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Un transistor organique ouvre la voie à de nouvelles générations de calculateurs neuro-inspirés
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Pour la première fois, des chercheurs du CNRS et du CEA ont mis au point un transistor mimant à lui seul les fonctionnalités principales d'une synapse. Dans le développement de nouvelles stratégies pour le traitement de l'information, une approche consiste à mimer le fonctionnement des systèmes biologiques, tels que les réseaux de neurones, pour réaliser des circuits électroniques aux capacités nouvelles.
Dans le système nerveux, la synapse est la jonction entre deux neurones. Elle permet la transmission des messages électriques d'un neurone à l'autre et l'adaptation du message en fonction de la nature du signal entrant (plasticité). Par exemple, si la synapse reçoit des pulsions très rapprochées de signaux entrants, elle transmettra un potentiel d'action plus intense. Inversement, si les pulsions sont distantes, ce dernier sera plus faible.
C'est cette plasticité que les chercheurs ont réussi à mimer avec le transistor NOMFET. Le transistor, élément de base d'un circuit électronique, peut être utilisé comme simple interrupteur - il peut alors transmettre ou non un signal - ou offrir de nombreuses fonctionnalités (amplification, modulation, codage...).
L'innovation du NOMFET réside dans la combinaison originale d'un transistor organique et de nanoparticules d'or. Ces nanoparticules encapsulées, fixées dans le canal du transistor et recouvertes de pentacène possèdent un effet mémoire leur permettant de mimer le fonctionnement d'une synapse lors de la transmission des potentiels d'action entre deux neurones. Cette propriété confère ainsi au composant électronique la capacité d'évoluer en fonction du système dans lequel il est placé. La performance est à comparer aux sept transistors CMOS (a minima) nécessaires jusqu'alors pour mimer cette plasticité.
Les dispositifs réalisés ont été optimisés jusqu'à des tailles nanométriques afin de pouvoir les intégrer à grande échelle. Les calculateurs neuro-inspirés ainsi réalisés sont capables de fonctions comparables à celles de notre cerveau. Contrairement aux calculateurs en silicium utilisés en abondance dans les ordinateurs pour le calcul intensif, les calculateurs neuro-inspirés peuvent résoudre des problématiques beaucoup plus complexes comme la reconnaissance visuelle.
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