique en collaboration avec le candidat). Pour la conception, la technologie CMOS 28FD-SOI de STMicroelectronics sera utilisée. Plusieurs circuits seront conçus, fabriqués et caractérisés. L'objectif à terme est d'aboutir à la réalisation d'un démonstrateur capable de classifier les signaux audio. Des cas d'applications industriels seront considérés. La thèse sera menée en collaboration avec l'IMT atlantique. Le candidat pourra également être amené à présenter ses travaux dans le cadre de projets européens.

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