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Offre de Thèse
il y a 3 semaines
Cette offre est disponible dans les langues suivantes:
- Français
- Anglais
Date Limite Candidature : mercredi 8 mai 2024
**Informations générales**:
**Intitulé de l'offre **:Offre de thèse (H/F) - Apprentissage physique exploitant des nanocomposants**
Référence : UMR9001-DAMQUE-008
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : PALAISEAU
Date de publication : mercredi 17 avril 2024
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : La rémunération est d'un minimum de 2135,00 € mensuel
Section(s) CN : Interactions, particules, noyaux du laboratoire au cosmos
**Description du sujet de thèse**:
L'intelligence artificielle (IA) continue de révolutionner divers domaines, y compris le secteur médical, mais sa mise en œuvre nécessite souvent une consommation énergétique élevée. Les systèmes nanoélectroniques neuro-inspirés, qui imitent le fonctionnement du cerveau humain, utilisent des composants comme les memristors pour simuler les synapses. Ces systèmes offrent une piste prometteuse pour réduire l'énergie consommée par les technologies d'IA. En effet, les memristors permettent une implémentation efficace de la synapse artificielle grâce à leur capacité à intégrer le calcul directement au sein des éléments de stockage, suivant le principe du calcul en mémoire. Toutefois, l'utilisation des memristors se limite principalement à l'inférence, alors que leur potentiel pour l'apprentissage reste largement inexploré en raison de multiples défis techniques.
La présente thèse se propose de s'attaquer aux défis associés à l'utilisation des memristors pour l'apprentissage. Trois problèmes majeurs sont identifiés : 1) les algorithmes d'apprentissage actuels requièrent des opérations non locales qui ne se prêtent pas bien au paradigme du calcul en mémoire; 2) les memristors présentent des imperfections significatives, rendant difficile la mise à jour précise de leur état; et 3) les circuits nécessaires pour programmer les memristors sont plus complexes que ceux utilisés pour leur lecture. L'objectif de cette thèse est donc de développer une approche algorithmique et matérielle intégrée pour surmonter ces obstacles, en exploitant à la fois les propriétés des composants memristors et ferroélectriques.
Expertise attendue : nanophysique, mesures électriques, programmation, réseaux de neurones.
**Contexte de travail**:
Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.
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Thèse modélisation Thermique D'un
il y a 4 jours
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il y a 2 jours
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Intégrateurs Symboliques-numériques Efficaces Et
il y a 3 semaines
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Doctorant en Photonique Silicium
Il y a 2 mois
Palaiseau, France CNRS Temps pleinCette offre est disponible dans les langues suivantes: - Français - Anglais Date Limite Candidature : lundi 27 mai 2024 **Informations générales**: **Intitulé de l'offre **:Doctorant en photonique silicium (H/F)** Référence : UMR9001-DANMEL-008 Nombre de Postes : 1 Lieu de travail : PALAISEAU Date de publication : lundi 6 mai 2024 Type de contrat :...
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Doctorant en Photonique Silicium
il y a 2 jours
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Doctorant.e (H/F)
il y a 3 semaines
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Cdd Doctorant
il y a 2 semaines
Palaiseau, France CNRS Temps pleinCette offre est disponible dans les langues suivantes: - Français - Anglais Date Limite Candidature : mardi 9 juillet 2024 23:59:00 heure de Paris **Informations générales**: **Intitulé de l'offre **:CDD Doctorant (H/F) - Améliorer considérablement l'efficacité énergétique en IA grâce à l'intégration de calcul en mémoire dans des systèmes...
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Phd Student
il y a 3 semaines
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il y a 4 jours
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(H/F) Etude Des Courants de Spin, Orbitaux Et
il y a 2 semaines
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Doctorant (H/F)
il y a 2 semaines
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Doctorant (H/F)
il y a 4 semaines
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il y a 4 semaines
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Doctorat en physique des plasmas
il y a 4 semaines
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