Intelligence artificielle Le projet Astrid SPIN-IA - Intelligence artificielle avec des nanocomposants spintroniques radiofréquence

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Le projet Astrid SPIN-IA – Intelligence artificielle avec des nanocomposants spintroniques radiofréquence

Focus sur le projet Astrid SPIN-IA, mené conjointement par l’IMS – Laboratoire d’intégration du matériau au système, TRT Thalès Research & Technology, l’Unité mixte de physique CNRS/Thalès et l’UPSud-C2N Université Paris-Sud – Centre de Nanosciences et de Nanotechnologies. Ce projet interdisciplinaire vise à développer les fondations d’une puce hybride spintronique/CMOS pour accélérer l’intelligence artificielle. Il est coordonné par Paolo Bortolotti (Thalès Research & Technology), a débuté en décembre 2018, pour deux ans, et reçu une aide de l’ANR à hauteur de 299 985 euros.

SPIN-IA est un projet interdisciplinaire dont l’objectif est de développer les fondations d’une puce hybride spintronique/CMOS pour accélérer l’intelligence artificielle. Récemment, l’UMPHy et le C2N, avec la participation de Thales, ont obtenu des résultats pionniers montrant que les jonctions tunnel magnétiques pouvaient réaliser des tâches de reconnaissance de motifs avec des performances remarquables.

Un petit réseau de quatre jonctions peut ainsi apprendre à identifier des voyelles prononcées par différents locuteurs avec des taux de reconnaissance supérieurs à 85%.

Dans ces démonstrations de laboratoire, les jonctions tunnel magnétiques, qui imitent les neurones, communiquent entre elles par les ondes radiofréquences qu’elles émettent. Cette forme de communication « sans fil », permet d’envisager de réaliser de grands réseaux de neurones fortement connectés, d’autant plus que les jonctions tunnel magnétiques sont de taille nanométrique et peuvent aujourd’hui être fabriquées par milliards sur des circuits CMOS.

Dans le projet Astrid SPIN-IA nous souhaitons passer de la preuve de concept en laboratoire au prototype, démontrer que ces systèmes peuvent réaliser des tâches plus complexes telles que la reconnaissance d’images, et développer les circuits RF-CMOS qui permettront d’interfacer les couches de jonctions-neurones en réseaux profonds. Pour ceci, nous avons réuni un consortium qui permettra de réaliser toutes les avancées scientifiques et techniques nécessaires : physique des réseaux de jonctions magnétiques couplées (UMPhy et C2N), conception du système et algorithmes adaptés (C2N, Thales et UMPhy) et conception des circuits RF dédiés (IMS et Thales).

A l’issu des deux ans du projet, les démonstrations de SPIN-IA permettront de lancer la réalisation d’une puce co-intégrant densément jonctions tunnel et transistors pour une intelligence artificielle matérielle embarquable, rapide, compacte, consommant peu d’électricité et capable de traiter en temps réel des données importantes pour les applications civiles et militaires.


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Thomas Calvi

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