Physique pour l’intelligence artificielle et la data

L’intelligence artificielle, la data cloud, … ont en commun un double enjeu: repousser toujours plus loin les limites de leur performance tout en limitant leur impact énergétique. Les concepts fondamentaux et les technologies de pointe, notamment de physique quantique, des semi-conducteurs et de photonique, sont au cœur de cette révolution numérique et de ses enjeux.

Cette AF a pour but d’étudier, de concevoir et d’intégrer des composants et des fonctions élémentaires dans des systèmes complexes : datacenters, réseaux de neurones… Elle s’appuie sur une approche complète des matériaux aux systèmes alliant modélisation, simulation, fabrication et caractérisation.

Introduction aux concepts physiques et enjeux. Matériaux ferroélectriques pour des mémoires non volatiles, application au calcul en mémoire et aux réseaux neuronaux matériels. TP : dépôt de couches d’oxyde ferroélectrique, caractérisation des propriétés ferroélectriques. BE : modélisation comportementale de capacités ferroélectriques et simulation de circuits mémoire neuromorphiques Circuits et architectures de Photonique intégrée, intégration aux datacenters : TP : réalisation de guides d’onde par lithographie UV, caractérisation des propriétés optiques. BE : simulation FDTD de fonctions type résonateurs micro-anneaux, analyse des interconnexions optiques dans les datacenters, les réseaux reconfigurables et les serveurs optiques Restitution