Description du sujet de thèse
Domaine
Défis technologiques
Sujets de thèse
Réseaux de neurones associatifs à minimisation d'énergie utilisant des mémoires résistives
Contrat
Thèse
Description de l'offre
Ce projet de thèse vise à développer des réseaux neuronaux associatifs de type Hopfield, capables d'effectuer l'inférence par minimisation d'énergie.
L'objectif est d'exploiter ces dynamiques pour le débruitage et la reconstruction d'images à proximité des capteurs, dans des systèmes fortement contraints en énergie et en latence.
Les synapses du réseau seront implémentées dans des matrices de mémoires résistives ReRAM, permettant des opérations analogiques directement en mémoire.
Le travail portera sur le dimensionnement de ces architectures, en tenant compte de la taille des matrices, de la quantification des poids, de la variabilité des dispositifs et de leur endurance.
Des modèles de référence seront développés sous PyTorch afin d'évaluer différentes dynamiques neuronales et stratégies d'implémentation.
Le débruitage d'images par blocs servira de cas d'usage principal pour mesurer les compromis entre qualité de reconstruction, rapidité et consommation énergétique.
Une attention particulière sera portée à la robustesse des réseaux face aux non-idéalités matérielles, notamment le bruit, la variabilité et la dérive des mémoires.
Le projet explorera également des mécanismes d'apprentissage local sur puce, permettant une adaptation progressive aux changements du capteur, de la scène ou du matériel.
Ces règles devront rester compatibles avec les contraintes d'endurance des mémoires résistives.
À terme, la thèse devra fournir des recommandations de dimensionnement matériel et préparer la conception d'un démonstrateur expérimental.
L'enjeu scientifique est de montrer qu'une inférence associative dynamique peut constituer une brique efficace, robuste et basse consommation pour l'IA embarquée.
Université / école doctorale
Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal (EEATS)
Université Grenoble Alpes
Localisation du sujet de thèse
Site
Grenoble
Critères candidat
Formation recommandée
M2 en Informatique, Mathématiques Appliquées ou Electronique
Demandeur
Disponibilité du poste
01/06/2026
Personne à contacter par le candidat
HUTIN Louis < email deleted for security reasons >
CEA
DRT/DCOS//LDMC
CEA
17 rue des martyrs
38054 Grenoble Cedex
04.38.78.04.78
Tuteur / Responsable de thèse
VIANELLO Elisa < email deleted for security reasons >
CEA
DRT/DCOS//LDMC
CEA Leti MINATEC Campus
Laboratoire de Technologies Memoires Avancées
17, rue des Martyrs
38054 Grenoble CEDEX9
0438789092
En savoir plus
Domaine
Défis technologiques
Sujets de thèse
Réseaux de neurones associatifs à minimisation d'énergie utilisant des mémoires résistives
Contrat
Thèse
Description de l'offre
Ce projet de thèse vise à développer des réseaux neuronaux associatifs de type Hopfield, capables d'effectuer l'inférence par minimisation d'énergie.
L'objectif est d'exploiter ces dynamiques pour le débruitage et la reconstruction d'images à proximité des capteurs, dans des systèmes fortement contraints en énergie et en latence.
Les synapses du réseau seront implémentées dans des matrices de mémoires résistives ReRAM, permettant des opérations analogiques directement en mémoire.
Le travail portera sur le dimensionnement de ces architectures, en tenant compte de la taille des matrices, de la quantification des poids, de la variabilité des dispositifs et de leur endurance.
Des modèles de référence seront développés sous PyTorch afin d'évaluer différentes dynamiques neuronales et stratégies d'implémentation.
Le débruitage d'images par blocs servira de cas d'usage principal pour mesurer les compromis entre qualité de reconstruction, rapidité et consommation énergétique.
Une attention particulière sera portée à la robustesse des réseaux face aux non-idéalités matérielles, notamment le bruit, la variabilité et la dérive des mémoires.
Le projet explorera également des mécanismes d'apprentissage local sur puce, permettant une adaptation progressive aux changements du capteur, de la scène ou du matériel.
Ces règles devront rester compatibles avec les contraintes d'endurance des mémoires résistives.
À terme, la thèse devra fournir des recommandations de dimensionnement matériel et préparer la conception d'un démonstrateur expérimental.
L'enjeu scientifique est de montrer qu'une inférence associative dynamique peut constituer une brique efficace, robuste et basse consommation pour l'IA embarquée.
Université / école doctorale
Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal (EEATS)
Université Grenoble Alpes
Localisation du sujet de thèse
Site
Grenoble
Critères candidat
Formation recommandée
M2 en Informatique, Mathématiques Appliquées ou Electronique
Demandeur
Disponibilité du poste
01/06/2026
Personne à contacter par le candidat
HUTIN Louis < email deleted for security reasons >
CEA
DRT/DCOS//LDMC
CEA
17 rue des martyrs
38054 Grenoble Cedex
04.38.78.04.78
Tuteur / Responsable de thèse
VIANELLO Elisa < email deleted for security reasons >
CEA
DRT/DCOS//LDMC
CEA Leti MINATEC Campus
Laboratoire de Technologies Memoires Avancées
17, rue des Martyrs
38054 Grenoble CEDEX9
0438789092
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