Implémentation de réseaux de neurones à décharges (SNN) sur circuits FPGA

Ce projet développe un démonstrateur matériel basé sur des réseaux neuronaux impulsionnels (Spiking Neural Networks, SNN) implémentés sur des plateformes FPGA pour des tâches de contrôle en temps réel. Les systèmes d’IA actuels sont puissants mais consomment une quantité excessive d’énergie, ce qui limite leur déploiement dans des applications embarquées et autonomes. Notre approche s’appuie sur le calcul neuromorphique, inspiré du fonctionnement cérébral, afin d’obtenir des performances à faible consommation et à grande vitesse. Le démonstrateur intégrera l’acquisition de signaux, le traitement neuromorphique et le contrôle dans une seule chaîne. Les applications incluent l’automatisation industrielle, la surveillance environnementale et l’agriculture de précision, répondant aux défis d’efficacité énergétique et d’adaptabilité dans des environnements contraints. Cette recherche renforce le leadership du Canada en IA en complétant son excellence algorithmique par des solutions matérielles innovantes, favorisant les partenariats industriels et la formation de personnel hautement qualifié pour les technologies de demain.

Faculty Supervisor:

Fabien Alibart

Student:

Partner:

Université de Technologie de Compiègne

Discipline:

Engineering

Sector:

Education

University:

Université de Sherbrooke

Program: