EP3827378A1 - Chaîne synaptique comprenant des résonateurs spintroniques basés sur l'effet hall de spin inverse et réseau de neurones comprenant une telle chaîne synaptique - Google Patents

Chaîne synaptique comprenant des résonateurs spintroniques basés sur l'effet hall de spin inverse et réseau de neurones comprenant une telle chaîne synaptique

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Publication number
EP3827378A1
EP3827378A1 EP19745607.2A EP19745607A EP3827378A1 EP 3827378 A1 EP3827378 A1 EP 3827378A1 EP 19745607 A EP19745607 A EP 19745607A EP 3827378 A1 EP3827378 A1 EP 3827378A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
resonator
layer
current
synaptic
spin
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
EP19745607.2A
Other languages
German (de)
English (en)
Inventor
Julie Grollier
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Centre National de la Recherche Scientifique CNRS
Thales SA
Original Assignee
Centre National de la Recherche Scientifique CNRS
Thales SA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Centre National de la Recherche Scientifique CNRS, Thales SA filed Critical Centre National de la Recherche Scientifique CNRS
Publication of EP3827378A1 publication Critical patent/EP3827378A1/fr
Pending legal-status Critical Current

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/049—Temporal neural networks, e.g. delay elements, oscillating neurons or pulsed inputs
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/06—Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons
    • G06N3/063—Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons using electronic means
    • G06N3/065—Analogue means

Definitions

  • the present invention relates to a synaptic chain and a neural network.
  • a CPU is a processor, the acronym CPU coming from the English term “Central Processing Unit” literally meaning central processing unit while a GPU is a graphics processor, the acronym GPU coming from the English term “Graphie Processing Unit” literally meaning graphic unit treatment.
  • a neural network is shown diagrammatically in FIG. 1 and is generally composed of a succession of layers of neurons, each of which takes its inputs from the outputs of the previous layer. More precisely, each layer comprises neurons taking their inputs from the outputs of the neurons of the previous layer. Each layer is connected by a plurality of synapses. A synaptic weight is associated with each synapse. It is a real number, which takes positive and negative values. For each layer, the input of a neuron is the weighted sum of the outputs of the neurons of the previous layer, the weighting being done by the synaptic weights.
  • a deep neural network is a network comprising more than three layers of neurons and a large number of neurons per layer.
  • a Von Neumann funnel problem also called Von Neumann bottleneck according to its English name
  • the implementation of a deep neural network involves using both the memory (s) and the processor while the latter elements are spatially separated. This results in a congestion of the communication bus between the memory or memories and the processor.
  • CMOS complementary metallic semiconductor oxide
  • CMOS complementary metallic semiconductor oxide
  • CMOS neural networks and CMOS synapses are synapses using memristors.
  • memristor or memristance
  • the name is a suitcase word formed from the two English words memory and resistor.
  • a memristor effectively stores information because the value of its electrical resistance changes permanently when a current is applied.
  • each neuron occupies several tens of micrometers per side.
  • each synapse also occupies several tens of micrometers per side.
  • the number of neurons and synapses that can be integrated is limited, which results in a decrease in the performance of the neural network.
  • the present description proposes a synaptic chain of a neural network, the synaptic chain comprising a converter made of a metal having a strong Hall effect of reverse spin, a transmission line, and synapses, each synapse being a spintronic resonator, the spintronic resonators being in contact with the converter and receiving signals, notably from neurons of a previous layer, by the line transmission, each resonator being a magnetic pad, each resonator having a resonant frequency, each resonator being capable of generating a spin current whose amplitude depends on the ratio between the resonant frequency of the resonator and a reference frequency, the converter being suitable for converting each spin current into charge current.
  • each resonator is capable of generating a spin current whose amplitude depends on the ratio between the resonant frequency of the resonator and a reference frequency, a synaptic weight adjustable by the variable frequency of the resonator can be obtained .
  • the aforementioned elements of the synaptic chain work together to obtain continuous tension in a simple and compact manner.
  • DC voltage weights the amplitude of the alternating signals from neurons in an upstream layer of the neural network by synaptic weights.
  • the DC voltage obtained is transmitted to the input of a neuron from a downstream layer of the neural network.
  • the synaptic weights are a function of the frequency of the resonators and can be adjusted by changing the resonant frequency of the resonators.
  • the synaptic chain comprises one or more of the following characteristics when it is technically possible:
  • a metal having a strong Hall effect of reverse spin has an efficiency of conversion of the spin current into charge current greater than 5%.
  • the signals are microwave signals.
  • the resonators are electrically connected in series and alternately by the converter.
  • each resonator has, along a predefined direction, a first terminal and a second terminal and the converter has converter portions, for each resonator of the synaptic chain connected between a first resonator of the synaptic chain, called "upstream resonator ", And a second resonator of the synaptic chain, called" downstream resonator ", the resonator considered is connected, on the one hand, to the downstream resonator by a first portion of converter electrically connecting the first terminal of the resonator considered and the first terminal of the downstream resonator and, on the other share, to the upstream resonator by a second portion of converter electrically connecting the second terminal of the resonator considered and the second terminal of the upstream resonator.
  • the neural network uses positive and negative weights, all of the resonators electrically connected in series and alternately by the converter being a structure making it possible to carry out one of the two weights.
  • the metal of the converter is an alloy comprising at least one of the elements of the group consisting of Pt, W, Pd, Au, Ag, Ir and Bi.
  • each resonator comprises a layer made of an oxide, ferroelectric or phase change material.
  • each resonator is provided with an element for adjusting the resonant frequency, the adjustment element being chosen from the group consisting of: a magnetic pad, the magnetic pad having a variable magnetization as a function of the charging current applied to the magnetic pad,
  • the magnetic pad having a variable magnetization direction as a function of the charging current, the magnetization of the magnetic pad being fixed,
  • the adjustment element is a magnetic stud, the magnetic stud being in contact with the transmission line or the magnetic stud being placed at a distance from the transmission line, an insulating material being interposed between the magnetic stud forming the element d 'adjustment and the transmission line each magnetic stud has a trapezoidal shape in section.
  • the present description also relates to a neural network comprising at least one synaptic chain as described above.
  • the present description also relates to a neural network comprising synaptic chains, each synaptic chain comprising synapses, each synapse being a spintronic resonator, the spintronic resonators being in series, each spintronic resonator having an adjustable resonance frequency, ordered neural layers , each neuron being a radiofrequency oscillator oscillating at a natural frequency, a lower layer being connected to an upper layer by an interconnection comprising a set of synaptic chains connected to rectification circuits, each frequency of resonance of the set of synaptic chains corresponding to a natural frequency of a radiofrequency oscillator of the lower layer.
  • neural network a hardware architecture for neural network.
  • this hardware architecture can also be called “device for the implementation of a neural network”.
  • Such a neural network makes it possible to reconcile memory and computation, in order to produce fast neural networks, having low consumption and capable of learning in real time.
  • the input applied to the layers of neurons is a direct voltage and the output of the layers of neurons is an alternating current.
  • the neurons of a lower layer send to the set of synaptic chains the interconnection of alternating currents.
  • the rectification circuit makes it possible to rectify the signals at the terminals of the synaptic chains.
  • the rectification circuit then creates a continuous voltage which is applied to the upper layer of neurons.
  • each resonance frequency of the set of synaptic chains corresponds to a natural frequency of a radiofrequency oscillator of the lower layer
  • an alternating voltage is created across the synaptic chains.
  • This alternating voltage comes from a superposition of signals whose frequency is the frequency difference between the natural frequency of a radiofrequency oscillator and the resonance frequency of the set of synaptic chains.
  • the rectified voltage across the synaptic chain set depends on the frequency difference between the natural frequency of the lower layer radio frequency oscillators and the resonant frequency of the synaptic chain set.
  • synaptic weights depend on the frequency difference between the resonant frequency and the oscillation frequency.
  • the above elements work together to obtain a neural network with improved performance, that is to say to obtain a greater number of neurons and synapses.
  • the neural network includes one or more of the following characteristics when it is technically possible:
  • the ratio between the resonance frequency considered and the natural oscillation frequency of a radiofrequency oscillator of the lower layer is less than 1%.
  • the neurons of the lower layer are capable of transmitting a signal to the synaptic chains, the signal being a radiofrequency current, a radiofrequency magnetic field or a spin wave.
  • the neural network includes elements for adjusting the resonant frequency by modifying one of the voltage, current or magnetic field applied to a spintronic resonator.
  • a plane is defined in which the layers of neurons mainly extend, the synaptic chains being arranged perpendicular to the plane.
  • a plane is defined in which the layers of neurons mainly extend, the synaptic chains being arranged in the plane.
  • the neural network comprises a plurality of spintronic memories, each spintronic memory being associated with a single synaptic chain.
  • each synaptic chain has two transmission lines, one line serving as a reference and one line comprising the resonators, the resonators being passive and each line being connected to two diodes, the set of diodes forming the rectification circuit, the set of two transmission lines making it possible to produce one of the two weights.
  • the number of layers is greater than 3, preferably greater than 5.
  • the number of synaptic chains in a set is greater than 9, preferably greater than 100.
  • the interconnection includes a pre-treatment circuit and a post-treatment circuit.
  • the preprocessing circuit comprises one of a multiplexer and an amplifier and the postprocessing circuit comprises one of a memory and an amplifier.
  • the present description also relates to a neural network synaptic chain, the synaptic chain comprising synapses, each synapse being a spintronic resonator, the spintronic resonators being electrically connected in series by a transmission line and being connected alternately.
  • a resonator is a device having at least one resonant frequency. In particular, when an alternating signal has a frequency close to the resonant frequency of the resonator, the resonator has a resonance.
  • rectified voltages can be obtained by the spin diode effect, by placing a p-n type diode or by using a rectification circuit composed of CMOS transistors connected to spintronic resonators.
  • the synaptic chain comprises one or more of the following characteristics when it is technically possible:
  • each resonator comprises a stack of superposed layers in a stacking direction of the layers and each resonator has, in the stacking direction, a first terminal and a second terminal, the transmission line has a plurality of portions of transmission line and, for each resonator of the synaptic chain connected between a first resonator of the synaptic chain, called “upstream resonator”, and a second resonator of the synaptic chain, called “downstream resonator”, the resonator considered is connected, on the one hand , to the downstream resonator by a first portion of transmission line electrically connecting the first terminal of the resonator considered and the first terminal of the downstream resonator and, on the other hand, to the upstream resonator by a second portion of transmission line electrically connecting the second terminal of the resonator considered and the second terminal of the upstream resonator.
  • each resonator has terminals and a resonant frequency, each resonator being capable of generating between the terminals a direct voltage whose amplitude depends on the difference in the resonant frequency of the resonator with a reference frequency.
  • each resonator is provided with an element for adjusting the resonant frequency, the adjusting element being chosen from the group consisting of: a magnetic pad capable of generating a magnetic field on the resonator,
  • a pad having variable magnetization as a function of the current applied to the pad a non-magnetic field line supplied by a current capable of creating a magnetic field on the resonator, and
  • At least one resonator comprises a stack of layers superimposed in a stacking direction, the stack comprising a first layer of ferromagnetic material, a layer of non-magnetic material and a second layer of ferromagnetic material, the layer of non-magnetic material being interposed between the two layers of ferromagnetic materials.
  • each layer of non-magnetic material is an insulator.
  • each layer of non-magnetic material is a metal.
  • at least one resonator has a single layer made of a magnetic material having anisotropic magneto-resistance properties.
  • the set of synapses further comprises an antenna, the antenna collecting the input microwave signal to transmit it to the spintronic resonators.
  • the present description also relates to a neural network comprising at least one synaptic chain as described above.
  • FIG. 1 a block diagram representation of a neural network comprising layers of neurons and interconnections
  • - Figure 31 a schematic representation of an example of resonator and interconnection adjustment pad according to a twelfth embodiment
  • - Figure 32 a schematic representation of an example of resonator and interconnection adjustment pad according to a thirteenth embodiment
  • FIG. 40 a schematic representation of an example of resonator and interconnection adjustment according to a twenty-first embodiment
  • FIG. 44 a schematic representation of an example of an interconnection resonator according to a twenty-third embodiment.
  • a neural network 100 is illustrated in FIG. 2.
  • Neural network 100 is a deep neural network.
  • the neural network 100 comprises layers of neurons 102 and interconnections 104 between the layers of neurons 102.
  • Each layer of neurons 102 is a set of at least two neurons 106.
  • a neuron or a nerve cell, is an excitable cell constituting the basic functional unit of the nervous system. Neurons transmit a bioelectric signal called nerve impulse. Neurons have two physiological properties: excitability, i.e. the ability to respond to stimuli and convert them to nerve impulses, and conductivity, i.e. the ability to transmit pulses.
  • excitability i.e. the ability to respond to stimuli and convert them to nerve impulses
  • conductivity i.e. the ability to transmit pulses.
  • the behavior of biological neurons is imitated by a mathematical function which has the property of being non-linear (to be able to transform the input usefully) and preferably to be differentiable (to allow the learning by backpropagation of the gradient).
  • a neuron is a component performing an equivalent function.
  • the layers of neurons 102 are ordered, so that it is possible to define a subscript k for each layer of neurons 102.
  • k is an integer greater than 3, preferably greater than 5. This means that the number of layers of neurons 102 is greater than 3, preferably greater than 5.
  • upstream and downstream are defined with respect to the increasing meaning of the index k.
  • the first layer of neurons will be called “upstream layer” and referenced 102 (k) and the second layer of neurons will be called “downstream layer” and referenced 102 (k + 1) .
  • the “upstream layer” can be called “lower layer” and the “downstream layer” can be called “upper layer”.
  • Each layer of neurons 102 is connected by an interconnection 104 to another layer of neurons 102.
  • a lower layer 102 (k) is connected to an upper layer 102 (k + 1) by an interconnection 104 (k ⁇ k + 1 ) .
  • the number of layers of neurons 102 is equal to five.
  • the index k varies between 1 and 5.
  • the first layer of neurons 102 (1) is connected to the second layer of neurons 102 (2) by a first interconnection 104 (1 ⁇ 2)
  • the second layer of neurons 102 (2) is connected to the third layer of neurons 102 (3) by a second interconnection 104 (2 ⁇ 3)
  • the third layer of neurons 102 (3) is connected to the fourth layer of neurons 102 (4) by a third interconnection 104 (3 ⁇ 4)
  • the fourth layer of neurons 102 (4) is connected to the fifth layer of neurons 102 (5) by a fourth interconnection 104 (4 ⁇ 5) .
  • N the number of neurons 106 in each layer of neurons 102 (k) is noted N (k) .
  • an order is defined for the neurons 106 of a layer 102 (k) .
  • the neurons 106 of an upstream layer 102 (k) are identified by an index i, i being an integer varying between 1 and N (k) .
  • the i-th neuron 106 of the upstream layer 102 (k) is denoted 106 fe) .
  • the signal at the input of the i-th neuron 106 fe) of the upstream layer 102 (k) is noted and the signal at the output of this neuron 106 fe) is noted
  • the neurons 106 of a downstream layer 102 (k + 1) are identified by an index j, j being an integer varying between 1 and N (k + 1) .
  • the j-th neuron 106 of the downstream layer 102 (k + 1) is denoted 106j fe + 1) .
  • the signal at the input of the j-th neuron 106 - fc + 1 ⁇ of the downstream layer 102 (k + 1) is noted.
  • the signal at the output of this neuron 10ô fe + 1) is noted y k + 1
  • the interconnection I 04 (k ⁇ k + 1) between the upstream layer 102 (k) and the downstream layer 102 (k + 1) comprises a set 108 (k ⁇ k + 1) of chains synaptic
  • a synaptic chain 1 10 (k ⁇ k + 1) of the interconnection I 04 (k ⁇ k + 1) between the upstream layer 102 (k) and the downstream layer 102 (k + 1) is a set of H 2 synapses (k ⁇ k + 1) generally connected in series.
  • the synapse designates a functional contact zone which is established between two neurons. Depending on its behavior, the biological synapse can excite or even inhibit the downstream neuron in response to the upstream neuron.
  • a positive synaptic weight corresponds to an excitatory synapse while a negative synaptic weight corresponds to an inhibitory synapse.
  • Biological neural networks learn by modifying synaptic transmissions throughout the network.
  • formal neural networks can be trained to perform tasks by modifying the synaptic weights according to a learning rule.
  • One of the most effective learning rules today for training deep networks is the back-propagation of the gradient (backpropagation in English).
  • a synapse is a component performing a function equivalent to a synaptic weight of modifiable value.
  • synaptic chain or “chain” a set of synapses connected in chains, the function of which is to connect all or a subset of neurons from the upstream layer to the downstream layer. More precisely, the output of a synaptic chain is proportional to the weighted sum of the outputs of the neurons of the previous layer which are connected at the input of the chain, the weighting being made by the synaptic weights of the synapses which constitute the chain.
  • the number of chains H 0 (k ⁇ k + 1) of the set 108 ⁇ l k + 1) of the interconnection 104 (k ⁇ k + 1) between the upstream layer 102 (k) and the downstream layer 102 ( k + 1) is denoted L (k ⁇ k + 1) .
  • the number L (l k + 1) of chains no (k ⁇ k + 1) of the set 108 (k ⁇ k + 1) of the interconnection I 04 (k ⁇ k + 1) between the upstream layer 102 ( k) and the downstream layer 102 (k + 1) is greater than 9, preferably greater than 100.
  • the chains H 0 (k ⁇ k + 1) of the interconnection I 04 (k ⁇ k + 1) between the upstream layer 102 (k) and the downstream layer 102 (k + 1) are ordered so that '' it is possible to identify each chain H 0 (k ⁇ k + 1) of the interconnection I 04 (k ⁇ k + 1) between the upstream layer 102 (k) and the downstream layer 102 (k + 1) by a integer I, I varying from 1 to L (k ⁇ k + 1) .
  • the l-th chain 1 10 (k ⁇ k + 1) of the interconnection I 04 (k ⁇ k + 1) between the upstream layer 102 (k) and the downstream layer 102 (k + 1) is noted llo .
  • synapses H 2 (k ⁇ k + 1) of a synaptic chain H 0 (k ⁇ k + 1) of the interconnection 104 (k ⁇ k + 1) between the upstream layer 102 (k) and the downstream layer 102 (k + 1) are ordered in the synaptic chain no (k ⁇ k + 1) so that it is possible to identify each synapse
  • the integer M L is an even integer.
  • each integer N (k) , L (k_> k + 1) , M L varies from one layer of neurons 102 to another.
  • the description seeks to describe only an upstream layer 102 (k) , a downstream layer 102 (k + 1) and above all the interconnection I 04 (k ⁇ k + 1) between the two layers 102 (k ) and 102 (k + 1) , for the sake of simplification, it is assumed that the integers N (k) , L (k ⁇ k + 1) , M (fc ⁇ k + 1) do not vary by one layer from neurons 102 to another layer of neurons 102, so that exponents involving notations with k can be omitted when there are no ambiguities.
  • the i-th neuron 106 of the upstream layer 102 (k) is noted 106; .
  • the signal at the input of the i-th neuron 106; of the upstream layer 102 (k) is denoted X; and the signal at the output of this neuron 106; is noted y t .
  • the index i varies between 1 and N.
  • the j-th neuron 106 of the downstream layer 102 (k + 1) is denoted 106 ⁇ .
  • the signal at the input of the j-th neuron 106 - of the downstream layer 102 (k + 1) is denoted x j and the signal at the output of this neuron 106 - is denoted y, ⁇ .
  • the index j varies between 1 and N.
  • Each neuron 106 whether it is from the upstream layer 102 (k) or the downstream layer 102 (k + 1) is an oscillator whose frequency is between 1 MegaHertz (MHz) to several TeraHertz (THz). Thereafter we will use the term "radio frequency" to refer to this frequency range.
  • An oscillator is a device capable of generating oscillations having a controlled amplitude and a fixed or controlled frequency on one or more output (s). It is defined for each neuron 106 a natural oscillation frequency denoted w, when it is a neuron 106 ; of the upstream layer 102 (k) or denoted oo j when it is a neuron 106- of the downstream layer 102 (k + 1) .
  • An oscillator being capable of having several oscillation frequencies, by definition, the oscillation frequency of a neuron 106 ; is the frequency of the oscillation with the largest amplitude (the amplitude being defined in peak-to-peak).
  • the neurons 106 ; of the upstream layer 102 (k) all have oscillation frequencies w, distinct two by two.
  • Neurons 106 from the upstream layer 102 k are capable of emitting an output signal y t in the direction of the synapses 112 ; m of chains 1 10.
  • the signal is a radiofrequency electric current, a radiofrequency electromagnetic field or a spin wave.
  • Spin waves are fluctuations in the magnetization of ferromagnetic materials around the equilibrium position of the magnetization.
  • the spin wave can be localized or propagate.
  • a ferromagnetic material has spontaneous magnetization, unlike non-magnetic materials.
  • magnetization is a vector quantity which characterizes on the macroscopic scale the magnetic behavior of a sample of matter.
  • the magnetization originates from the orbital magnetic moment and the magnetic spin moment of the electrons.
  • each neuron 106 ; of the upstream layer 102 (k) is a CMOS oscillator.
  • Such an oscillator is based on the transposition of existing electronic assemblies, such as the Colpitts oscillator, the Clapp oscillator, the phase-shift oscillator, the Pierce oscillator, the Hartley oscillator, the Leaky Integrate and Fire oscillator. and its different versions or the oscillator with state variables.
  • existing electronic assemblies such as the Colpitts oscillator, the Clapp oscillator, the phase-shift oscillator, the Pierce oscillator, the Hartley oscillator, the Leaky Integrate and Fire oscillator. and its different versions or the oscillator with state variables.
  • FIG. 5 such an electronic diagram is proposed for a Colpitts oscillator, each component (inductance, resistance, capacitor and transistor) being produced in CMOS technology.
  • This provides a CMOS oscillator with an oscillation signal with a fixed frequency and a controllable amplitude. This results in high emitted power, and low noise.
  • each neuron 106 ; of the upstream layer 102 (k) is a spintronic oscillator.
  • Such an implementation makes it possible to reduce the size of the first implementation.
  • Antiferromagnetism is a property of certain magnetic media. Unlike ferromagnetic materials, in antiferromagnetic materials, the exchange interaction between neighboring atoms leads to an antiparallel alignment of atomic magnetic moments. The total magnetization of the material is then zero. Like ferromagnetics, these materials become paramagnetic above a transition temperature called the Néel temperature.
  • spintronics spin electronics or magnetoelectronics
  • a spintronic component is a component which exploits the quantum property of the spin of electrons in order to store or process information.
  • Neuron 106 comprises a nanopillar 1 14 and means for injecting a supply current 1 16 through the nanopillar 1 14.
  • the characteristic diameter of a nanopillar is between 3 nanometers (nm) and 1 micrometer (pm).
  • the nanopillar 1 14 has a pattern 1 18. This consists of several layers, superimposed along a direction A of stacking of the layers, namely a first layer 120 made of a ferromagnetic material, a layer intermediate 122 in a non-magnetic material, and a second layer 124 in a ferromagnetic material.
  • the nanopillar 1 14 respectively comprises lower layers 126 and upper 128 which are arranged on either side of the pattern 1 18 and constitute contacts allowing the injection of a supply current through the layers 120, 122 and 124.
  • the ferromagnetic materials envisaged for the magnetic layers are iron Fe, cobalt Co, nickel Ni and ferromagnetic alloys comprising at least one of these elements (CoFeB for example), as well as Heusler materials, ferromagnetic oxides or semi- ferromagnetic conductors.
  • the ferromagnetic material of the second layer 124 is not necessarily identical to that of the first layer 122.
  • the non-magnetic intermediate layer 122 is a conductive layer, made for example of copper Cu, gold Au, etc., or an insulating layer, made of Al 2 0 3 , MgO, SrTi0 3 , etc.
  • the layers 120, 122 and 124 have a thickness of between a few tenths and a few tens of nanometers. One or more of the layers 120, 122 and 124 has reduced lateral dimensions between 5 nm and 1 ⁇ m. The other layers can be extended (from a few micrometers to several millimeters).
  • the lower and upper layers 126 and 128 are made of materials such as ruthenium, copper or gold. These layers have a thickness of about 25 nm. They preferably have a radius similar to that of the constituent layers of the pattern 1 18.
  • the means 1 16 suitable for allowing the injection of a supply current through the nanopillar 1 14 are shown diagrammatically in FIG. 6 by a current source 130 which can deliver either a direct current or an alternating current adjustable in intensity and in frequency, either both and electrodes 132 and 134. These electrodes 132 and 134 make it possible to electrically connect the lower and upper layers 126 and 128 to the terminals of the source 130 for the injection of the supply current on the one hand and to a measuring means (not shown) for the determination of the difference in electrical potential at the crossing of nanopillar 1 14, that is to say between the lower and upper layers 126 and 128, on the other hand.
  • the lower or upper layers 126 and 128 are produced with a metal having the property of generating a strong Hall spin effect, that is to say metallic alloys comprising one of the following elements: Pt, Pd, W, Ir, Bi, Au.
  • the Spin Hall effect is a phenomenon of electrical transport and spin. This effect consists of the appearance of an accumulation of spin on the lateral surfaces of a conductive bar in which an electric current is propagated, the signs of the directions of spin being opposite on the opposite surfaces. In a cylindrical wire, the surface spins thus induced by the current rotate along the wire. When the current changes signs, the spins point in the opposite direction. The spin accumulation thus generated can induce, by spin transfer, the reversal of the magnetization of a magnetic layer placed in contact with one of the surfaces of the conductive bar where the current is injected.
  • the layers 126 or 128 have a thickness between 3 nanometers (nm) and 15 nm. These electrodes are then wider than the pillar 1 14 and extended to allow the injection of current necessary to generate the accumulation of spin by Hall spin effect. The current injection is then made in the plane of the electrode 132 or 134. The injection means 1 16 are then such that the current source 130 is connected on either side of the electrode 132 or the electrode 134.
  • the first and second ferromagnetic layers 120 and 124 are characterized by specific remanent states illustrated in Figures 13-18.
  • FIGS. 13 to 16 describe magnetization equilibrium configurations such that the first ferromagnetic layers 120 and 124 have a uniform (or substantially uniform) magnetization and have the properties described below: the magnetizations of the two ferromagnetic layers 120 and 124 point in the plane of the ferromagnetic layers 120 and 124 and are aligned for the case of FIG. 13; the magnetizations of the two ferromagnetic layers 120 and 124 for the case of FIG. 14 point in the plane of the ferromagnetic layers 120 and 124 and are orthogonal; the magnetizations of the two ferromagnetic layers 120 and 124 for the case of FIG. 15 point out of the plane of the ferromagnetic layers 120 and 124 and are aligned and for the case of FIG.
  • one of the magnetizations is out of the plane of the ferromagnetic layers 120 and 124 and the other magnetization is in the plane of the layers ferromagnetics 120 and 124.
  • the configuration of the two ferromagnetic layers 120 and 124 is a configuration of vortex type.
  • the magnetization forms a spiral in the plane of the ferromagnetic layers 120 and 124 except in the heart of the vortex in the center where the magnetization points out of the plane of the ferromagnetic layers 120 and 124.
  • the vortexes of the two ferromagnetic layers 120 and 124 have identical or opposite chirality or polarity.
  • the chirality is the direction of rotation of the vortex while the polarity is the orientation of the magnetization of the heart.
  • FIG. 18 corresponds to a mixed configuration, that is to say a vortex configuration in one of the two ferromagnetic layers 120 and 124 while the configuration of the magnetization in the other ferromagnetic layer 120 or 124 is uniform with any direction relative to the plane of the two ferromagnetic layers 120 and 124.
  • the stacking of the nanopillar 1 14 layers, lower layer, constituent layers of the pattern and upper layer is carried out by techniques such as sputtering, epitaxy by molecular jets or pulsed laser ablation.
  • the shaping of the pillar layers is done by techniques combining electronic lithography, optical lithography, laser lithography or focused ion etching, followed by an etching technique.
  • the pattern 1 18 of nanopillar 1 14 of this oscillator comprises a third magnetic element 136.
  • This element 136 can be a simple ferromagnetic layer having a fixed and uniform magnetization.
  • An alternative for this element 136 is a set of two ferromagnetic layers coupled by exchange coupling and biased by an antiferromagnetic layer, known to the skilled person under the name "synthetic antiferromagnetic" (SAF in English). In all cases, this third element 136 plays the role of detector.
  • this third magnetic layer 136 is located below the first layer 120 or above the second layer 124, along the axis A, and is separated from the latter by a separation layer 138.
  • the separation layer 138 is made of a metallic material such as Ru, Cu and has a thickness of approximately 1 nm.
  • the elementary pattern 1 18 of the nanopillar 1 14 of FIG. 6 (constituted by a first ferromagnetic layer 120, a non-magnetic intermediate layer 122 and a second ferromagnetic layer 124) is repeated at least a second time in the direction A of the nanopillar 1 14.
  • the elementary pattern which is repeated consists of the pattern 1 18 presented in FIG. 7.
  • the patterns are separated from each other by a separation layer 142.
  • This is made of a metallic material.
  • the oscillators previously presented can be arranged in different ways to form a layer of neurons 102.
  • the oscillators are placed in line. In such a case, the oscillators are not electrically connected.
  • the oscillators are placed in line and connected in order to carry out a multiplexing of the output signals of the oscillators.
  • N nanopillars 1 14, each identical to that of FIG. 6, that of FIG. 7 or that of FIG. 8 (or their variants), are periodically placed on a planar substrate 144.
  • a two-dimensional network of nanopiles 1 14 is then generated.
  • the means for injecting a supply current are electrodes connecting the various nanopiles 1 14.
  • neurons 106 As previously described, multiple embodiments are possible for neurons 106.
  • each oscillator has the same structure as the synapses 1 12 which will be described below.
  • each neuron 106 is an own oscillator for outputting a radio frequency current I F cos (w;. T) where F is the current amplitude and o) t the current frequency.
  • the oscillator delivers a stochastic or telegraph signal with an amplitude I FF and an average frequency w ; .
  • the oscillator is a spintronic type oscillator to guarantee the obtaining of a neural network 100 having a small footprint.
  • the neural network 100 is a fixed neural network.
  • a fixed network is a network in which learning is done offline, i.e. the values of the synaptic weights are determined by training another neural network, then the neural network 100 is manufactured to implement the previously determined weights.
  • the interconnection 104 also includes a preprocessing circuit 150, rectification circuits 152, a plurality of memories 154 and a postprocessing circuit 156.
  • the preprocessing circuit 150 is suitable for ensuring the interface between the upstream layer of neurons 102 (k) and the input of the chains 110.
  • the preprocessing circuit 150 comprises a multiplexer 158 and a radiofrequency amplifier 160.
  • a multiplexer is a circuit that allows different types of signals to be concentrated on the same transmission channel.
  • An amplifier is an electronic system that increases the voltage and / or intensity of an electrical signal.
  • the preprocessing circuit 150 comprises only one of the multiplexer 158 and the amplifier 160.
  • no preprocessing circuit 150 is present in the neural network 100.
  • each chain 1 10 comprises synapses 1 12 and at least one transmission line 162.
  • the synapses 1 12 are arranged next to each other in the first transverse direction X, direction along which the chains 1 10 extend.
  • Each synapse 11 2 comprises a spintronic resonator 164.
  • a resonator is an electrical component having a resonant frequency. More precisely, the response of a resonator to a radiofrequency signal is higher in a certain range around the resonance frequency.
  • a spintronic resonator is a magneto-resistive resonator.
  • a spintronic resonator is an electrical component comprising one or more ferromagnetic layers and the magnetization of at least one of the layers of which can be brought into resonant precession by a radiofrequency signal.
  • the precession of the magnetization causes a variation in the resistance of the resonator by magneto-resistive effect.
  • the resonant frequency of the resonator depends on the dimensions of the ferromagnetic layer, the magnetic field which is applied to the ferromagnetic layer and the ferromagnetic material or materials which form the ferromagnetic layer.
  • the magnetization dynamics of the resonator can be due to or assisted by thermal fluctuations.
  • the resonator is superparamagnetic.
  • the synapses 1 12i , m of the same chain 1 10 all have resonance frequencies ooi , m distinct two by two.
  • each synapse 1 12g of a chain 110 is able to interact with a single neuron 106 ; of the upstream layer 102 (k) and the output signal y t of each neuron 106 ; of the upstream layer 102 (k) interacts with a single synapse 1 12 I of a chain 110 ; . More precisely, a synapse 1 12 I is suitable for modulating the output signal y t of neuron 106 ; .
  • the resonance frequency wu of the synapse 1 12 I is then relatively close to the oscillation frequency w ,.
  • the ratio between the neck resonant frequency and the oscillation frequency w is less than 1%.
  • the modulation of the output signal y t of each neuron 106 is interpreted as a synaptic weight W.
  • the synaptic weight W corresponding to the modulation of the output signal y t of the i-th each neuron 106 ; of the upstream layer 102 (k) by the i-th synapse 1 12 I of the l-th chain 1 10u is noted Wu.
  • the synaptic weight Wu is a function of the resonance frequency ooi , m of the synapse 1112i , m and the frequency of oscillation w, of neuron 106 ; .
  • the synaptic weight Wu is written as a function f of the ratio between the resonance frequency wu of the synapse 1121 , m and the frequency of oscillation CO, of the neuron 106 ; .
  • the synapse 1 12 comprises a stack 166 of several superimposed layers along a stacking direction, a first terminal 168 and a second terminal 170.
  • stacking direction Z is symbolized in the figures by the Z axis.
  • the stacking direction is therefore designated by the expression “stacking direction Z" in the rest of the description.
  • a first transverse direction is also defined. As shown in Figures 1 1 and 12, the first transverse direction is perpendicular to the stacking direction Z and contained in the plane of the sheet. The first transverse direction is symbolized in the figures by an axis X. The first transverse direction is therefore designated by the expression "first transverse direction X" in the rest of the description.
  • a second transverse direction is also defined as being perpendicular to the stacking direction Z and to the first transverse direction X.
  • the second transverse direction is symbolized in the figures by a Y axis.
  • the second transverse direction is therefore designated by the expression "Second transverse direction Y" in the rest of the description.
  • the stack 166 comprises three layers: a first layer C1, a second layer C2 and a third layer C3.
  • the first layer C1 will subsequently be called the reference pad.
  • the first layer C1 has a magnetization, called reference magnetization.
  • the first layer C1 is a layer of a first material MAT1.
  • the first MAT 1 material is a ferromagnetic material.
  • the first material MAT1 is, for example, an alloy of ferromagnetic transition metals (also called 3d ferromagnetic metals).
  • ferromagnetic transition metals also called 3d ferromagnetic metals.
  • NiFe, CoFe, CoFeB, CoNi, CoPt, FePt are such alloys of ferromagnetic transition metals.
  • the first MAT1 material is a HeusIer alloy.
  • a Heusler alloy is a ferromagnetic metal alloy based on a Heusler phase, an intermetallic phase of particular composition, of cubic crystallographic structure with centered faces.
  • the first material MAT1 is an alloy of rare earths.
  • Rare earths are a group of metals with similar properties including scandium Sc, yttrium Y, and the fifteen lanthanides comprising the 15 elements ranging from lanthanum to lutetium in the periodic table.
  • the second layer C2 is inserted between the first layer C1 and the third layer C3 in the stacking direction Z.
  • the second layer C2 is a barrier layer.
  • the second layer C2 is a layer of a second material MAT2.
  • the second material MAT2 is a non-magnetic material.
  • the second material MAT2 is a metal
  • the second MAT2 material is, for example, copper (Cu), ruthenium (Ru) or gold (Au).
  • the synapse 1 12 forms a "spin valve".
  • a spin valve is a component, comprising two or more layers of magnetic conductive materials, whose electrical resistance can be changed between several values depending on the relative angle between the magnetizations of the layers.
  • the third layer C3 will be referred to hereinafter as the resonance pad.
  • the third layer C3 has a magnetization.
  • the third layer C3 is a layer of a third material MAT3.
  • the third MAT3 material is a ferromagnetic material.
  • first MAT1 material is also valid for the third MAT3 material.
  • first material MAT1 and the third material MAT3 are distinct or identical.
  • the stack 166 comprises additional layers as described in the case of the oscillators.
  • the first layer C1 comprises two ferromagnetic layers coupled by exchange coupling and biased by an antiferromagnetic layer, known by the skilled person under the name "synthetic antiferromagnetic" (SAF in English ).
  • SAF synthetic antiferromagnetic
  • one or more layers C1, C2 and C3 of the stack 166 has a structure with a plurality of layers for the growth needs of the layers C1, C2 and C3 to be formed.
  • the first terminal 168 has a base 172, a first electrical contact 174 and a second electrical contact 176.
  • the base 172 is in contact with the first layer C1.
  • Each electrical contact 174 and 176 is arranged at a respective end of the base 172, on either side of the stack 166 of layers in the first transverse direction X.
  • the second terminal 170 is connected to the third layer C3.
  • the resonator 164 has a so-called CCP geometry, that is to say that the current supplying the resonator 164 is injected perpendicular to the layers C1, C2 and C3.
  • the electrical connection between the different synapses 1 12 is a specific serial connection which will be called hereinafter an alternating connection.
  • the terminal 168 of the first synapse 1 12i , i is connected to the terminal 168 of the second synapse 1 1 2I, 2 by a first portion 162A of the transmission line 162;
  • terminal 170 of the second synapse 1 12I, 2 is connected to terminal 170 of the third synapse 1 1 2I, 2 by a second portion 162B of the transmission line 162;
  • terminal 168 of the third synapse 1 1 2I, 3 is connected to terminal 168 of the fourth synapse 1 1 2I, 4 by a third portion 162C of the transmission line 162, and terminal 170 of the fourth synapse 1 1 2I , 4 is connected to terminal 170 of the fifth synapse 1 12I, 5 by a fourth portion 162D of the transmission line 162.
  • each portion 162A, 162B, 162C and 162D forms the transmission line 162.
  • the transmission line 162 also comprises an additional portion 162E.
  • the first additional portion 162E is connected to terminal 170 of the first synapse 1 12 U.
  • connection is alternated in the sense that a synapse 1 12 located between two synapses 1 12 is connected to the downstream synapse 1 12 by a portion of line connecting the first terminals 168 while the synapse 1 12 considered is also connected to the synapse 1 12 upstream by a portion of line connecting the second terminals 170.
  • An alternation of the terminals 168 or 170 is indeed present.
  • the synapse 1 12 is also suitable for rectifying part of the radiofrequency signal traversing the transmission line 162, so that the rectification circuit 152 and the synapse 1 12 are combined.
  • the transmission line 162 thus has a double role: injection of the radiofrequency current coming from the preceding layer of neurons and collection of the sum of the voltages rectified by the synapses 1 12 of the chain.
  • the memories 154 are spintronic memories.
  • the memories 154 are assemblies of layers having the same structure as the synapses 1 12.
  • the ST-MRAM memories (from the English “Spin-torque Magnetic Random Access Memories") are based on magnetic tunnel junctions. Such memories are compatible with resonators based on spin valves and magnetic tunnel junctions and can be used to make memories 154.
  • the post-processing circuit 156 is suitable for ensuring the interface between the output of the chains 110 and the downstream layer of neurons 102 (k + 1) .
  • the post-processing circuit 156 comprises a spintronic memory 70 and a continuous signal amplifier 72.
  • the post-processing circuit 156 comprises only one of the spintronic memory 70 and the amplifier 72.
  • no post-processing circuit 156 is present in the neural network 100.
  • the radiofrequency current (multiplexed and amplified in the case described) coming from the neurons 106 is applied to the synapses 1 12 simultaneously by direct injection through the transmission line 162. In this implementation, this amounts to directly injecting the radiofrequency current at through the resonator 164.
  • a radiofrequency current l F cos ⁇ ù) i. t) is applied to a resonator 164 implementing a synapse 1 12i , m .
  • the combination of spin transfer effects, spin-orbit couples (Hall spin effect or Rashba effect) and fields created by the current will lead to a precession of the magnetization of the third layer C3.
  • the precession of the third layer C3 may be due to spin waves emitted by neurons from the previous layer.
  • the dynamics of the third layer C3 may be due to thermal fluctuations if the resonator is superparamagnetic.
  • the following description describes the case of harmonic resonators but the derivation in the case of superparamagnetic resonators is immediate.
  • each resonator 164 can operate according to one of the magnetic configurations illustrated in FIGS. 13 to 18, therefore in particular according to configurations with vortex. This observation applies to all the structures which will be described later in the application.
  • the amplitude of the precession is all the greater as the amplitude of the radiofrequency current lf F e is high and the frequency w * is close to the resonance frequency w 1th of the third layer C3.
  • the amplitude of the oscillation q of the precession is proportional to the radiofrequency current.
  • the resistance of the resonator 164 depends directly on the amplitude of the oscillation Q of the precession of the magnetization. As a result, the resistance of the resonator 164 also oscillates.
  • the spin diode effect is sometimes called ferromagnetic resonance induced by spin transfer (name better known by the acronym ST - FMR).
  • the rectified voltage between the two terminals of the resonator 164 is expressed as:
  • spin diode is proportional to (7 F ) 2 .
  • spin diode is a weighted sum of a Lorentzian component and an anti-Lorentzian component corresponding to the variations in the amplitude of the oscillation of the magnetization Q either in phase or in phase quadrature with the radiofrequency current lf F (t).
  • a Lorentzian function I (w 0 , w) is defined by:
  • An antiLorentzian function Z / (w 0 , w) is defined by:
  • w 0 is the resonant frequency and D is the bandwidth of the resonator, corresponding to the width of the frequency band in which the response of the resonator is high.
  • the anti-Lorentzian component of the spin diode term is preponderant compared to the Lorentzian component when the radiofrequency current lf F (t) generates a magnetic field.
  • a magnetic field is generated by the radio frequency current (Oersted field) and by the spin transfer torque.
  • the anti-Lorentzian component is preferably used to obtain the synaptic weight of the synapse ll2 im because, when the resonant frequency of the resonator w 1 hi and the frequency of the corresponding neuron o) t are close, the Lorentzian component of the rectified voltage is proportional to the term (w * - w th ).
  • the voltage across the transmission line 162 running through the entire chain 110i is proportional to the sum of the squares of the radio frequency signals coming from neurons 106 (k 1) of the previous layer weighted by the difference between the frequencies of neurons 106 (k) and synapses 112 ; m of the chain.
  • the resulting voltage can then be sent to the post-processing circuit 156, then supply the neuron 106i (k + 1) , which corresponds to carrying out the inference.
  • the neural network 100 is suitable for implementing a technique for compensating for the decrease with the frequency of the amplitude of the resonance.
  • the compensation is implemented by the amplifiers (first technique), by choosing a specific geometry of the transmission line 162 (second technique) or by a judicious choice of the order of the resonators 164 on the transmission line 162 (third technique).
  • the judicious choice is to order the resonators 164 according to a decreasing frequency
  • each neuron 106 and each synapse 1 12 respectively occupies a limited space, typically less than 100 c 100 nm 2 for each neuron 106 and each synapse 1 12.
  • the neural network 100 has a greater number of neurons 106 and synapses 1 12 compared to the neural networks known from the prior art. This makes it possible to obtain a neural network 100 exhibiting improved performance compared to the neural networks known from the prior art.
  • the proposed implementation makes it possible to produce a neural network 100 which is a deep and fixed neural network.
  • metal layer spin valves is particularly easy.
  • each resonator 164 is relatively low. This means that it is possible to place many resonators 164 in series in the transmission line 162 without the resonators 164 inducing too strong attenuation of the radiofrequency signal which is injected into the transmission line 162.
  • the operation of the neural network 100 according to the embodiment M2 is similar to the operation of the neural network 100 according to the embodiment M1.
  • the benefits provided by the neural network 100 according to the embodiment M2 are similar to the benefits provided by the neural network 100 according to the embodiment M1.
  • the embodiment M2 is described by difference with the embodiment M1.
  • the resonator 164 according to the embodiment M2 is in a CIP configuration, that is to say that the current is injected into the plane of the layers C1, C2 and C3.
  • the second MAT2 material is a metal.
  • the two electrical contacts 174 and 176 are attached to the third layer C3.
  • the neural network 100 according to the embodiment M2 has the advantage of being easier to produce than the neural network according to the embodiment M1.
  • THIRD EMBODIMENT M3
  • the embodiment M3 is described by difference from the embodiment M1.
  • the resonator 164 according to the embodiment M3 is formed of a single layer C3 instead of the three layers C1, C2 and C3.
  • the single layer is a layer made of magnetic material.
  • a synapse 1 12 is based on the effect of anisotropic magneto-resistance.
  • the anisotropic magneto-resistance qualifies the resistance variations as a function of the angle made by the magnetization with the direction of the injected current.
  • the neural network 100 according to the embodiment M3 has the advantage of being very easy to produce.
  • the embodiment M4 is described by difference from the embodiment M1.
  • the second material MAT2 is an insulator.
  • the resonator 164 is a magnetic tunnel junction.
  • the second MAT2 material is magnesium oxide (MgO), aluminum oxide (Al 2 0 3 ), lead titano-zirconate (PZT), bismuth ferrite (BiFe0 3 ), barium titanate (BaTi0 3 ) or hafnium oxide (HfOx).
  • the magnetic tunnel junctions are compatible with STT-MRAM spintronic memories.
  • the embodiment M5 is described by difference from the embodiment M1.
  • the radiofrequency current coming from the neurons 106 is injected into an antenna or a field line 182 placed near the resonator 164.
  • the antenna or the field line 182 forms a transmission line in contact with an intermediate layer 184.
  • the intermediate layer 184 is in contact with the second terminal 170.
  • These are 'an electrical insulator such as Si0 2 , SiC, SiN or AIO x .
  • the transmission line 162 only plays the role of reading (collection) of the rectified voltages coming from the resonators 164.
  • the resonator 164 is either the resonator 164 of the first structure (spin valve in CPP configuration, that is to say that the current is injected perpendicular to the plane of the layers C1 , C2 and C3) either a magnetic tunnel junction or a spin valve in CIP configuration.
  • the resonator 164 is strongly coupled to the antenna 182 by capacitive effect so that a strong radiofrequency current is generated in the resonator 164.
  • the neural network 100 is a binary reconfigurable neural network.
  • a binary reconfigurable neural network 100 is a network capable of reconfiguring the weights on only two values. Reconfiguring a network allows the network to perform various tasks.
  • the embodiment M6 is described by difference from the embodiment M1.
  • the embodiment M6 is notably illustrated in FIG. 26.
  • Each synapse 112 has an element for adjusting the resonance frequency 188.
  • the adjustment element 188 is capable of generating a magnetic field on the resonator 164.
  • the magnetic field that the adjustment element 188 is capable of generating is along the axis of magnetization.
  • the adjustment element 188 comprises a stack 166 of layers in the stacking direction Z, a first terminal 168 and a second terminal 170.
  • the stack 166 comprises at least one ferromagnetic layer CM.
  • control pad The ferromagnetic layer CM of the adjustment element 188 will be referred to hereinafter as "control pad”.
  • the first terminal 168 of the adjustment element 188 is merged with a portion 162A connecting two first terminals 168 of a portion of the transmission line 162.
  • the second terminal 170 of the adjustment element 188 is similar to the second terminal 170 of the resonator 164 of the first structure of the first example. The same remarks therefore apply to the stacking 166 of the adjustment element 188 and are not repeated here.
  • the second terminal 170 is not connected to any portion of the transmission line 162.
  • the distance between the third layer C3 of the stack 166 of the resonator 164 and the ferromagnetic layer CM defined as the distance between the centers of gravity of the two layers along the first transverse direction X is called the first distance di.
  • the adjustment element 188 In operation, at a synapse 11 2, the adjustment element 188 generates a magnetic field on the resonator 164.
  • the magnetic field applied to the stack 166 of the resonator 164 depends on the first distance di, on the magnetization of the adjustment element 188 and on the geometry of the adjustment element 188.
  • the magnetization of the adjustment element 188 is modified by spin transfer by injecting current pulses between the two terminals 168 and 170 of the adjustment element.
  • the magnetization of the resonator 164 is fixed. Due to the positioning of the adjustment element 188, the magnetization of the ferromagnetic layer CM of the resonator 164 does not see the same field profile magnetic according to the direction that the magnetization of the third layer C3 of the resonator 164 takes with respect to the first transverse direction X.
  • resonator 164 having two resonant frequencies ooi , m, i and u) i, m , 2 different. These two resonance frequencies correspond to two different values of the synaptic weight of the synapse 1121, m .
  • the magnetization of the adjustment element 188 is modified by spin transfer and injection of a radiofrequency current at the resonance frequency of the ferromagnetic layer CM between terminals 168 and 170.
  • the radiofrequency current is cut off because the magnetization of the adjustment element 188 is in position balance.
  • the adjustment element 188 is supplied with current through the second terminal 170 so as to generate a Hall spin effect resulting by spin transfer in a modification of the orientation of the magnetization of the ferromagnetic layer CM.
  • the embodiment M7 is described by difference from the embodiment M6.
  • the embodiment M7 is notably illustrated in FIG. 27.
  • the stack 166 of the adjustment element 188 is similar to the stack 166 of the resonator 164 of embodiment M1 or of embodiment M5.
  • the materials of the layers of the stack 166 of the adjustment element 188 are identical to the materials of the stack 166 of the resonator 164.
  • the third layer C3 of the adjustment element 188 is often called the "control pad”.
  • the first terminal 168 of the adjustment element 188 is merged with a portion 162A connecting two first terminals 168 of a portion of the transmission line 162
  • the second terminal 170 of the adjustment element 188 is similar to the second terminal 170 of the resonator 164 of the first structure of the first example. The same remarks therefore apply to the stack 166 of the adjustment element 188 and are not repeated here.
  • the second terminal 170 is not connected to any portion of the transmission line 162.
  • the third layer C3 of the adjustment element 188 is arranged opposite the third layer C3 of the resonator 164.
  • the distance between the two layers C3 defined as the distance between the centers of gravity of the two layers along the first transverse direction X is called the second distance d 2 .
  • the embodiment M8 is described by difference from the embodiment M6.
  • the embodiment M8 is notably illustrated in FIG. 28.
  • the resonator 164 is the resonator 164 of the embodiments M1, M2, M3 or M4. Each resonator 164 has an adjustment element 188.
  • adjustment element 188 is a set of connections 189 and a current or voltage generator 190.
  • Each link 189 is a specific link to a resonator 164.
  • the generator 190 applies current or voltage sequences making it possible to modify the orientation of the magnetization of the third layer C3 by spin transfer or spin Hall effect.
  • the current can then be cut off because the magnetization is then in the equilibrium position.
  • the M8 embodiment is easier to realize than the M6 and M7 embodiments.
  • the neural network 100 is a neural network capable of learning by an almost continuous variation in the value of its weights.
  • the embodiment M9 is described by difference from the embodiment M1.
  • the embodiment M9 is notably illustrated in FIG. 29.
  • the adjustment element 188 is a fourth layer C4.
  • the fourth layer C4 is part of stack 166 of a synapse 1 12.
  • the fourth layer C4 is placed near the third layer C3 of the adjustment element 188, at a distance such that the fourth layer C4 has an influence on the magnetization of the third layer C3 of the synapse 1 12.
  • the fourth layer C4 is made of a fourth material MAT4 having a property controllable by the application of an electric voltage or an electric current on the fourth layer C4.
  • the property is, for example, a ferroelectric property or a magnetic property or a mechanical property or a structural property.
  • the fourth layer C4 has a certain degree of oxidation implying the presence of oxygen ions.
  • the application of an electric field causes the displacement of oxygen ions due to their charge. This displacement is a migration.
  • the migration effect is all the stronger at the interface between the third layer C3 and the fourth layer C4 where the electric field is increased due to the break in symmetry.
  • interface magnetic anisotropy is very dependent on the interface oxygen, it becomes possible to vary the magnetic anisotropy, and therefore the resonance frequency of the third layer C3 by modifying the oxygen content of the interface between the third layer C3 and the fourth layer C4 by applying an electric field to the fourth layer C4.
  • the variation of the property under the effect of voltage or current may result from a phenomenon of creation of conductive filaments by ionic or atomic diffusion.
  • ion or atom migrations can occur.
  • the migrations propagate in the form of filaments (and not in the form of a diffusion front).
  • the filaments generate a more or less conductive bridge between the third layer C3 and the fourth layer C4. This results in a local modification of the space charge at the interface between the third layer C3 and the fourth layer C4 which modifies, on average, the magnetic interface anisotropy of the third layer C3.
  • the variation of the property under the effect of the voltage or the current results from a modification of the configuration of the electrical polarization.
  • the variation of the property under the effect of voltage or current is generated by a modification of the configuration of the atomic mesh.
  • the variation of the property under the effect of the voltage or the current results from a phenomenon of modification of the crystallinity.
  • the application of an electric field creates a current capable of melting the material towards an amorphous phase (disorder of the atomic mesh) or on the contrary making it return to a crystalline configuration (order of the atomic mesh).
  • This causes mechanical stresses on the third layer C3 which can change both the amplitude of the magnetization and the magnetic interface anisotropy.
  • the fourth MAT4 material has a property controllable by the application of an electric voltage or an electric current on the fourth layer C4.
  • the variation in property under the effect of voltage or current can result from at least one phenomenon among the migration of oxygen vacancies, the creation of conductive filaments by ionic or atomic diffusion, the modification of the configuration of the electric polarization, the modification of the configuration of the atomic mesh and the modification of the crystallinity.
  • An example of such a fourth MAT4 material is an insulating oxide.
  • TiO x , TaO x, AIOx and HfO x are examples of insulating oxide.
  • the fourth material MAT4 is a ferroelectric and piezoelectric material.
  • PZT, BiFe0 3 , BaTi0 3 are examples of ferroelectric and piezoelectric materials.
  • the fourth material MAT4 is a phase change material.
  • a voltage pulse is applied to the fourth layer C4. This leads to a variation in the property of the fourth layer C4 causing a modification of the magnetization or the magnetic anisotropy of the third layer C3.
  • the modification of the magnetic anisotropy of the third layer C3 makes it possible to change the resonance frequency ooi, m of the synapse 1 12i, m .
  • the modification of the voltage characteristics therefore makes it possible to modify the value of the resonance frequency ooi , m of the synapse 1 12i , m .
  • the embodiment M10 is described by difference from the embodiment M6.
  • the embodiment M10 is notably illustrated in FIG. 30.
  • the interconnection 104 comprises a current generator (not shown in this figure) suitable for applying currents continuously.
  • Adjustment item 188 is a set of control lines.
  • Each control line is connected to the current generator.
  • Each control line is perpendicular to the transmission line 162 (omitted in this figure).
  • each control line is arranged on a plate made of an insulating material.
  • the plate is in contact with each second terminal 170 of the resonators 164 forming part of the same synaptic chain 110.
  • the memories 154 are, moreover, suitable for storing the value of the amplitude of the current applied to each control line.
  • the memories 154 are memory cells controlled by spin transfer (ST MRAM).
  • such memories 154 are spin valves or magnetic tunnel junctions having a structure similar to the resonator 164. Ideally, the memories 154 and the resonators 164 are identical in terms of structure.
  • each memory 154 is produced with the same materials and the same stacks as the resonators 164 to facilitate the manufacture of the interconnection 104.
  • the application of a current generates a magnetic field on the corresponding resonator 164.
  • the modification of the characteristics of the current therefore makes it possible to continuously modify the value of the resonance frequency ooi, m of the synapse 1 12i, m .
  • the values of the amplitude of the current applied to each control line are stored in a respective memory 154. This makes it possible to know the value of the resonance frequency ooi , m of the synapse 1 12i , m and thereby the synaptic weight of the synapse 1 12i , m considered.
  • the embodiment M1 1 is described by difference from the embodiment M10.
  • Each control line is directly connected to the second terminal 170 of the resonator 164 to which the control line is associated with the resonator 164.
  • each control line is made of a metal with a strong Hall spin effect.
  • the application of the current through the second terminal 170 on the resonator 164 results in a spin current through the third layer C3 by Rashba effect or by Hall spin effect having the consequence of modifying the value of the frequency resonance ooi, m from synapse 1 12i, m .
  • the Rashba effect is a bursting of the bands of spins of a layer which depends on the moment applied. This effect is a combined effect of spin-orbit interaction and asymmetry of the crystal potential. Such an effect is similar to the burst in particles and antiparticles predicted by the model resulting from the use of the Hamiltonian of Dirac.
  • the spin-orbit interaction is an interaction between the spin of a particle and the movement of the particle.
  • the spin-orbit interaction is also called the spin-orbit effect or spin-orbit coupling.
  • the embodiment M12 is described by difference from the embodiment M7.
  • the embodiment M12 is notably illustrated in FIG. 31.
  • a spin or spin-orbit torque transfer controls the orientation of the magnetization of the third layer C3 of the adjustment element 188.
  • the current generator is capable of applying a plurality of current amplitudes so that the orientation of the magnetization of the third layer C3 of the adjustment element 188 is continuously adjustable.
  • the different amplitude values of the load current are stored in the memories 154.
  • the embodiment M12 corresponds to the embodiment M6.
  • the embodiment M13 is described by difference with the embodiment M1 1.
  • the embodiment M13 is notably illustrated in FIG. 32.
  • the adjustment pad 188 has a vortex type magnetization and the field applied by the adjustment element 188 is in the second transverse direction Y. This difference appears in FIG. 32 with the representation of arrows corresponding to the orientation of the magnetization in the third layer C3 of the adjustment element 188.
  • each embodiment M1 to M13 is based on spin diodes.
  • synaptic chains 1 10 of each of the embodiments M1 to M13 comprise a set of synapses 1 12, each synapse 1 12 comprising a resonator 164, the resonator 164 being a spintronic resonator.
  • the resonators 164 are electrically connected in series alternately by the transmission line 162. The alternating connection is specifically described with reference to FIG. 11.
  • the transmission line 162 thus plays in each of the embodiments M1 to M13, with the exception of the embodiment M5, a double role: collecting the rectified signals and transmitting the radiofrequency signals coming from the upstream neuron layer.
  • each resonator 164 it has been demonstrated that it is advantageous for each resonator 164 to have terminals 168 and 170 and a resonant frequency, each resonator being suitable for generating between terminals 168 and 170 a direct voltage whose amplitude depends on the deviation of the resonant frequency of the resonator from a reference frequency.
  • each resonator 164 is provided with an adjustment element 188 of the resonance frequency to produce neural networks 100 which can be reconfigured binary or with an infinity of variables.
  • the adjustment element 188 is chosen from the group consisting of:
  • a layer of a material having a different configuration as a function of the current or of the voltage applied to the layer.
  • At least one resonator 164 comprises a stack of superposed layers in a stacking direction, the stack comprising a first layer of ferromagnetic material, a layer of non-magnetic material and a second layer of material ferromagnetic, the layer of non-magnetic material being interposed between the two layers of ferromagnetic materials.
  • the layer of non-magnetic material is an insulator.
  • At least one resonator 164 comprises a single layer made of a material having properties of anisotropic magneto-resistance.
  • the embodiment M14 is described by difference from the embodiment M3.
  • the embodiment M14 is notably visible in FIGS. 33 and 34.
  • a chain 1 10 comprises a second transmission line 163 also comprising synapses 1 12.
  • the two transmission lines 162 and 163 and the synapses 1 12 are arranged so that a synapse 1 12 of a first transmission line 162 is opposite a synapse 1 12 of a second transmission line 163.
  • each transmission line comprises four synapses 1 12 so that the first synapse 1 12 of the first transmission line 162 is opposite the first synapse 1 12 of the second transmission line 163, the second synapse 1 12 of the first transmission line 162 is opposite the second synapse 1 12 of the second transmission line 163, the third synapse 1 12 of the first transmission line 162 is opposite the third synapse 1 12 of the second transmission line 163 and the fourth synapse 1 12 of the first transmission line 162 is opposite the fourth synapse 1 12 of the second transmission line 163.
  • the two transmission lines 162 and 163 are parallel and extend mainly along the first transverse direction X.
  • the position of two corresponding synapses 1 12 of the two transmission lines is the same. along the first transverse direction X.
  • An insulating layer can be inserted between layer C3 and one of the two transmission lines 162 or 163.
  • Each resonator 164 is further provided with a converter.
  • the converter is capable of converting a spin current in the layer C3 of the resonator 164 into a charge current by Hall effect of reverse spin.
  • the Hall effect of reverse spin is the conversion of a spin current propagating in a direction of propagation into charge current in the direction orthogonal to the direction of propagation.
  • the converter has a conversion layer C5.
  • the conversion layer C5 is made of a fifth material MAT5.
  • the fifth MAT5 material is a metal with a strong Hall effect of reverse spin, i.e. allowing an efficient conversion of the spin current into charge current.
  • the fifth MAT5 material is Pt, W, Pd, Au, Ag, Ir, Bi or
  • the conversion layer C5 is in contact with the layer C3.
  • the converters of the resonators 164 of the same transmission line 162 are electrically connected in series so as to form a conversion line.
  • the chain 1 10 also includes two conversion lines.
  • the conversion lines are arranged in the form of a meander.
  • the meander can be circular, triangular or rectangular.
  • the conversion lines are formed by a set of first line portions and second line portions.
  • the first portions extend mainly along the first transverse direction X while the second portions extend mainly along the second transverse direction Y. Due to the meandering arrangement, each conversion line alternates between first portion of line and second portion of line.
  • the arrangement of the first line portions and of the second line portions is such that each second line portion completely covers the resonator 164.
  • the two conversion lines are such that the first portions of lines are alternately close and then far. More specifically, the first line portions which are in the space between the two conversion lines have a corresponding positioning. Similarly, the first line portions which are located outside the space between the two conversion lines have a corresponding positioning.
  • the chain 1 10 includes an adder.
  • the adder is able to add the potentials of the two conversion lines to obtain an output potential.
  • the adder is made in the form of an electrical connection of the two conversion lines in series.
  • a radiofrequency current / F cos (ro j . T) is applied in the transmission line 162 and acts on a resonator 164 implementing a synapse 1 12i , m , the radiofrequency field generated will lead to a precession of the magnetization of layer C3.
  • the precession of the layer C3 may be due to spin waves emitted by neurons 106 of the previous layer and transmitted by the transmission line.
  • each resonator 164 can operate according to one of the magnetic configurations of each of the layers illustrated in FIGS. 13 to 18, therefore in particular according to configurations with vortex. This observation applies to all the structures which will be described later in the application.
  • the amplitude of the precession is all the greater as the amplitude of the radiofrequency current lf F e is high and the frequency w * is close to the resonance frequency w 1th of the magnetic layer C3.
  • the amplitude of the oscillation Q of the precession is proportional to the radiofrequency current.
  • the magnetization precession in the layer C3 generates a continuous spin current l s in the converter C5 placed near the resonator 164.
  • a ferromagnetic material whose magnetization is in precession injects a spin current into an adjacent conductor by an ohmic contact, independently of the respective conductance of the two materials.
  • the amplitude of the continuous spin current l s increases when at least one of the amplitude of the oscillation Q of the precession and the resonant frequency of the resonator 164 increases.
  • the direct spin current l s is converted into a direct voltage by Hall effect of opposite spin.
  • the amplitude of the DC voltage increases with the amplitude of the DC spin current l s and the amplitude of the Hall spin effect.
  • the amplitude of the DC voltage also depends on magnetic parameters.
  • the rectified voltage between the two terminals of the resonator 164 is the weighted sum of a purely electrical contribution and a contribution
  • the first line of conversion therefore produces a first part of the synaptic weights.
  • the second conversion line 163 produces a second part of the synaptic weights.
  • the two parts correspond to contributions of opposite sign to the synaptic weights.
  • the voltage across the conversion line C5 traversing the entire chain 110 is proportional to the sum of the radiofrequency signals from the neurons of the previous layer weighted by the ratio between the frequencies of the neurons and the synapses of the chain.
  • the resulting voltage can then be sent to the post-processing circuit 156, then supply the neuron 106i (k + 1) , which corresponds to carrying out the inference.
  • the embodiment M15 is described by difference from the embodiment M14.
  • the embodiment M15 is notably visible in FIG. 35.
  • Each synapse 1 12 comprises an adjustment element 188 of the resonant frequency of the resonator 164.
  • the adjustment element 188 is composed of at least one ferromagnetic layer.
  • each adjustment element 188 is in contact with a respective supply line 192 made of a heavy metal having a strong Hall spin effect.
  • the embodiment M16 is described by difference from the embodiment M15.
  • the embodiment M16 is notably visible in FIG. 37.
  • the adjusting element 188 is not provided with a heavy metal supply line.
  • the adjustment element 188 is placed next to the resonator 164.
  • a load current is sent to the conversion line, which has the effect of switching the magnetization of the resonator 164 in the desired direction according to the sign of the current applied thanks to the torque due to the spin Hall effect.
  • the charging current is cut off, the magnetization being in the equilibrium position.
  • the embodiment M17 is described by difference from the embodiment M16.
  • the embodiment M17 is notably visible in FIG. 38.
  • the adjustment element 188 is positioned above a resonator 164.
  • a stack comprising from below up the transmission line 162, the resonator 164, the conversion layer, the layer of insulating material and the adjustment element 188.
  • the embodiment M18 is described by difference from the embodiment M15.
  • the embodiment M18 is notably visible in FIG. 39.
  • the neural network 100 has the characteristics of a neural network 100 according to one of the abovementioned embodiments (embodiments M15 to M17) and at least one of the resonator 164 and the adjustment element 188 has a cross section in a section plane normal to the stacking direction Z which is asymmetrical.
  • the asymmetrical section is the same for the resonator 164 and the adjustment element 188.
  • the section is a section of trapezoidal shape.
  • this can provide four separate resonant frequencies. These four resonant frequencies come from the four distinct magnetic configurations of the magnetization of the resonator 164 and of the adjustment element 188.
  • the embodiment M19 is described by difference from the embodiment M14.
  • each resonator 164 comprises a fourth layer C4 similar to the embodiment M9.
  • the embodiment M20 is described by difference from the embodiment M14.
  • the adjustment element 188 is a set of control lines having the same properties in terms of structure and operation as the embodiment M10.
  • the embodiment M21 is described by difference from the embodiment M20.
  • Figure 40 illustrates the corresponding structure.
  • the adjustment element 188 is a set of control lines having the same properties in terms of structure and operation as the embodiment M1 1.
  • each embodiment M14 to M21 is based on the combined effects of spin pumping (also called spin battery) and the Hall effect of reverse spin.
  • each embodiment is such that the set of synapses comprises a converter made of a metal having a strong Hall effect of reverse spin, a transmission line transmitting the microwave signals emitted by the neurons of the previous layer (microwave currents , electromagnetic fields or spin waves), and synapses, each synapse being a spintronic resonator, the spintronic resonators in contact with the converter, each resonator being a magnetic pad, each resonator having a resonant frequency, each resonator being suitable for generating a spin current whose amplitude depends on the ratio of the resonant frequency of the resonator to a reference frequency, the converter being able to convert each spin current into a load current.
  • the set of synapses comprises a converter made of a metal having a strong Hall effect of reverse spin, a transmission line transmitting the microwave signals emitted by the neurons of the previous layer (microwave currents , electromagnetic fields or spin waves), and synapses, each synaps
  • the resonators are connected by the converter alternately, the alternating connection being defined with reference to FIG. 33.
  • the metal of the converter is a heavy metal with a strong Hall effect of reverse spin.
  • the metal of the converter is an alloy comprising one or more of the elements from the group consisting of Pt, W, Pd, Au, Ir, Ag and Bi.
  • each resonator is provided with an additional layer made of an oxide, ferroelectric or phase change material.
  • each resonator is provided with an adjustment element for the resonant frequency, the adjustment element being chosen from the group consisting of:
  • a layer of a material having a different configuration as a function of the current or of the voltage applied to the layer.
  • the magnetic stud is in contact with the conversion line, an insulating material being interposed between the magnetic stud and the transmission line and / or each stud has in section a trapezoidal shape.
  • EXAMPLE 3 ARCHITECTURE WITH PASSIVE RESONATOR
  • the neural network 100 is a fixed network.
  • the embodiment M22 is described by difference from the embodiment M1.
  • the embodiment M22 is shown in FIGS. 41 to 43.
  • each chain 1 10 comprises two sub-chains, the first sub-chain having the function of implementing the positive part of the synaptic weights and the second sub-chain having the function of implementing the negative part of synaptic weights.
  • the first substring comprises a separator, synapses 1 12, a transmission line 162 and a reference line.
  • the splitter is a radiofrequency signal divider.
  • Transmission line 162 extends along the first transverse direction X.
  • Transmission line 162 has an input and an output.
  • the transmission line 162 is in contact with the substrate as visible in FIG. 43.
  • the transmission line 162 and the reference line are parallel to one another.
  • Each synapse 1 12 is a resonator 164 having a single layer C3 having the same properties as the third layer C3 in the first structure of the first case of Example 1. As the resonator 164 has no terminals, the resonator 164 is passive.
  • the resonators 164 are placed in series above the transmission line 162 as illustrated in FIGS. 41 and 42, so that in FIG. 43, a stack of the resonator 164, of the transmission line 162 and of the substrate.
  • the resonators 164 are placed below the transmission line 162.
  • the reference line has the same geometry as the transmission line 162.
  • the reference line also has an input and an output.
  • the rectification circuit 152 includes diodes.
  • a diode is connected to the output of each transmission line 162 and to the output of each reference line.
  • the diode is, for example, a CMOS type diode.
  • the diode transforms the incident radio frequency signal into a continuous signal.
  • a radio frequency power detector is used instead of a diode.
  • the rectification circuit 152 further comprises a first subtractor.
  • the first subtractor is suitable for subtracting between the DC voltages at the output of the diodes.
  • the first subtractor is also produced using a technology
  • the rectification circuit 152 also includes a second subtractor capable of performing the subtraction between the output of the first subtractor of the first substring and the output of the first subtractor of the second substring.
  • the post-processing circuit 156 includes an amplifier.
  • the output signals from neurons 106 are transmitted to the preprocessing circuit 150.
  • the output signals from neurons 106 are multiplexed and amplified by the preprocessing circuit 150.
  • the multiplexed microwave currents l (k) coming from the neurons 106 are separated into a first signal and a second signal by the separator, the two signals being identical.
  • the first signal is sent to the transmission line 162 of the first substring.
  • the magnetization of the resonators 164 is placed in precession, thus absorbing part of the first signal.
  • the absorption is even higher than the resonant frequencies of the resonators 164 and the oscillation frequencies of the oscillators are close.
  • the output signal from the transmission line 162 is noted i ° UT ⁇ RES .
  • the second signal is sent to the reference line of the first substring.
  • the output signal is a reference signal noted i ° UT ⁇ REF .
  • Each output signal i ° UT ⁇ RES and i ° UT ⁇ REF is rectified by the rectification circuit 152.
  • the signals obtained at the output of the rectification circuit 152 are then subtracted by the first subtractor.
  • Total tension of the chain 1 10 is then amplified by the amplifier of the post-processing circuit 156 and sent to the neuron 106 of the downstream layer.
  • the embodiment M23 is described by difference from the embodiment M22.
  • the resonators 164 are arranged at a distance from the transmission line 162.
  • a layer of insulating material is interposed between the transmission line 162 and each resonator 164.
  • the resonators 164 are arranged under the transmission line 162 and in contact with the transmission line 162.
  • a layer of insulating material is interposed between the transmission line 162 and the resonators 164.
  • the embodiment M24 is described by difference from the embodiment M22.
  • pads made of a non-magnetic metal are arranged on the reference line.
  • the non-magnetic metal studs have the same dimensions as the resonators 164.
  • non-magnetic metal studs have a conductivity equal to the conductivity of the resonators 164 to within 2%.
  • the neural network 100 is a binary reconfigurable network.
  • the embodiment M25 is described by difference from the embodiment M22.
  • the resonators 164 have a uniform magnetization, the transposition in the case of a vortex magnetization being immediate.
  • Each synapse 11 has an adjustment element 188 for the frequency of the corresponding resonator 164 having the same properties as that of embodiment M15.
  • each contact element is in contact with a heavy metal supply line. respective with a strong Hall spin effect.
  • a charge current is injected individually into each heavy metal line.
  • the magnetization of the adjustment element 188 is modified in one direction or the other thanks to the torque due to the Hall spin effect. Once the magnetization has been switched, the charging current is cut off, the magnetization being in the equilibrium position.
  • the embodiment M26 is described by difference with the embodiment
  • the adjustment element 188 is that of the embodiment M16.
  • the operation of the adjustment element 188 is, in addition, the operation of the adjustment element 188 of embodiment M7.
  • M27 TWENTY-SEVENTH EMBODIMENT
  • M25 TWENTY-SEVENTH EMBODIMENT
  • the adjusting element 188 is positioned differently.
  • the adjustment element 188 is positioned above the layer C3 so that a stack 166 adjustment element 188, barrier layer, layer C3 and separating layer is obtained.
  • the adjusting element 188 is in contact with a metal line while the separating layer is in contact with the transmission line 162.
  • the resulting stack is a magnetic tunnel junction or a spin valve.
  • the neural network 100 is provided with a current injector arranged to generate a current passing through the stack 166 from the metal line to the transmission line 162, that is to say a current according to a direction parallel to the stacking direction Z.
  • the neural network 100 is a network capable of learning.
  • the M28 embodiment is described by difference from the M25 embodiment.
  • the adjustment element 188 is that of the embodiment M19.
  • the operation of the adjustment element 188 is, in addition, the operation of the adjustment element 188 of the embodiment M19.
  • the embodiment M29 is described by difference from the embodiment M25.
  • the adjustment element 188 is a set of control lines having the same properties in terms of structure and operation as the embodiment M20.
  • the M30 embodiment is described by difference from the M25 embodiment.
  • the adjustment element 188 is a set of control lines having the same properties in terms of structure and operation as the embodiment M1 1.
  • the embodiment M31 is described by difference from the embodiment M25.
  • the adjustment element 188 is a stack 166 of layers having the same properties in terms of structure and operation as the embodiment M12.
  • the set of embodiments M22 to M31 corresponds to the adaptation of the structures described above (with spin diode and Hall effect of reverse spin) for the case of a passive resonator 164.
  • a passive resonator 164 is, in fact, easy to manufacture.
  • Each neural network 100 is such that the neural network 100 comprising synaptic chains 1 10, each synaptic chain 1 10 comprising synapses 1 12, each synapse 1 12 being a spintronic resonator 164, the spintronic resonators 164 being in series, each spintronic resonator 164 having an adjustable resonant frequency.
  • the neural network 100 comprises layers of ordered neurons 102, each neuron 106 being a radiofrequency oscillator oscillating at a natural frequency, a lower layer being connected to an upper layer by an interconnection 104 comprising a set 108 of synaptic chains 1 10 connected to rectification circuits, each resonant frequency of the set 108 of synaptic chains 1 10 corresponding to a natural frequency of a radiofrequency oscillator of the lower layer.
  • the neural network 100 includes elements for adjusting the resonant frequency by modifying one of the voltage, current or magnetic field applied to a spintronic resonator 164.
  • the synaptic chains 110 can be arranged in this plane or perpendicular to this plane.
  • the neurons 106 of the lower layer 102 are capable of transmitting a signal to the synaptic chains 110, the signal being a radiofrequency current, a radiofrequency magnetic field or a spin wave.
  • each synaptic chain 110 has a transmission line comprising the resonators 164, the output of which is rectified via rectification circuits 152.
  • the neural network 100 comprises a plurality of spintronic memories 154, each spintronic memory 154 being associated with a single synaptic chain 110.
  • the number of layers 102 is greater than 3, preferably greater than 5 and / or the number of synaptic chains 1 10 of an assembly is greater than 9, preferably greater than 100.
  • the interconnection 104 comprises a preprocessing circuit 150 and a post-processing circuit 156, the preprocessing circuit 150 comprising one of a multiplexer 158 and an amplifier 160 and the post-processing circuit 156 comprising one of an amplifier and memories.

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Abstract

L'invention concerne une chaîne synaptique (110) d'un réseau de neurones, la chaîne synaptique (110) comportant : - un convertisseur (C5) réalisé en un métal ayant un fort effet Hall de spin inverse, - une ligne de transmission (162), et - des synapses (112), chaque synapse étant un résonateur spintronique (164), les résonateurs spintroniques en contact avec le convertisseur (C5) et recevant des signaux, de préférence des siganux hyperfréquences, provenant notamment de neurones d'une couche précédente, par la ligne de transmission (162), chaque résonateur (164) étant un plot magnétique, chaque résonateur présentant une fréquence de résonance, chaque résonateur étant propre à générer un courant de spin dont l'amplitude dépend du rapport entre la fréquence de résonance du résonateur et une fréquence de référence, le convertisseur étant propre à convertir chaque courant de spin en courant de charge.

Description

Chaîne synaptique comprenant des résonateurs spintroniques basés sur l’effet Hall de spin inverse et réseau de neurones comprenant une telle chaîne synaptique
DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION
La présente invention concerne une chaîne synaptique et un réseau de neurones.
ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION
Le développement de l’internet et des capteurs connectés conduit à permettre l’obtention de quantité considérable de données. Ce phénomène souvent désigné sous le terme de « big data » implique l’emploi d’ordinateurs pour pouvoir exploiter l’ensemble des données obtenues. Une telle exploitation peut être utilisée dans de multiples domaines, parmi lesquelles le traitement automatique de données, l’aide au diagnostic, l’analyse prédictive, les véhicules autonomes, la bioinformatique ou la surveillance.
Pour mettre en oeuvre une telle exploitation, il est connu d’utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique faisant partie de programmes pouvant être exécutés sur des processeurs tels que les CPU ou les GPU. Un CPU est un processeur, le sigle CPU provenant du terme anglais « Central Processing Unit » signifiant littéralement unité centrale de traitement tandis qu’un GPU est un processeur graphique, le sigle GPU provenant du terme anglais « Graphie Processing Unit » signifiant littéralement unité graphique de traitement.
Parmi les techniques de mise en oeuvre d’apprentissage, l’emploi de réseaux de neurones formels, et notamment de réseaux de neurones profonds, est de plus en plus répandu, ces structures étant considérées comme très prometteuses du fait de leurs performances pour de nombreuses tâches telles que la classification automatique de données et la reconnaissance de motifs.
Un réseau de neurones est représenté schématiquement sur la figure 1 et est en général composé d'une succession de couches de neurones dont chacune prend ses entrées sur les sorties de la couche précédente. Plus précisément, chaque couche comprend des neurones prenant leurs entrées sur les sorties des neurones de la couche précédente. Chaque couche est reliée par une pluralité de synapses. Un poids synaptique est associé à chaque synapse. C’est un nombre réel, qui prend des valeurs positives comme négatives. Pour chaque couche, l’entrée d’un neurone est la somme pondérée des sorties des neurones de la couche précédente, la pondération étant faite par les poids synaptiques.
Par définition, un réseau de neurones profond est un réseau comprenant plus de trois couches de neurones et un grand nombre de neurones par couche. Pour une implémentation dans un CPU ou un GPU, une problématique d’entonnoir de Von Neumann (également appelée Von Neumann bottleneck selon sa dénomination anglaise) apparaît du fait que l’implémentation d’un réseau de neurones profond implique d’utiliser à la fois la ou les mémoires et le processeur alors que ces derniers éléments sont séparés spatialement. Il en résulte un engorgement du bus de communication entre la ou les mémoires et le processeur.
Il est donc souhaitable de développer des architectures matérielles dédiées, rapprochant mémoire et calcul, pour réaliser des réseaux de neurones rapides, faible consommation et capables d’apprendre en temps réel.
Il est connu de réaliser des réseaux de neurones sur la base d’une technologie de type CMOS. Il est entendu par le sigle « CMOS », Oxyde métallique semi-conducteur complémentaire (acronyme provenant de l’expression anglaise « Complementary Metal- Oxide-Semiconductor »). Le sigle CMOS désigne aussi bien un procédé de fabrication qu’un composant obtenu par un tel procédé de fabrication.
Il est également connu un réseau de neurones reposant sur des technologies de type optique.
Plus précisément, trois propositions d’architecture font l’objet d’études spécifiques : les réseaux à neurones CMOS et synapses CMOS, les réseaux à neurones optiques et synapses optiques et les réseaux à neurones CMOS et synapses memristives. Des synapses memristives sont des synapses utilisant des memristors. En électronique, le memristor (ou memristance) est un composant électronique passif. Le nom est un mot-valise formé à partir des deux mots anglais memory et resistor. Un memristor mémorise efficacement l’information car la valeur de sa résistance électrique change, de façon permanente, lorsqu’un courant est appliqué.
Toutefois, selon chacune de ces technologies, chaque neurone occupe plusieurs dizaines de micromètres de côté. Pour les technologies CMOS et optique, chaque synapse occupe également plusieurs dizaines de micromètres de côté. Il en résulte que, sur une surface limitée correspondant par exemple à une puce électronique, le nombre de neurones et de synapses qui peuvent être intégrés est limité, ce qui résulte en une diminution des performances du réseau de neurones.
RESUME DE L’INVENTION
Il existe donc un besoin pour un réseau de neurones présentant des performances améliorées, c’est-à-dire un plus grand nombre de neurones et de synapses.
A cet effet, la présente description propose une chaîne synaptique d’un réseau de neurones, la chaîne synaptique comportant un convertisseur réalisé en un métal ayant un fort effet Hall de spin inverse, une ligne de transmission, et des synapses, chaque synapse étant un résonateur spintronique, les résonateurs spintroniques étant en contact avec le convertisseur et recevant des signaux, provenant notamment de neurones d’une couche précédente, par la ligne de transmission, chaque résonateur étant un plot magnétique, chaque résonateur présentant une fréquence de résonance, chaque résonateur étant propre à générer un courant de spin dont l’amplitude dépend du rapport entre la fréquence de résonance du résonateur et une fréquence de référence, le convertisseur étant propre à convertir chaque courant de spin en courant de charge.
L’effet Hall de spin inverse permet d’obtenir des tensions rectifiées aux bornes de la chaîne synaptique.
En particulier, grâce au fait que chaque résonateur est propre à générer un courant de spin dont l’amplitude dépend du rapport entre la fréquence de résonance du résonateur et une fréquence de référence, un poids synaptique ajustable par la fréquence variable du résonateur peut être obtenu.
En outre, les éléments précités de la chaîne synaptique collaborent pour obtenir de manière simple et compacte une tension continue. La tension continue pondère l’amplitude des signaux alternatifs provenant des neurones d’une couche amont du réseau de neurones par des poids synaptiques. En outre, la tension continue obtenue est transmise vers l’entrée d’un neurone d’une couche aval du réseau de neurones. En outre, les poids synaptiques sont une fonction de la fréquence des résonateurs et peuvent être ajustés en modifiant la fréquence de résonance des résonateurs.
Suivant des modes de réalisation particulier, la chaîne synaptique comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes lorsque cela est techniquement possible :
- un métal ayant un fort effet Hall de spin inverse a une efficacité de conversion du courant de spin en courant de charge supérieure à 5%.
- les signaux sont des signaux hyperfréquences.
- les résonateurs sont connectés électriquement en série et de façon alternée par le convertisseur.
- chaque résonateur présente, le long d’une direction prédéfinie, une première borne et une deuxième borne et le convertisseur présente des portions de convertisseur, pour chaque résonateur de la chaîne synaptique connecté entre un premier résonateur de la chaîne synaptique, dit « résonateur amont », et un deuxième résonateur de la chaîne synaptique, dit « résonateur aval », le résonateur considéré est connecté, d’une part, au résonateur aval par une première portion de convertisseur connectant électriquement la première borne du résonateur considéré et la première borne du résonateur aval et, d’autre part, au résonateur amont par une deuxième portion de convertisseur connectant électriquement la deuxième borne du résonateur considéré et la deuxième borne du résonateur amont.
- le réseau de neurones utilise des poids positifs et des poids négatifs, l’ensemble des résonateurs connectés électriquement en série et de façon alternée par le convertisseur étant une structure permettant de réaliser l’un des deux poids.
- le métal du convertisseur est un alliage comprenant au moins l’un des éléments du groupe constitué de Pt, W, Pd, Au, Ag, Ir et Bi.
chaque résonateur comporte une couche réalisée en un matériau oxyde, ferroélectrique ou à changement de phase.
- chaque résonateur est pourvu d’un élément d’ajustement de la fréquence de résonance, l’élément d’ajustement étant choisi dans le groupe constitué de : o un plot magnétique, le plot magnétique présentant une aimantation variable en fonction du courant de charge appliqué sur le plot magnétique,
o un plot magnétique, le plot magnétique présentant une direction d’aimantation variable en fonction du courant de charge, l’aimantation du plot magnétique étant fixe,
o une ligne de champ alimentée par un courant continu propre à créer un champ magnétique sur le résonateur.
l’élément d’ajustement est un plot magnétique, le plot magnétique étant en contact avec la ligne de transmission ou le plot magnétique étant disposé à distance de la ligne de transmission, un matériau isolant étant intercalé entre le plot magnétique formant l’élément d’ajustement et la ligne de transmission chaque plot magnétique présente en section une forme trapézoïdale.
La présente description concerne aussi un réseau de neurones comportant au moins une chaîne synaptique telle que décrite précédemment.
La présente description concerne également un réseau de neurones comportant des chaînes synaptiques, chaque chaîne synaptique comportant des synapses, chaque synapse étant un résonateur spintronique, les résonateurs spintroniques étant en série, chaque résonateur spintronique ayant une fréquence de résonance ajustable, des couches de neurones ordonnées, chaque neurone étant un oscillateur radiofréquence oscillant à une fréquence propre, une couche inférieure étant reliée à une couche supérieure par une interconnexion comportant un ensemble de chaînes synaptiques reliées à des circuits de rectification, chaque fréquence de résonance de l’ensemble de chaînes synaptiques correspondant à une fréquence propre d’un oscillateur radiofréquence de la couche inférieure.
Il est entendu dans la présente description par « réseau de neurones », une architecture matérielle pour réseau de neurones. Ainsi, cette architecture matérielle peut aussi être dénommée « dispositif pour l’implémentation d’un réseau de neurones ».
Un tel réseau de neurones permet de rapprocher mémoire et calcul, pour réaliser des réseaux de neurones rapides, présentant une faible consommation et capables d’apprendre en temps réel.
En particulier, l’entrée appliquée aux couches de neurones est une tension continue et la sortie des couches de neurones est un courant alternatif. Ainsi, les neurones d’une couche inférieure envoient à l’ensemble de chaînes synaptiques de l’interconnexion des courants alternatifs. Le circuit de rectification permet de rectifier les signaux aux bornes des chaînes synaptiques. Le circuit de rectification permet alors de créer une tension continue qui est appliquée à la couche de neurones supérieure.
En outre, du fait que chaque fréquence de résonance de l’ensemble de chaînes synaptiques correspond à une fréquence propre d’un oscillateur radiofréquence de la couche inférieure, une tension alternative est créée aux bornes des chaînes synaptiques. Cette tension alternative provient d’une superposition de signaux dont la fréquence est la différence de fréquences entre la fréquence propre d’un oscillateur radiofréquence et la fréquence de résonance de l’ensemble de chaînes synaptiques. La tension rectifiée aux bornes de l’ensemble de chaînes synaptiques dépend de la différence de fréquence entre la fréquence propre des oscillateurs radiofréquences de la couche inférieure et la fréquence de résonnance de l’ensemble de chaînes synaptiques. En outre, les poids synaptiques dépendent de la différence de fréquences entre la fréquence de résonnance et la fréquence d’oscillation.
Les éléments précités collaborent pour obtenir un réseau de neurones présentant des performances améliorées, c’est-à-dire pour obtenir un plus grand nombre de neurones et de synapses.
Suivant des modes de réalisation particulier, le réseau de neurones comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes lorsque cela est techniquement possible :
- pour chaque fréquence de résonance de l’ensemble de chaînes synaptiques, le rapport entre la fréquence de résonance considérée et la fréquence d’oscillation propre d’un oscillateur radiofréquence de la couche inférieure est inférieure à 1%. - les neurones de la couche inférieure sont propres à transmettre un signal aux chaînes synaptiques, le signal étant un courant radiofréquence, un champ magnétique radiofréquence ou une onde de spin.
- le réseau de neurones comporte des éléments d’ajustement de la fréquence de résonance par modification de l’un parmi la tension, le courant ou le champ magnétique appliquée à un résonateur spintronique.
- il est défini un plan dans lequel s’étendent principalement les couches de neurones, les chaînes synaptiques étant agencées perpendiculairement au plan.
- il est défini un plan dans lequel s’étendent principalement les couches de neurones, les chaînes synaptiques étant agencées dans le plan.
- le réseau de neurones comporte une pluralité de mémoires spintroniques, chaque mémoire spintronique étant associée à une seule chaîne synaptique.
- le réseau de neurones utilise des poids positifs et des poids négatifs, chaque chaîne synaptique comporte deux lignes de transmission, une ligne servant de référence et une ligne comportant les résonateurs, les résonateurs étant passifs et chaque ligne étant connectée à deux diodes, l’ensemble des diodes formant le circuit de rectification, l’ensemble des deux lignes de transmission permettant de réaliser l’un des deux poids.
- le nombre de couches est supérieur à 3, de préférence supérieur à 5.
- le nombre de chaînes synaptiques d’un ensemble est supérieur à 9, de préférence supérieur à 100.
- l’interconnexion comporte un circuit de prétraitement et un circuit de post traitement.
le circuit de prétraitement comporte l’un parmi un multiplexeur et un amplificateur et le circuit de post-traitement comporte l’un parmi une mémoire et un amplificateur.
La présente description concerne également une chaîne synaptique de réseau de neurones, la chaîne synaptique comportant des synapses, chaque synapse étant un résonateur spintronique, les résonateurs spintroniques étant connectés électriquement en série par une ligne de transmission et étant connectés de façon alternée.
Il est entendu dans la présente description par « chaîne synaptique de réseau de neurones », une architecture matérielle pour une chaîne synaptique de réseau de neurones. Ainsi, cette architecture matérielle peut aussi être dénommée « dispositif pour l’implémentation d’une chaîne synaptique de réseau de neurones ». Par ailleurs, comme l’indique le terme « un résonateur », un résonateur est un dispositif présentant au moins une fréquence de résonance. En particulier, lorsqu’un signal alternatif présente une fréquence proche de la fréquence de résonance du résonateur, le résonateur présente une résonance.
La connexion en série alternée des résonateurs dans la chaîne permet de sommer les tensions rectifiées de chaque résonateur de la chaîne, tout en éliminant en grande partie les termes purement électriques.
Par exemple, les tensions rectifiées peuvent être obtenues par l’effet de diode de spin, en plaçant une diode de type p-n ou encore en utilisant un circuit de rectification composé de transistors CMOS connecté aux résonateurs spintroniques.
Suivant des modes de réalisation particulier, la chaîne synaptique comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes lorsque cela est techniquement possible :
- chaque résonateur comporte un empilement de couches superposées selon une direction d’empilement des couches et chaque résonateur présente, selon la direction d’empilement, une première borne et une deuxième borne, la ligne de transmission présente une pluralité de portions de ligne de transmission et, pour chaque résonateur de la chaîne synaptique connecté entre un premier résonateur de la chaîne synaptique, dit « résonateur amont », et un deuxième résonateur de la chaîne synaptique, dit « résonateur aval », le résonateur considéré est connecté, d’une part, au résonateur aval par une première portion de ligne de transmission connectant électriquement la première borne du résonateur considéré et la première borne du résonateur aval et, d’autre part, au résonateur amont par une deuxième portion de ligne de transmission connectant électriquement la deuxième borne du résonateur considéré et la deuxième borne du résonateur amont.
chaque résonateur présente des bornes et une fréquence de résonance, chaque résonateur étant propre à générer entre les bornes une tension continue dont l’amplitude dépend de l’écart de la fréquence de résonance du résonateur avec une fréquence de référence.
- chaque résonateur est pourvu d’un élément d’ajustement de la fréquence de résonance, l’élément d’ajustement étant choisi dans le groupe constitué de : o un plot magnétique propre à générer un champ magnétique sur le résonateur,
o un plot présentant une aimantation variable en fonction du courant appliqué sur le plot, o une ligne de champ non magnétique alimentée par un courant propre à créer un champ magnétique sur le résonateur, et
o une couche en un matériau ayant une configuration différente en fonction du courant ou de la tension appliquée sur la couche
au moins un résonateur comporte un empilement de couches superposées selon une direction d’empilement, l’empilement comportant une première couche en matériau ferromagnétique, une couche en matériau non- magnétique et une deuxième couche en matériau ferromagnétique, la couche en matériau non-magnétique étant intercalée entre les deux couches en matériaux ferromagnétiques.
le matériau de chaque couche en matériau non-magnétique est un isolant.
- le matériau de chaque couche en matériau non-magnétique est un métal. au moins un résonateur comporte une unique couche réalisée en un matériau magnétique présentant des propriétés de magnéto-résistance anisotrope.
- l’ensemble de synapses comporte, en outre, une antenne, l’antenne collectant le signal hyperfréquence d’entrée pour le transmettre aux résonateurs spintroniques.
La présente description concerne aussi un réseau de neurones comportant au moins une chaîne synaptique telle que décrite précédemment.
BREVE DESCRIPTION DES FIGURES
D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit de modes de réalisation de l’invention, donnée à titre d’exemple uniquement et en référence aux dessins qui sont :
- figure 1 , une représentation schématique d’un réseau de neurones ;
- figure 2, une représentation par schéma-bloc d’un réseau de neurones comportant des couches de neurones et des interconnexions ;
- figure 3, une représentation par schéma-bloc d’une couche de la figure 2 ;
- figure 4, une représentation par schéma-bloc d’une interconnexion de la figure 2 ;
- figure 5, une représentation d’un schéma-bloc électrique équivalent d’un oscillateur CMOS ;
- figure 6, une représentation schématique d’un exemple de neurones;
- figure 7, une représentation schématique d’un autre exemple de neurones ;
- figure 8, une représentation schématique d’encore un autre exemple d’ensemble de neurones ; - figure 9, une représentation schématique d’encore un autre exemple d’ensemble de neurones ;
- figure 10, une représentation par schéma-bloc d’une interconnexion;
- figure 1 1 , une représentation schématique d’une partie de l’interconnexion selon le premier mode de réalisation ;
- figure 12, une représentation schématique d’un exemple de résonateur de l’interconnexion selon le premier mode de réalisation ;
- figures 13 à 18, une représentation schématique des configurations d’aimantation du résonateur de la figure 12 ;
- figure 19, un premier exemple de structure d’une interconnexion selon le premier mode de réalisation ;
- figure 20, un deuxième exemple de structure d’une interconnexion selon le premier mode de réalisation ;
- figure 21 , un troisième exemple de structure d’une interconnexion selon le premier mode de réalisation ;
- figure 22, une représentation schématique d’un premier exemple d’une partie de l’interconnexion selon un deuxième mode de réalisation ;
- figure 23, une représentation schématique d’un deuxième exemple d’une partie de l’interconnexion selon un deuxième mode de réalisation;
- figure 24, une représentation schématique d’un exemple de résonateur de l’interconnexion selon un troisième mode de réalisation ;
- figure 25, une représentation schématique d’un exemple d’une partie de l’interconnexion selon un cinquième mode de réalisation ;
- figure 26, une représentation schématique d’un exemple d’une partie de l’interconnexion selon un sixième mode de réalisation ;
- figure 27, une représentation schématique d’un exemple de résonateur et de plot d’ajustement de l’interconnexion selon un septième mode de réalisation ;
- figure 28, une représentation schématique d’un exemple d’une partie de l’interconnexion selon un huitième mode de réalisation ;
- figure 29, une représentation schématique d’un exemple de résonateur de l’interconnexion selon un neuvième mode de réalisation ;
- figure 30, une représentation schématique d’un exemple de résonateurs et de plots d’ajustements de l’interconnexion selon un dixième mode de réalisation ;
- figure 31 , une représentation schématique d’un exemple de résonateur et de plot d’ajustement de l’interconnexion selon un douzième mode de réalisation ; - figure 32, une représentation schématique d’un exemple de résonateur et de plot d’ajustement de l’interconnexion selon un treizième mode de réalisation ;
- figure 33, une représentation schématique d’un exemple d’une partie de l’interconnexion selon un quatorzième mode de réalisation ;
- figure 34, une représentation schématique d’un exemple d’agencement du résonateur selon le quatorzième mode de réalisation ;
- figure 35, une représentation schématique d’un exemple d’une partie de l’interconnexion selon un quinzième mode de réalisation ;
- figure 36, une représentation schématique de côté d’une vue agrandie de la figure 35 ;
- figure 37, une représentation schématique d’un exemple d’une partie de l’interconnexion selon un seizième mode de réalisation ;
- figure 38, une représentation schématique d’un exemple de résonateur et de plot d’ajustement de l’interconnexion selon un dix-septième mode de réalisation ;
- figure 39, une représentation schématique d’un exemple de résonateur et d’ajustement de l’interconnexion selon un dix-huitième mode de réalisation ;
- figure 40, une représentation schématique d’un exemple de résonateur et d’ajustement de l’interconnexion selon un vingt et unième mode de réalisation ;
- figure 41 , une représentation schématique de l’interconnexion selon un vingt et deuxième mode de réalisation ;
- figure 42, une représentation schématique d’un exemple de résonateur de l’interconnexion selon un vingt-deuxième mode de réalisation ;
- figure 43, une représentation schématique d’un exemple de résonateur de l’interconnexion selon un vingt-deuxième mode de réalisation ; et
- figure 44, une représentation schématique d’un exemple de résonateur de l’interconnexion selon un vingt-troisième mode de réalisation.
DESCRIPTION DETAILLEE DE MODES DE REALISATION PREFERES
ARCHITECTURE GENERALE ET NOTATIONS
Un réseau de neurones 100 est illustré sur la figure 2.
Le réseau de neurones 100 est un réseau de neurones profond.
Le réseau de neurones 100 comprend des couches de neurones 102 et des interconnexions 104 entre les couches de neurones 102.
Chaque couche de neurones 102 est un ensemble d’au moins deux neurones 106. Par définition, en biologie, un neurone, ou une cellule nerveuse, est une cellule excitable constituant l'unité fonctionnelle de base du système nerveux. Les neurones assurent la transmission d'un signal bioélectrique appelé influx nerveux. Les neurones ont deux propriétés physiologiques : l'excitabilité, c'est-à-dire la capacité de répondre aux stimulations et de convertir celles-ci en impulsions nerveuses, et la conductivité, c'est-à- dire la capacité de transmettre les impulsions. Dans les réseaux de neurones formels, le comportement des neurones biologiques est imité par une fonction mathématique qui présente la propriété d’être non-linéaire (pour pouvoir transformer l’entrée de manière utile) et préférentiellement d’être dérivable (pour permettre l’apprentissage par rétropropagation du gradient). Dans le cadre de cette demande, un neurone est un composant réalisant une fonction équivalente.
Les couches de neurones 102 sont ordonnées, de sorte qu’il est possible de définir un indice k pour chaque couche de neurones 102.
k est un nombre entier supérieur à 3, de préférence supérieur à 5. Cela signifie que le nombre de couches de neurones 102 est supérieur à 3, de préférence supérieur à 5.
Par définition, les expressions « supérieur » ou « inférieur » non accompagnées du terme « égal » sont à entendre au sens strict.
En l’espèce, cela implique que k > 3, de préférence que k > 5.
Dans la suite de la suite de la présente demande, les termes « amont » et « aval » sont définis par rapport au sens croissant de l’indice k.
Aussi, lorsque deux couches de neurones 102 sont consécutives, c’est-à-dire reliées uniquement par une seule interconnexion 104, la première couche de neurones sera appelée « couche amont » et référencée 102(k) et la deuxième couche de neurones sera appelée « couche aval » et référencée 102(k+1). Dans un tel cas, de manière équivalente, la « couche amont » peut être dénommée « couche inférieure » et la « couche aval » peut être dénommée « couche supérieure ».
Chaque couche de neurones 102 est reliée par une interconnexion 104 à une autre couche de neurones 102. Ainsi, une couche inférieure 102(k) est reliée à une couche supérieure 102(k+1) par une interconnexion 104(k^k+1).
En outre, dans le présent exemple décrit, le nombre de couches de neurones 102 est égal à cinq.
Il en résulte que l’indice k varie entre 1 et 5.
La première couche de neurones 102(1) est reliée à la deuxième couche de neurones 102(2) par une première interconnexion 104(1^2), la deuxième couche de neurones 102(2) est reliée à la troisième couche de neurones 102(3) par une deuxième interconnexion 104(2^3), la troisième couche de neurones 102(3) est reliée à la quatrième couche de neurones 102(4) par une troisième interconnexion 104(3^4) et la quatrième couche de neurones 102(4) est reliée à la cinquième couche de neurones 102(5) par une quatrième interconnexion 104(4^5).
En référence à la figure 3 qui présente une couche amont, le nombre de neurones 106 dans chaque couche de neurones 102(k) est noté N(k).
Pour la suite, il est défini un ordre pour les neurones 106 d’une couche 102(k).
Les neurones 106 d’une couche amont 102(k) sont repérés par un indice i, i étant un nombre entier variant entre 1 et N(k). Le i-ème neurone 106 de la couche amont 102(k) est noté 106 fe). De plus, le signal en entrée du i-ème neurone 106 fe) de la couche amont 102(k) est noté et le signal en sortie de ce neurone 106 fe) est noté
Similairement, les neurones 106 d’une couche aval 102(k+1 ) sont repérés par un indice j, j étant un nombre entier variant entre 1 et N(k+1). Le j-ème neurone 106 de la couche aval 102(k+1) est noté 106jfe+1). De plus, le signal en entrée du j-ème neurone 106 - fc+1^ de la couche aval 102(k+1) est noté et le signal en sortie de ce neurone 10ô fe+1) est noté y k+1
En référence à la figure 4, l’interconnexion I 04(k^k+1) entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102(k+1) comporte un ensemble 108(k^k+1) de chaînes synaptiques
1 i o(k^k+1).
Par définition, une chaîne synaptique 1 10(k^k+1) de l’interconnexion I 04(k^k+1) entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102(k+1) est un ensemble de synapses H 2(k^k+1) généralement reliées en série.
En biologie, la synapse désigne une zone de contact fonctionnelle qui s'établit entre deux neurones. Suivant son comportement, la synapse biologique peut exciter ou encore inhiber le neurone aval en réponse au neurone amont. Dans les réseaux de neurones formels, un poids synaptique positif correspond à une synapse excitatrice tandis qu’un poids synaptique négatif correspond à une synapse inhibitrice. Les réseaux de neurones biologiques apprennent par la modification des transmissions synaptiques dans l’ensemble réseau. De même, les réseaux de neurones formels peuvent être entraînés à réaliser des tâches en modifiant les poids synaptiques selon une règle d’apprentissage. Une des règles d’apprentissage les plus performantes aujourd’hui pour l’entrainement des réseaux profonds est la rétro-propagation du gradient (backpropagation en anglais). Dans le cadre de cette demande, une synapse est un composant réalisant une fonction équivalente à un poids synaptique de valeur modifiable. Par ailleurs, dans la suite, nous appellerons « chaîne synaptique» ou « chaîne » un ensemble de synapses reliées en chaînes, dont la fonction est de connecter la totalité ou un sous-ensemble de neurones de la couche amont à la couche aval. Plus précisément la sortie d’une chaîne synaptique est proportionnelle à la somme pondérée des sorties des neurones de la couche précédente qui sont connectés en entrée de la chaîne, la pondération étant faite par les poids synaptiques des synapses qui constituent la chaîne. Le nombre de chaînes H 0(k^k+1) de l’ensemble 108<l k+1) de l’interconnexion 104(k^k+1) entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102(k+1) est noté L(k^k+1).
Le nombre L(l k+1) de chaînes no(k^k+1) de l’ensemble 108(k^k+1) de l’interconnexion I 04(k^k+1) entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102(k+1) est supérieur à 9, de préférence supérieur à 100.
En outre, les chaînes H 0(k^k+1) de l’interconnexion I 04(k^k+1) entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102(k+1) sont ordonnées de sorte qu’il est possible de repérer chaque chaîne H 0(k^k+1) de l’interconnexion I 04(k^k+1) entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102(k+1) par un nombre entier I, I variant de 1 à L(k^k+1).
De ce fait, la l-ième chaîne 1 10(k^k+1) de l’interconnexion I 04(k^k+1) entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102(k+1) est notée llo .
Les synapses H 2(k^k+1) d’une chaîne synaptique H 0(k^k+1) de l’interconnexion 104(k^k+1) entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102(k+1) sont ordonnées dans la chaîne synaptique no(k^k+1) de sorte qu’il est possible de repérer chaque synapse
1 12(k^k+1) par un indice m, m étant un entier variant de 1 à Af k+1) plus simplement noté ML dans le cas décrit ici. L’entier ML désigne le nombre de synapses 1 12(k^k+1) d’une chaîne synaptique 1 10(k^k+1).
De préférence, l’entier ML est un entier pair.
Il en résulte que la m-ième synapse H 2(k^k+1) de la l-ième chaîne synaptique llo entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102(k+1) est notée 112{^k+1).
Dans le cas général, chaque entier N(k), L(k_>k+1), ML varie d’une couche de neurones 102 à l’autre. Pour la suite, la description s’attachant à décrire seulement une couche amont 102(k), une couche aval 102(k+1) et surtout l’interconnexion I 04(k^k+1) entre les deux couches 102(k) et 102(k+1), dans un souci de simplification, il est supposé que les entiers N(k), L(k^k+1), M (fc^k+1) ne varient pas d’une couche de neurones 102 à une autre couche de neurones 102, de sorte que les exposants impliquant des notations avec k peuvent être omis lorsqu’il n’y a pas d’ambiguïtés. Similairement, toujours pour simplifier, il est supposé, à titre d’exemple que les entiers N(k), L(k_>k+1) et ML sont égaux, sachant que ce n’est pas le cas en général. Toutefois, la transposition à des cas où les entiers sont distincts est immédiate et n’est pas décrite dans ce qui suit.
Il en résulte que, pour la suite, les notations suivantes seront utilisées :
• le i-ème neurone 106 de la couche amont 102(k) est noté 106; . De plus, le signal en entrée du i-ème neurone 106; de la couche amont 102(k) est noté X; et le signal en sortie de ce neurone 106; est noté yt . L’indice i varie entre 1 et N.
• le j-ème neurone 106 de la couche aval 102(k+1) est noté 106 · . De plus, le signal en entrée du j-ème neurone 106 - de la couche aval 102(k+1) est noté xj et le signal en sortie de ce neurone 106 - est noté y,· . L’indice j varie entre 1 et N.
• la l-ième chaîne 1 10 de l’interconnexion I 04(k^k+1) entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102(k+1) est notée 110; . L’indice I varie entre 1 et N.
• la m-ième synapse 1 12 de la l-ième chaîne synaptique 110; de l’interconnexion I 04(k^k+1) entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102(k+1) est notée 112; m. L’indice m varie entre 1 et N.
Une telle simplification a uniquement pour but de faciliter la lecture qui va suivre, l’extension à des cas où chaque entier N(k), L(k^k+1), ML varie d’une couche de neurones 102 à l’autre et ne sont pas égaux entre eux étant immédiates.
L’architecture générale qui vient d’être décrite est maintenant décrite par référence à des exemples explicités dans ce qui suit.
COUCHES DE NEURONES
GENERALITES
Chaque neurone 106 qu’il soit de la couche amont 102(k) ou de la couche aval 102(k+1) est un oscillateur dont la fréquence est comprise entre 1 MégaHertz (MHz) jusqu’à plusieurs TéraHertz (THz). Par la suite on utilisera le terme « radiofréquence » pour se référer à cette gamme de fréquence.
Un oscillateur est un dispositif propre à générer des oscillations présentant une amplitude contrôlée et une fréquence fixe ou contrôlée sur une ou plusieurs sortie(s). Il est défini pour chaque neurone 106 une fréquence d’oscillation propre notée w, lorsqu’il s’agit d’un neurone 106; de la couche amont 102(k) ou notée ooj lorsqu’il s’agit d’un neurone 106- de la couche aval 102(k+1).
Un oscillateur étant susceptible de présenter plusieurs fréquences d’oscillations, par définition, la fréquence d’oscillation d’un neurone 106; est la fréquence de l’oscillation présentant l’amplitude la plus importante (l’amplitude étant définie en crête à crête).
Pour la suite, le cas des neurones 106; de la couche amont 102(k) est plus spécifiquement détaillé, les mêmes remarques s’appliquant pour les neurones 106- de la couche aval 102(k+1).
Dans le cas de figure illustré, les neurones 106; de la couche amont 102(k) ont tous des fréquences d’oscillation w, distinctes deux à deux.
Selon une autre variante, il est possible que certaines fréquences d’oscillation w, soient identiques.
Les neurones 106; de la couche amont 102k sont propres à émettre un signal de sortie yt en direction des synapses 112; m des chaînes 1 10.
Selon les implémentations, le signal est un courant électrique radiofréquence, un champ électromagnétique radiofréquence ou une onde de spin.
Les ondes de spin sont des fluctuations de l’aimantation des matériaux ferromagnétiques autour de la position d’équilibre de l’aimantation. L’onde de spin peut être localisée ou se propager. Un matériau ferromagnétique possède une aimantation spontanée, contrairement aux matériaux non-magnétiques.
En physique, l’aimantation est une grandeur vectorielle qui caractérise à l'échelle macroscopique le comportement magnétique d'un échantillon de matière. L’aimantation a comme origine le moment magnétique orbital et le moment magnétique de spin des électrons.
PREMIERE IMPLEMENTATION
Selon une première implémentation, chaque neurone 106; de la couche amont 102(k) est un oscillateur CMOS.
La création d’un tel oscillateur repose sur la transposition de montages électroniques existants, tel l’oscillateur Colpitts, l’oscillateur Clapp, l’oscillateur à déphasage, l’oscillateur Pierce, l’oscillateur Hartley, l’oscillateur Leaky Integrate and Fire et ses différentes versions ou l’oscillateur à variables d'état. En référence à la figure 5, il est proposé un tel schéma électronique pour un oscillateur Colpitts, chaque composant (inductance, résistance, condensateur et transistor) étant réalisé en technologie CMOS.
Cela permet d’obtenir un oscillateur CMOS présentant un signal d’oscillation avec une fréquence fixe et une amplitude contrôlable. Il en résulte une forte puissance émise, et un faible bruit.
DEUXIEME IMPLEMENTATION
Selon une deuxième implémentation, chaque neurone 106; de la couche amont 102(k) est un oscillateur spintronique.
Une telle implémentation permet de diminuer l’encombrement de la première implémentation.
Les oscillateurs spintroniques permettent d’obtenir des fréquences d’oscillation w, sur une large gamme de fréquences, entre 1 MégaHertz (MHz) et plusieurs TéraHertz (THz), notamment lorsque des matériaux antiferromagnétiques sont utilisés.
L'antiferromagnétisme est une propriété de certains milieux magnétiques. Contrairement aux matériaux ferromagnétiques, dans les matériaux antiferromagnétiques, l’interaction d’échange entre les atomes voisins conduit à un alignement antiparallèle des moments magnétiques atomiques. L'aimantation totale du matériau est alors nulle. Tout comme les ferromagnétiques, ces matériaux deviennent paramagnétiques au-dessus d’une température de transition appelée température de Néel.
L’antiferromagnétisme est distinct du ferromagnétisme qui désigne la capacité de certains corps de s'aimanter sous l'effet d'un champ magnétique extérieur et de garder une partie de cette aimantation
Par ailleurs, la spintronique, l’électronique de spin ou la magnétoélectronique, est une technique qui exploite la propriété quantique du spin des électrons dans le but de stocker des informations ou d’effectuer des opérations de calcul sur ces informations. Par extension, un composant spintronique est un composant qui exploite la propriété quantique du spin des électrons dans le but de stocker ou de traiter des informations.
Les oscillateurs spintroniques peuvent générer des signaux harmoniques ou stochastiques. Dans ce dernier cas on dit que l’oscillateur est superparamagnétique. Le superparamagnétisme est un comportement des matériaux ferromagnétiques ou ferrimagnétiques de grains de dimensions nanométriques. L'aimantation de ces grains peut se renverser spontanément sous l'influence de la température. Le temps moyen entre deux renversements, appelé temps de relaxation de Néel, définit la fréquence d’oscillation. Un exemple de neurone 106; est représenté schématiquement sur la figure 6. Le neurone 106; comporte un nanopilier 1 14 et des moyens d’injection d’un courant d’alimentation 1 16 à travers le nanopilier 1 14.
Le diamètre caractéristique d’un nanopilier est compris entre 3 nanomètres (nm) et 1 micromètre (pm).
Le nanopilier 1 14 comporte un motif 1 18. Celui-ci est constitué de plusieurs couches, superposées le long d’une direction A d’empilement des couches, à savoir d’une première couche 120 en un matériau ferromagnétique, d’une couche intermédiaire 122 en un matériau non magnétique, et d’une seconde couche 124 en un matériau ferromagnétique.
A chacune de ses extrémités, le nanopilier 1 14 comporte respectivement des couches inférieure 126 et supérieure 128 qui sont disposées de part et d’autre du motif 1 18 et constituent des contacts permettant l’injection d’un courant d’alimentation à travers les couches 120, 122 et 124.
Les matériaux ferromagnétiques envisagés pour les couches magnétiques sont le fer Fe, le cobalt Co, le nickel Ni et les alliages ferromagnétiques comprenant au moins un de ces éléments (CoFeB par exemple), ainsi que les matériaux Heusler, les oxydes ferromagnétiques ou les semi-conducteurs ferromagnétiques. Le matériau ferromagnétique de la seconde couche 124 n’est pas forcément identique à celui de la première couche 122.
La couche intermédiaire 122 non magnétique est une couche conductrice, réalisée par exemple en cuivre Cu, en or Au, etc., ou une couche isolante, réalisée en Al203, MgO, SrTi03, etc.
Les couches 120, 122 et 124 ont une épaisseur comprise entre quelques dixièmes et quelques dizaines de nanomètres. Une ou plusieurs des couches 120, 122 et 124 a des dimensions latérales réduites entre 5 nm et 1 pm. Les autres couches peuvent être étendues (de quelques micromètres à plusieurs millimètres).
Dans le cas de la couche 124, cela permet alors la propagation des ondes de spin.
Les couches inférieure et supérieure 126 et 128 sont réalisées en des matériaux tels que le ruthénium, le cuivre ou l’or. Ces couches possèdent une épaisseur d’environ 25 nm. Elles ont de préférence un rayon similaire à celui des couches constitutives du motif 1 18.
Les moyens 1 16 propres à permettre l’injection d’un courant d’alimentation à travers le nanopilier 1 14 sont représentés schématiquement sur la figure 6 par une source de courant 130 pouvant délivrer soit un courant continu, soit un courant alternatif réglable en intensité et en fréquence, soit les deux et des électrodes 132 et 134. Ces électrodes 132 et 134 permettent de connecter électriquement les couches inférieure et supérieure 126 et 128 aux bornes de la source 130 pour l'injection du courant d’alimentation d’une part et à un moyen de mesure (non représenté) pour la détermination de la différence de potentiel électrique à la traversée du nanopilier 1 14, c’est-à-dire entre les couches inférieure et supérieure 126 et 128, d’autre part.
Alternativement les couches inférieure ou supérieure 126 et 128 sont réalisées avec un métal ayant la propriété de générer un fort effet Hall de spin, c’est-à-dire des alliages métalliques comportant l’un des éléments suivants : Pt, Pd, W, Ir, Bi, Au.
L’effet Hall de spin est un phénomène de transport électrique et de spin. Cet effet consiste en l’apparition d’une accumulation de spin sur les surfaces latérales d’un barreau conducteur dans lequel se propage un courant électrique, les signes des directions de spin étant opposés sur les surfaces opposées. Dans un fil cylindrique, les spins de surface ainsi induits par le courant tournent le long du fil. Quand le courant change de signes, les spins pointent dans la direction opposée. L’accumulation de spin ainsi générée peut induire par transfert de spin le renversement de l’aimantation d’une couche magnétique placée en contact avec une des surfaces du barreau conducteur où est injecté le courant.
Dans ce cas, les couches 126 ou 128 possèdent une épaisseur entre 3 nanomètres (nm) et 15 nm. Ces électrodes sont alors plus larges que le pilier 1 14 et étendues afin de permettre l’injection de courant nécessaire pour générer l’accumulation de spin par effet Hall de spin. L’injection de courant se fait alors dans le plan de l’électrode 132 ou 134. Les moyens d’injection 1 16 sont alors tels que la source de courant 130 est connectée de part et d’autre de l’électrode 132 ou de l’électrode 134.
Les première et seconde couches ferromagnétiques 120 et 124 sont caractérisées par des états rémanents spécifiques illustrés sur les figures 13-18.
Plus précisément, les figures 13 à 16 décrivent des configurations d’équilibre d’aimantation telles que les premières couches ferromagnétiques 120 et 124 ont une aimantation uniforme (ou sensiblement uniforme) et présentent les propriétés décrites ci- après : les aimantations des deux couches ferromagnétiques 120 et 124 pointent dans le plan des couches ferromagnétiques 120 et 124 et sont alignées pour le cas de la figure 13; les aimantations des deux couches ferromagnétiques 120 et 124 pour le cas de la figure 14 pointent dans le plan des couches ferromagnétiques 120 et 124 et sont orthogonales ; les aimantations des deux couches ferromagnétiques 120 et 124 pour le cas de la figure 15 pointent hors du plan des couches ferromagnétiques 120 et 124 et sont alignées et pour le cas de la figure 16, l’une des aimantations est hors du plan des couches ferromagnétiques 120 et 124 et l’autre aimantation est dans le plan des couches ferromagnétiques 120 et 124. Dans le cas spécifique de la figure 17, la configuration des deux couches ferromagnétiques 120 et 124 est une configuration de type vortex. L’aimantation forme une spirale dans le plan des couches ferromagnétiques 120 et 124 sauf dans le cœur du vortex au centre où l’aimantation pointe hors du plan des couches ferromagnétiques 120 et 124. Selon les cas, les vortex des deux couches ferromagnétiques 120 et 124 présentent des chiralités ou des polarités identiques ou opposées. La chiralité est le sens de rotation du vortex tandis que la polarité est l’orientation de l’aimantation du cœur.
Le cas de la figure 18 correspond à une configuration mixte, c’est-à-dire une configuration vortex dans une des deux couches ferromagnétiques 120 et 124 tandis que la configuration de l’aimantation dans l’autre couche ferromagnétique 120 ou 124 est uniforme avec une direction quelconque par rapport au plan des deux couches ferromagnétiques 120 et 124.
D’autres configurations existent et viennent compléter les cas des figures 13 à 18 qui forment une liste non exhaustive.
L’empilement des couches du nanopilier 1 14, couche inférieure, couches constitutives du motif et couche supérieure, est réalisé par des techniques telles que la pulvérisation cathodique, l'épitaxie par jets moléculaires ou l'ablation laser pulsée.
Le façonnage des couches en pilier se fait par des techniques combinant lithographie électronique, lithographie optique, lithographie Laser ou gravure ionique focalisée, suivies d'une technique de gravure.
Dans une première variante de l’oscillateur magnétique, représentée à la figure 7, en plus de comporter des première et seconde couches ferromagnétiques 120 et 124, ainsi qu’une couche intermédiaire 122 située entre la première couche et la seconde couche, le motif 1 18 du nanopilier 1 14 de cet oscillateur comporte un troisième élément magnétique 136. Cet élément 136 peut être une simple couche ferromagnétique ayant une aimantation fixe et uniforme. Une alternative pour cet élément 136 est un ensemble de deux couches ferromagnétiques couplées par couplage d'échange et biaisées par une couche antiferromagnétique, connu par l'homme du métier sous l'appellation « antiferromagnétique synthétique » (SAF en anglais). Dans tous les cas, ce troisième élément 136 joue le rôle de détecteur.
Favorablement, cette troisième couche magnétique 136 est située au-dessous de la première couche 120 ou au-dessus de la seconde couche 124, le long de l’axe A, et est séparée de celle-ci par une couche de séparation 138. La couche de séparation 138 est réalisée en un matériau métallique tel que Ru, Cu et a une épaisseur d’environ 1 nm. Dans une seconde variante, représentée à la figure 8, le motif élémentaire 1 18 du nanopilier 1 14 de la figure 6 (constitué par une première couche ferromagnétique 120, une couche intermédiaire non magnétique 122 et une seconde couche ferromagnétique 124) est répété au moins une seconde fois selon la direction A du nanopilier 1 14. De même, dans une alternative à cette seconde variante, le motif élémentaire qui est répété est constitué par le motif 1 18 présenté sur la figure 7.
A l’intérieur du nanopilier 1 14, les motifs sont séparés les uns des autres par une couche de séparation 142. Celle-ci est réalisée en un matériau métallique.
Les oscillateurs précédemment présentés peuvent être agencés de différentes manières pour former une couche de neurones 102.
Selon un exemple, les oscillateurs sont placés en ligne. Dans un tel cas, les oscillateurs ne sont pas connectés électriquement.
Selon un autre exemple, les oscillateurs sont placés en ligne et connectés dans le but de réaliser un multiplexage des signaux de sortie des oscillateurs.
Selon une variante représentée à la figure 9, N nanopiliers 1 14, chacun identique à celui de la figure 6, celui de la figure 7 ou celui de la figure 8 (ou leurs variantes), sont disposés périodiquement sur un substrat plan 144. Un réseau à deux dimensions de nanopiliers 1 14 est alors généré. Dans un tel cas, les moyens d’injection d’un courant d’alimentation sont des électrodes connectant les différents nanopiliers 1 14.
CONCLUSION
Comme décrit précédemment, de multiples modes de réalisation sont possibles pour les neurones 106.
Toutefois, il est à noter que, de préférence, chaque oscillateur présente la même structure que les synapses 1 12 qui seront décrites ci-après. L’adaptation des signes de références utilisés ensuite à savoir C1 , C2 et C3 à la description précédente étant immédiate, elle n’est pas détaillée dans ce qui suit.
Il en résulte que les remarques concernant les structures possibles pour un oscillateur s’appliquent également pour les synapses 1 12. Certaines sont répétées mais pas toutes dans un souci de pédagogie. Réciproquement, toutes les remarques concernant les structures possibles pour une synapse 1 12 s’appliquent également pour un oscillateur.
En particulier, les configurations présentées en référence aux figures 13 et 18 sont également valables pour les cas des synapses 1 12 lorsque de telles configurations sont accessibles à la structure décrite pour les synapses 1 12. Pour la suite, il est supposé que chaque neurone 106 est un oscillateur propre à délivrer un courant radiofréquence l Fcos (w;. t) où l F est l’amplitude du courant et o)t la fréquence du courant. Cependant, les considérations développées s’appliquent au cas où l’oscillateur délivre un signal stochastique ou télégraphique avec une amplitude IFF et une fréquence moyenne w;.
En outre, il est supposé que l’oscillateur est un oscillateur de type spintronique pour garantir l’obtention d’un réseau de neurones 100 ayant un faible encombrement.
EXEMPLE 1 : ARCHITECTURE AVEC DIODES DE SPIN
PREMIER CAS DE L’EXEMPLE 1 : RESEAU FIGE
Dans le cas illustré, le réseau de neurones 100 est un réseau de neurones figé.
Un réseau figé est un réseau dans lequel l’apprentissage est réalisé hors-ligne, c’est-à-dire que les valeurs des poids synaptiques sont déterminées grâce à l’entraînement d’un autre réseau de neurones, puis le réseau de neurones 100 est fabriqué pour implémenter les poids auparavant déterminés.
PREMIER MODE DE REALISATION (M1 )
En plus, de l’ensemble 108 de chaînes 1 10, l’interconnexion 104 selon la figure 10 comporte aussi un circuit de prétraitement 150, des circuits de rectification 152, une pluralité de mémoires 154 et un circuit de post-traitement 156.
Le circuit de prétraitement 150 est propre à assurer l’interface entre la couche amont de neurones 102(k) et l’entrée des chaînes 1 10.
Selon l’exemple illustré, le circuit de prétraitement 150 comporte un multiplexeur 158 et un amplificateur radiofréquence 160.
Un multiplexeur est un circuit permettant de concentrer sur une même voie de transmission différents types de signaux.
Un amplificateur est un système électronique augmentant la tension et/ou l’intensité d’un signal électrique.
En variante, le circuit de prétraitement 150 comporte seulement l’un parmi le multiplexeur 158 et l’amplificateur 160.
Selon encore un autre mode de réalisation, aucun circuit de prétraitement 150 n’est présent dans le réseau de neurones 100.
Les chaînes 1 10 sont représentées plus précisément en référence aux figures 1 1 à 21 . Comme visible à la figure 1 1 , chaque chaîne 1 10 comporte des synapses 1 12 et au moins une ligne de transmission 162.
Les synapses 1 12 sont agencées les unes à côté des autres selon la première direction transversale X, direction le long de laquelle s’étendent les chaînes 1 10.
Dans l’exemple proposé, seules cinq synapses 1 12 sont représentées.
Chaque synapse 1 12 comporte un résonateur spintronique 164.
Un résonateur est un composant électrique présentant une fréquence de résonance. Plus précisément la réponse d’un résonateur à un signal radiofréquence est plus élevée dans une certaine gamme autour de la fréquence de résonance.
Un résonateur spintronique est un résonateur magnéto-résistif.
Plus précisément, un résonateur spintronique est un composant électrique comportant une ou plusieurs couches ferromagnétiques et dont l’aimantation de l’une au moins des couches peut être mise en précession résonante par un signal radiofréquence. La précession de l’aimantation entraîne une variation de la résistance du résonateur par effet magnéto-résistif. La fréquence de résonance du résonateur dépend des dimensions de la couche ferromagnétique, du champ magnétique qui est appliqué sur la couche ferromagnétique et du ou des matériaux ferromagnétiques qui forme(nt) la couche ferromagnétique.
Alternativement, la dynamique d’aimantation du résonateur peut être due ou assistée par des fluctuations thermiques. Dans ce cas, on dit que le résonateur est superparamagnétique.
Il est défini pour chaque synapse 1 12i,m une fréquence de résonance propre notée
Dans le cas illustré, les synapses 1 12i,m d’une même chaîne 1 10 présentent toutes des fréquences de résonance ooi,m distinctes deux à deux.
Selon une autre variante, il est possible que certaines fréquences de résonance u)i,m soient identiques.
En outre, sous les hypothèses précitées que les entiers N(k), L(k_>k+1) et M (fc^k+1) sont égaux, au sein d’une chaîne 110; , il existe une relation biunivoque entre les synapses 1 12i,m de la chaîne 110; considérée et les neurones 106; de la couche amont 102(k). Du fait de cette relation, pour la suite, il peut être considéré que l’entier m et l’entier i dans ce cas particulier sont les mêmes, la transposition au cas où les synapses 1 12i,m d’une chaîne 110; sont ordonnées différemment étant immédiate.
Autrement formulé, chaque synapse 1 12g d’une chaîne 110; est propre à interagir avec un seul neurone 106; de la couche amont 102(k) et le signal de sortie yt de chaque neurone 106; de la couche amont 102(k) interagit avec une seule synapse 1 12I d’une chaîne 110; . Plus précisément, une synapse 1 12I est propre à moduler le signal de sortie yt du neurone 106; .
La fréquence de résonance wu de la synapse 1 12I est alors relativement proche de la fréquence d’oscillation w,. Typiquement, le rapport entre la fréquence de résonance cou et la fréquence d’oscillation w, est inférieure à 1 %.
Du point de vue du réseau de neurones 100, la modulation du signal de sortie yt de chaque neurone 106; s’interprète comme un poids synaptique W.
Le poids synaptique W correspondant à la modulation du signal de sortie yt du i-ième chaque neurone 106; de la couche amont 102(k) par la i-ième synapse 1 12I de la l-ième chaîne 1 10u est notée Wu.
Le poids synaptique Wu est une fonction de la fréquence de résonance ooi,m de la synapse 1 12i,m et de la fréquence d’oscillation w, du neurone 106; .
Plus précisément, le poids synaptique Wu s’écrit comme une fonction f du rapport entre la fréquence de résonance wu de la synapse 1 12i,m et de la fréquence d’oscillation CO, du neurone 106; .
La structure d’une synapse 1 12 est décrite plus en détail en référence à la figure 12.
La synapse 1 12 comporte un empilement 166 de plusieurs couches superposées le long d’une direction d’empilement, une première borne 168 et une deuxième borne 170.
La direction d’empilement est symbolisée sur les figures par l’axe Z. La direction d’empilement est donc désignée par l’expression « direction d’empilement Z » dans le reste de la description.
Il est également défini une première direction transversale. Comme visible sur les figures 1 1 et 12, la première direction transversale est perpendiculaire à la direction d’empilement Z et contenue dans le plan de la feuille. La première direction transversale est symbolisée sur les figures par un axe X. La première direction transversale est donc désignée par l’expression « première direction transversale X » dans le reste de la description.
Une deuxième direction transversale est également définie comme étant perpendiculaire à la direction d’empilement Z et à la première direction transversale X. La deuxième direction transversale est symbolisée sur les figures par un axe Y. La deuxième direction transversale est donc désignée par l’expression « deuxième direction transversale Y » dans le reste de la description. L’empilement 166 comporte trois couches : une première couche C1 , une deuxième couche C2 et une troisième couche C3.
La première couche C1 sera par la suite dénommée plot de référence.
La première couche C1 présente une aimantation, dite aimantation de référence.
La première couche C1 est une couche en un premier matériau MAT1 .
Le premier matériau MAT 1 est un matériau ferromagnétique.
Le premier matériau MAT1 est, par exemple, un alliage de métaux de transition ferromagnétiques (aussi appelés métaux ferromagnétiques 3d). A titre d’illustration, NiFe, CoFe, CoFeB, CoNi, CoPt, FePt sont de tels alliages de métaux de transition ferromagnétiques.
En variante, le premier matériau MAT1 est un alliage d’HeusIer. Un alliage de Heusler est un alliage métallique ferromagnétique basé sur une phase de Heusler, une phase intermétallique de composition particulière, de structure cristallographique cubique à faces centrées.
Selon encore une autre variante, le premier matériau MAT1 est un alliage de terres rares. Les terres rares sont un groupe de métaux aux propriétés voisines comprenant le scandium Sc, l'yttrium Y, et les quinze lanthanides comprenant les 15 éléments allant du lanthane au lutécium dans la classification périodique.
La deuxième couche C2 est intercalée entre la première couche C1 et la troisième couche C3 selon la direction d’empilement Z.
La deuxième couche C2 est une couche barrière.
La deuxième couche C2 est une couche en un deuxième matériau MAT2.
Le deuxième matériau MAT2 est un matériau non magnétique.
Dans le cas décrit, le deuxième matériau MAT2 est un métal
Le deuxième matériau MAT2 est, par exemple, du cuivre (Cu), du ruthénium (Ru) ou de l’or (Au).
Dans un tel cas, la synapse 1 12 forme une « vanne de spin ». Une vanne de spin est un composant, comportant deux couches de matériaux magnétiques conducteurs ou plus, dont la résistance électrique peut être modifiée entre plusieurs valeurs en fonction de l’angle relatif entre les aimantations des couches.
La troisième couche C3 sera dénommée par la suite plot de résonance.
La troisième couche C3 présente une aimantation.
La troisième couche C3 est une couche en un troisième matériau MAT3.
Le troisième matériau MAT3 est un matériau ferromagnétique.
Les mêmes exemples que pour le premier matériau MAT1 sont également valables pour le troisième matériau MAT3. Selon les cas de figure envisagés, le premier matériau MAT1 et le troisième matériau MAT3 sont distincts ou identiques.
En variante, l’empilement 166 comporte des couches additionnelles comme décrit dans le cas des oscillateurs.
A titre d’exemple, il est possible que la première couche C1 comporte deux couches ferromagnétiques couplées par couplage d'échange et biaisées par une couche antiferromagnétique, connu par l'homme du métier sous l'appellation « antiferromagnétique synthétique » (SAF en anglais).
Selon un autre exemple, une ou plusieurs couches C1 , C2 et C3 de l’empilement 166 présente une structure avec une pluralité de couches pour les besoins de croissance des couches C1 , C2 et C3 à former.
La première borne 168 comporte une base 172, un premier contact électrique 174 et un deuxième contact électrique 176.
Selon l’exemple décrit, la base 172 est en contact avec la première couche C1.
Dans le cas où des couches additionnelles sont présentes, il n’y a plus de contact physique mais la première couche C1 est reliée à la base 172.
Chaque contact électrique 174 et 176 est agencé à une extrémité respective de la base 172, de part et d’autre de l’empilement 166 de couches selon la première direction transversale X.
La deuxième borne 170 est reliée à la troisième couche C3.
Dans le cas de la figure 12, le résonateur 164 est selon une géométrie dite CCP c’est-à-dire que le courant alimentant le résonateur 164 est injecté perpendiculairement aux couches C1 , C2 et C3.
Dans la figure 1 1 , la connexion électrique entre les différentes synapses 1 12 est une connexion série spécifique qui sera appelée dans la suite une connexion alternée.
L’ensemble des connexions électriques entre les différentes synapses 1 12 forme la ligne de transmission 162.
Depuis la gauche vers la droite de la figure 1 1 , la borne 168 de la première synapse 1 12i,i est reliée à la borne 168 de la deuxième synapse 1 1 2I,2 par une première portion 162A de la ligne de transmission 162 ; la borne 170 de la deuxième synapse 1 12I,2 est reliée à la borne 170 de la troisième synapse 1 1 2I,2 par une deuxième portion 162B de la ligne de transmission 162 ; la borne 168 de la troisième synapse 1 1 2I,3 est reliée à la borne 168 de la quatrième synapse 1 1 2I,4 par une troisième portion 162C de la ligne de transmission 162, et la borne 170 de la quatrième synapse 1 1 2I,4 est reliée à la borne 170 de la cinquième synapse 1 12I,5 par une quatrième portion 162D de la ligne de transmission 162. L’ensemble de chaque portion 162A, 162B, 162C et 162D forme la ligne de transmission 162. Dans l’exemple représenté, la ligne de transmission 162 comporte en outre une portion additionnelle 162E. La première portion additionnelle 162E est reliée à la borne 170 de la première synapse 1 12U .
La connexion est alternée en ce sens qu’une synapse 1 12 située entre deux synapses 1 12 est reliée à la synapse 1 12 aval par une portion de ligne reliant les premières bornes 168 alors que la synapse 1 12 considérée est également reliée à la synapse 1 12 amont par une portion de ligne reliant les deuxièmes bornes 170. Une alternance des bornes 168 ou 170 est bien présente.
Dans un tel exemple, la synapse 1 12 est également propre à rectifier une partie du signal radiofréquence parcourant la ligne de transmission 162, de sorte que le circuit de rectification 152 et la synapse 1 12 sont confondus.
Du point de vue fonctionnel, la ligne de transmission 162 a ainsi un double rôle : injection du courant radiofréquence provenant de la couche de neurones précédente et collection de la somme des tensions rectifiées par les synapses 1 12 de la chaîne.
Les mémoires 154 sont des mémoires spintroniques.
De préférence, les mémoires 154 sont des assemblages de couches présentant la même structure que les synapses 1 12.
En particulier, les mémoires ST-MRAM (de l’anglais « Spin-torque Magnetic Random Access Memories ») sont basées sur des jonctions tunnel magnétiques. De telles mémoires sont compatibles avec des résonateurs basés sur des vannes de spin et des jonctions tunnel magnétiques et peuvent être utilisées pour réaliser les mémoires 154.
Le circuit de post-traitement 156 est propre à assurer l’interface entre la sortie des chaînes 1 10 et la couche aval de neurones 102(k+1).
Selon l’exemple illustré, le circuit de post-traitement 156 comporte une mémoire spintronique 70 et un amplificateur de signaux continus 72.
En variante, le circuit de post-traitement 156 comporte seulement l’un parmi la mémoire spintronique 70 et l’amplificateur 72.
Selon encore un autre mode de réalisation, aucun circuit de post-traitement 156 n’est présent dans le réseau de neurones 100.
En fonctionnement, le courant radiofréquence (multiplexé et amplifié dans le cas décrit) venant des neurones 106 est appliqué aux synapses 1 12 simultanément par injection directe à travers la ligne de transmission 162. Dans cette implémentation, ceci revient à injecter directement le courant radiofréquence à travers le résonateur 164. Lorsqu’un courant radiofréquence l Fcos {ù)i. t ) est appliqué sur un résonateur 164 implémentant une synapse 1 12i,m, la combinaison des effets de transfert de spin, de couples spin-orbite (effet Hall de spin ou effet Rashba) et de champs créé par le courant va entraîner une précession de l’aimantation de la troisième couche C3.
Alternativement, la précession de la troisième couche C3 peut être due à des ondes de spin émises par des neurones de la couche précédente.
Alternativement la dynamique de la troisième couche C3 peut être due aux fluctuations thermiques si le résonateur est superparamagnétique. La description suivante décrit le cas des résonateurs harmoniques mais la dérivation au cas des résonateurs superparamagnétiques est immédiate.
En outre, il est à noter que chaque résonateur 164 peut fonctionner selon l’une des configurations magnétiques illustrées par les figures 13 à 18, donc notamment selon des configurations avec vortex. Cette observation s’applique à toutes les structures qui seront décrites dans la suite de la demande.
L’amplitude de la précession est d’autant plus grande que l’amplitude du courant radiofréquence lfFe st élevée et que la fréquence w* est proche de la fréquence de résonance w1th de la troisième couche C3.
Dans le régime linéaire des faibles perturbations, l’amplitude de l'oscillation q de la précession est proportionnelle au courant radiofréquence.
Comme le résonateur 164 est un élément magnéto-résistif, la résistance du résonateur 164 dépend directement de l’amplitude de l’oscillation Q de la précession de l’aimantation. Il en résulte que la résistance du résonateur 164 oscille également.
Comme le courant radiofréquence injecté et la résistance du résonateur 164 oscillent à la même fréquence (ou à des fréquences proches), une tension continue (c’est- à-dire rectifiée) apparaît entre les deux bornes du résonateur 164. Ce phénomène est appelé diode de spin.
Il est à noter que lorsque l’effet de diode de spin est utilisé dans le contexte d’un procédé de détection, l’effet de diode de spin est parfois dénommé résonance ferromagnétique induite par transfert de spin (dénomination plus connue sous le sigle ST- FMR).
La tension rectifiée entre les deux bornes du résonateur 164 s’exprime comme :
tandis que le deuxième terme— oqoΐ - (/ (t)0( ) est le terme de diode de spin. Le terme de diode de spin est proportionnel à (7 F)2.
De plus, le terme de diode de spin est une somme pondérée d’une composante Lorentzienne et d’une composante anti-Lorentzienne correspondant aux variations de l’amplitude de l’oscillation de l’aimantation Q soit en phase soit en quadrature de phase avec le courant radiofréquence lfF(t).
Une fonction Lorentzienne I(w0, w) est définie par :
w2
I(w0, w) =
(Ü)Q— w2)2 + (Dw)2
Une fonction antiLorentzienne Z/(w0, w) est définie par :
Dans ces expressions, w0 est la fréquence de résonance et D est la largeur de bande du résonateur, correspondant à la largeur de la bande de fréquence dans laquelle la réponse du résonateur est élevée.
La composante anti-Lorentzienne du terme de diode de spin est prépondérante par rapport à la composante Lorentzienne lorsque le courant radiofréquence lfF(t) génère un champ magnétique. Dans la structure décrite, un champ magnétique est généré par le courant radiofréquence (champ d’Oersted) et par le couple de transfert de spin.
La composante anti-Lorentzienne est préférentiellement utilisée pour obtenir le poids synaptique de la synapse ll2i m car, lorsque la fréquence de résonance du résonateur w1 hi et la fréquence du neurone correspondant o)t sont proches, la composante Lorentzienne de la tension rectifiée est proportionnelle au terme (w* - w th).
Il en résulte qu’il est possible d’obtenir aux bornes du résonateur 164 correspondant à la synapse 112i m une tension rectifiée positive ou négative proportionnelle à (/ F) et proportionnelle à (w; - wi>th), correspondant à un poids synaptique positif ou négatif.
La connexion en série alternée des résonateurs 164 dans la chaîne 1 10i permet de sommer les tensions rectifiées correspondant aux termes diode de spin de chaque synapse de la chaîne, tout en éliminant en grande partie les termes purement électriques teis que
Ainsi, la tension aux bornes de la ligne de transmission 162 parcourant l’ensemble de la chaîne 1 10i est proportionnelle à la somme des carrés des signaux radiofréquences provenant des neurones 106(k 1) de la couche précédente pondérée par la différence entre les fréquences des neurones 106(k) et des synapses 112; m de la chaîne. La tension résultante peut ensuite être envoyée au circuit de post-traitement 156, puis alimenter le neurone 106i(k+1), ce qui correspond à réaliser l’inférence.
Il est à noter que, de préférence, le réseau de neurones 100 est propre à mettre en oeuvre une technique de compensation de la diminution avec la fréquence de l’amplitude de la résonance.
Par exemple, la compensation est mise en oeuvre par les amplificateurs (première technique), en choisissant une géométrie spécifique de la ligne de transmission 162 (deuxième technique) ou par un choix judicieux de l’ordre des résonateurs 164 sur la ligne de transmission 162 (troisième technique). Le choix judicieux est d’ordonner les résonateurs 164 selon une fréquence décroissante
Dans un tel mode de réalisation, chaque neurone 106 et chaque synapse 1 12 occupe respectivement un espace limité, typiquement inférieur à 100 c 100 nm2 pour chaque neurone 106 et chaque synapse 1 12. Il en résulte que le réseau de neurones 100 présente un plus grand nombre de neurones 106 et de synapses 1 12 par rapport aux réseaux de neurones connus de l’état de la technique. Cela permet d’obtenir un réseau de neurones 100 présentant des performances améliorées par rapport aux réseaux de neurones connus de l’état de la technique.
En particulier, l’implémentation proposée permet de réaliser un réseau de neurones 100 qui est un réseau de neurones profond et figé.
Par ailleurs, il est aisé de fabriquer de telles structures puisque des configurations horizontales ou verticales sont possibles comme représenté schématiquement aux figures 19 et 20. Par exemple, une chaîne verticale avec connexion en série alternée des résonateurs est représentée schématiquement à la figure 21 (alternative à la connexion horizontale de la figure 1 1 ).
En particulier, la fabrication de vannes de spin à couche métallique est particulièrement aisée.
En outre, du fait du caractère métallique, la résistance de chaque résonateur 164 est relativement faible. Cela entraîne qu’il est possible de placer de nombreux résonateurs 164 en série dans la ligne de transmission 162 sans que les résonateurs 164 induisent pour autant une atténuation trop forte du signal radiofréquence qui est injecté dans la ligne de transmission 162.
DEUXIEME MODE DE REALISATION (M2) Le réseau de neurones 100 selon le mode de réalisation M2 est décrit par différence avec le réseau de neurones 100 selon le mode de réalisation M1.
Cela signifie que les mêmes remarques que pour les éléments du réseau de neurones 100 selon le mode de réalisation M1 s’appliquent aux éléments du réseau de neurones 100 selon le mode de réalisation M2. Dans un souci de simplification, ces remarques ne sont pas répétées dans ce qui suit.
Similairement, le fonctionnement du réseau de neurones 100 selon le mode de réalisation M2 est similaire au fonctionnement du réseau de neurones 100 selon le mode de réalisation M1. Cela signifie que les mêmes remarques que pour le fonctionnement du réseau de neurones 100 selon le mode de réalisation M1 s’appliquent au fonctionnement du réseau de neurones 100 selon le mode de réalisation M2. Dans un souci de simplification, ces remarques ne sont pas répétées dans ce qui suit.
De plus, les avantages procurés par le réseau de neurones 100 selon le mode de réalisation M2 sont similaires aux avantages procurés par le réseau de neurones 100 selon le mode de réalisation M1 . Cela signifie que les mêmes remarques que pour les avantages du réseau de neurones 100 selon le mode de réalisation M1 s’appliquent aux avantages du réseau de neurones 100 selon le mode de réalisation M2. Dans un souci de simplification, ces remarques ne sont pas répétées dans ce qui suit.
Seules les différences en termes de structure, de fonctionnement et d’avantages ont soulignées.
Dans ce qui suit, une telle situation où deux réseaux de neurones 100 selon deux modes de réalisation MX et MY sont similaires sera mis en évidence par la seule phrase « Le mode de réalisation MX est décrit par différence avec le mode de réalisation MY ».
En l’espèce, le mode de réalisation M2 est décrit par différence avec le mode de réalisation M1.
En référence aux figures 22 et 23, le résonateur 164 selon le mode de réalisation M2 est dans une configuration CIP, c’est-à-dire que le courant est injecté dans le plan des couches C1 , C2 et C3.
Le deuxième matériau MAT2 est un métal.
Dans un tel cas, les deux contacts électriques 174 et 176 sont rattachés à la troisième couche C3.
Le réseau de neurones 100 selon le mode de réalisation M2 présente l’avantage d’être plus facile à réaliser que le réseau de neurones selon le mode de réalisation M1 .
TROISIEME MODE DE REALISATION (M3) Le mode de réalisation M3 est décrit par différence avec le mode de réalisation M1.
Comme représenté sur la figure 24, le résonateur 164 selon le mode de réalisation M3 est formé d’une unique couche C3 au lieu des trois couches C1 , C2 et C3.
L’unique couche est une couche réalisée en un matériau magnétique.
Dans une telle structure, le fonctionnement d’une synapse 1 12 repose sur l’effet de magnéto-résistance anisotrope.
Dans une simple couche magnétique, la magnéto-résistance anisotrope qualifie les variations de résistance en fonction de l’angle que fait l’aimantation avec la direction du courant injecté.
Le réseau de neurones 100 selon le mode de réalisation M3 présente l’avantage d’être très aisé à réaliser.
QUATRIEME MODE DE REALISATION (M4)
Le mode de réalisation M4 est décrit par différence avec le mode de réalisation M1.
Selon l’exemple du mode de réalisation M4, le deuxième matériau MAT2 est un isolant.
Dans un tel cas, le résonateur 164 est une jonction tunnel magnétique.
A titre d’exemple particulier, le deuxième matériau MAT2 est de l’oxyde de magnésium (MgO), de l’oxyde d’aluminium (Al203), du titano-zirconate de plomb (PZT), du ferrite de bismuth (BiFe03), du titanate de baryum (BaTi03) ou de l’oxyde d’hafnium (HfOx).
Le fonctionnement d’une jonction tunnel magnétique dans ce cas est similaire au fonctionnement d’une vanne de spin de sorte que le fonctionnement et les avantages du mode de réalisation M4 sont identiques aux fonctionnement et avantages du mode de réalisation M1.
Dans un tel cas, il est possible d’obtenir de plus grandes valeurs pour le signal rectifié (plus grand effet de diode de spin), ce qui permet de diminuer les besoins en amplification.
En outre, les jonctions tunnel magnétiques sont compatibles avec des mémoires spintroniques STT-MRAM.
CINQUIEME MODE DE REALISATION (M5)
Le mode de réalisation M5 est décrit par différence avec le mode de réalisation M1. Dans le mode de réalisation M5, le courant radiofréquence venant des neurones 106 est injecté dans une antenne ou une ligne de champ 182 placée à proximité du résonateur 164.
Selon l’exemple illustré par la figure 25, l’antenne ou la ligne de champ 182 forme une ligne de transmission en contact avec une couche intermédiaire 184. La couche intermédiaire 184 est en contact avec la deuxième borne 170. Il s’agit d’un isolant électrique tel que Si02, SiC, SiN ou AIOx.
Dans un tel cas, la ligne de transmission 162 joue uniquement le rôle de lecture (collection) des tensions rectifiées provenant des résonateurs 164.
Dans le cas illustré, le résonateur 164 est soit le résonateur 164 de la première structure (vanne de spin en configuration CPP, c’est-à-dire c’est-à-dire que le courant est injecté perpendiculairement au plan des couches C1 , C2 et C3) soit une jonction tunnel magnétique, soit une vanne de spin en configuration CIP.
En fonctionnement, le résonateur 164 est fortement couplé à l’antenne 182 par effet capacitif de sorte qu’un fort courant radiofréquence est généré dans le résonateur 164.
Dans le mode de réalisation M5, il est ainsi évité toute atténuation du signal radiofréquence dû aux résonateurs en série dans la ligne de transmission 162 et il existe un bon découplage des signaux radiofréquences injectés dans l’antenne 182 par rapport aux signaux rectifiés mesurés dans la ligne de transmission 162.
DEUXIEME CAS DE L’EXEMPLE 1 : RESEAU RECONFIGURABLE BINAIRE
Dans le cas illustré, le réseau de neurones 100 est un réseau de neurones reconfigurable binaire. Un réseau de neurones 100 reconfigurable binaire est un réseau capable d’une reconfiguration des poids sur uniquement deux valeurs. La reconfiguration d’un réseau permet au réseau de réaliser différentes tâches.
SIXIEME MODE DE REALISATION (M6)
Le mode de réalisation M6 est décrit par différence avec le mode de réalisation M1.
Le mode de réalisation M6 est notamment illustré à la figure 26.
Il est supposé que les résonateurs 164 présentent une aimantation uniforme, la transposition au cas d’une aimantation vortex étant immédiate. Chaque synapse 1 12 comporte un élément d’ajustement de la fréquence de résonance 188.
L’élément d’ajustement 188 est propre à générer un champ magnétique sur le résonateur 164.
Plus précisément, le champ magnétique que l’élément d’ajustement 188 est propre à générer est selon l’axe d’aimantation.
L’élément d’ajustement 188 comporte un empilement 166 de couches selon la direction d’empilement Z, une première borne 168 et une deuxième borne 170.
L’empilement 166 comporte au moins une couche ferromagnétique CM.
La couche ferromagnétique CM de l’élément d’ajustement 188 sera dénommée par la suite « plot de contrôle ».
La première borne 168 de l’élément d’ajustement 188 est confondue avec une portion 162A reliant deux premières bornes 168 d’une portion de la ligne de transmission 162.
La deuxième borne 170 de l’élément d’ajustement 188 est similaire à la deuxième borne 170 du résonateur 164 de la première structure du premier exemple. Les mêmes remarques s’appliquent donc pour l’empilement 166 de l’élément d’ajustement 188 et ne sont pas répétées ici.
La deuxième borne 170 n’est reliée à aucune portion de la ligne de transmission 162.
La distance entre la troisième couche C3 de l’empilement 166 du résonateur 164 et la couche ferromagnétique CM définie comme la distance entre les centres de gravité des deux couches le long de la première direction transversale X est appelée première distance di.
En fonctionnement, au niveau d’une synapse 1 12, l’élément d’ajustement 188 génère un champ magnétique sur le résonateur 164.
Le champ magnétique appliqué sur l’empilement 166 du résonateur 164 dépend de la première distance di, de l’aimantation de l’élément d’ajustement 188 et de la géométrie de l’élément d’ajustement 188.
L’aimantation de l’élément d’ajustement 188 est modifiée par transfert de spin en injectant des impulsions de courant entre les deux bornes 168 et 170 de l’élément d’ajustement.
Comme pour le cas du mode de réalisation M1 , l’aimantation du résonateur 164 est fixe. Du fait du positionnement de l’élément d’ajustement 188, l’aimantation de la couche ferromagnétique CM du résonateur 164 ne voit pas le même profil de champ magnétique selon le sens que l’aimantation de la troisième couche C3 du résonateur 164 prend par rapport à première direction transversale X.
Cela entraîne que le résonateur 164 présente deux fréquences de résonance ooi,m,i et u)i,m,2 différentes. Ces deux fréquences de résonance correspondent à deux valeurs différentes du poids synaptique de la synapse 1 12i,m.
En variante, l’aimantation de l’élément d’ajustement 188 est modifiée par transfert de spin et injection d’un courant radiofréquence à la fréquence de résonance de la couche ferromagnétique CM entre les bornes 168 et 170.
Similairement au fonctionnement précédent, deux fréquences de résonance ooi,m,i et u)i,m,2 différentes du résonateur 164 sont obtenues.
Dans ce cas, il est à noter qu’une fois que l’aimantation de l’élément d’ajustement 188 a été modifiée, le courant radiofréquence est coupé du fait que l’aimantation de l’élément d’ajustement 188 est en position d’équilibre.
Selon un autre mode de réalisation, l’élément d’ajustement 188 est alimenté en courant à travers la deuxième borne 170 de manière à générer un effet Hall de spin résultant par transfert de spin en une modification de l’orientation de l’aimantation de la couche ferromagnétique CM.
Dans chaque mode de réalisation, il est à noter qu’une fois l’orientation de l’aimantation commutée, le courant de charge fourni à l’élément d’ajustement 188 peut être coupé, l’aimantation étant en position d’équilibre.
SEPTIEME MODE DE REALISATION (M7)
Le mode de réalisation M7 est décrit par différence avec le mode de réalisation M6.
Le mode de réalisation M7 est notamment illustré à la figure 27.
Dans le cas du mode de réalisation M7, l’empilement 166 de l’élément d’ajustement 188 est similaire à l’empilement 166 du résonateur 164 du mode de réalisation M1 ou du mode de réalisation M5.
De préférence, pour faciliter la fabrication, les matériaux des couches de l’empilement 166 de l’élément d’ajustement 188 sont identiques aux matériaux de l’empilement 166 du résonateur 164.
La troisième couche C3 de l’élément d’ajustement 188 est souvent dénommée « plot de contrôle ».
La première borne 168 de l’élément d’ajustement 188 est confondue avec une portion 162A reliant deux premières bornes 168 d’une portion de la ligne de transmission 162 La deuxième borne 170 de l’élément d’ajustement 188 est similaire à la deuxième borne 170 du résonateur 164 de la première structure du premier exemple. Les mêmes remarques s’appliquent donc pour l’empilement 166 de l’élément d’ajustement 188 et ne sont pas répétées ici.
La deuxième borne 170 n’est reliée à aucune portion de la ligne de transmission 162.
De préférence, la troisième couche C3 de l’élément d’ajustement 188 est agencée en vis-à-vis de la troisième couche C3 du résonateur 164.
La distance entre les deux couches C3 définie comme la distance entre les centres de gravité des deux couches le long de la première direction transversale X est appelée deuxième distance d2.
HUITIEME MODE DE REALISATION (M8)
Le mode de réalisation M8 est décrit par différence avec le mode de réalisation M6.
Le mode de réalisation M8 est notamment illustré à la figure 28.
Dans le cas du mode de réalisation M8, le résonateur 164 est le résonateur 164 des modes de réalisation M1 , M2, M3 ou M4. Chaque résonateur 164 dispose d’un élément d’ajustement 188.
En outre, l’élément d’ajustement 188 est un ensemble de liaisons 189 et un générateur de courant ou de tension 190.
Chaque liaison 189 est une liaison spécifique à un résonateur 164.
En fonctionnement, le générateur 190 applique des séquences de courant ou de tension permettant de modifier l’orientation de l’aimantation de la troisième couche C3 par transfert de spin ou effet Hall de spin.
Comme le plot de référence C1 génère un champ magnétique sur le plot résonant C3, il en résulte deux fréquences de résonance pour chaque résonateur 164.
En outre, il est à noter que le courant peut être ensuite coupé car l’aimantation est ensuite en position d’équilibre.
Le mode de réalisation M8 est plus aisé à réaliser que les modes de réalisation M6 et M7.
Lorsqu’il n’y a pas un accès individuel à chaque résonateur 164, il est possible néanmoins de renverser sélectivement l’aimantation d’un résonateur 164 spécifique en rajoutant à l’impulsion qui génère le transfert de spin ou l’effet Hall de spin un courant radiofréquence à la fréquence de résonance ce>i,m du résonateur 164. TROISIEME CAS DE L’EXEMPLE 1 : RESEAU CAPABLE D’APPRENTISSAGE
NEUVIEME MODE DE REALISATION (M9)
Dans le cas illustré, le réseau de neurones 100 est un réseau de neurones capable d’apprentissage par une variation quasi-continue de la valeur de ses poids.
Le mode de réalisation M9 est décrit par différence avec le mode de réalisation M1.
Le mode de réalisation M9 est notamment illustré à la figure 29.
Selon l’exemple illustré, l’élément d’ajustement 188 est une quatrième couche C4.
La quatrième couche C4 fait partie de l’empilement 166 d’une synapse 1 12.
En variante, la quatrième couche C4 est placée à proximité de la troisième couche C3 de l’élément d’ajustement 188, à une distance telle que la quatrième couche C4 ait une influence sur l’aimantation de la troisième couche C3 de la synapse 1 12.
La quatrième couche C4 est réalisée en un quatrième matériau MAT4 présentant une propriété contrôlable par l’application d’une tension électrique ou d’un courant électrique sur la quatrième couche C4.
Pour la suite, il est supposé que la propriété dépend de la tension électrique appliquée sur la quatrième couche C4.
La propriété est, par exemple, une propriété ferroélectrique ou une propriété magnétique ou une propriété mécanique ou une propriété structurelle.
La variation de la propriété sous l’effet de la tension ou du courant peut résulter d’un phénomène de migration de lacunes d’oxygène. Dans un tel cas, la quatrième couche C4 présente un certain degré d’oxydation impliquant la présence d’ions oxygène. L’application d’un champ électrique provoque le déplacement d’ions oxygène du fait de leur charge. Ce déplacement est une migration. L’effet de migration est d’autant plus fort à l’interface entre la troisième couche C3 et la quatrième couche C4 où le champ électrique est augmenté du fait de la brisure de symétrie. Comme l’anisotropie magnétique dite d’interface est très dépendante de l’oxygène à l’interface, il devient possible de faire varier l’anisotropie magnétique, et donc la fréquence de résonance de la troisième couche C3 en modifiant la teneur en oxygène de l’interface entre la troisième couche C3 et la quatrième couche C4 en appliquant un champ électrique à la quatrième couche C4.
En variante, la variation de la propriété sous l’effet de la tension ou du courant peut résulter d’un phénomène de création de filaments conducteurs par diffusion ionique ou atomique. Après application d’un fort champ électrique sur la quatrième couche C4, des migrations d’ions ou d’atomes peuvent se produire. Dans un tel cas, les migrations se propagent sous la forme de filaments (et non sous forme d’un front de diffusion). Selon la valeur de l’amplitude du champ électrique appliqué, les filaments génèrent un pont plus ou moins conducteur entre la troisième couche C3 et la quatrième couche C4. Il en résulte une modification locale de la charge d’espace à l’interface entre la troisième couche C3 et la quatrième couche C4 qui modifie, en moyenne, l’anisotropie magnétique d’interface de la troisième couche C3.
Selon un autre mode de réalisation, la variation de la propriété sous l’effet de la tension ou du courant résulte d’une modification de la configuration de la polarisation électrique.
En variante, la variation de la propriété sous l’effet de la tension ou du courant est générée par une modification de la configuration de la maille atomique.
Selon encore un autre mode de réalisation, la variation de la propriété sous l’effet de la tension ou du courant résulte d’un phénomène de modification de la cristallinité. Dans ce cas, l’application d’un champ électrique créé un courant apte à faire fondre le matériau vers une phase amorphe (désordre de la maille atomique) ou au contraire le faire revenir à une configuration cristalline (ordre de la maille atomique). Ceci entraîne des contraintes mécaniques sur la troisième couche C3 qui peuvent changer à la fois l’amplitude de l’aimantation et l’anisotropie magnétique d’interface.
En résumé, le quatrième matériau MAT4 présente une propriété contrôlable par l’application d’une tension électrique ou d’un courant électrique sur la quatrième couche C4. La variation de la propriété sous l’effet de la tension ou du courant peut résulter d’au moins un phénomène parmi la migration de lacunes d’oxygène, la création de filaments conducteurs par diffusion ionique ou atomique, la modification de la configuration de la polarisation électrique, la modification de la configuration de la maille atomique et la modification de la cristallinité.
Un exemple de tel quatrième matériau MAT4 est un oxyde isolant.
Le TiOx, le TaOx le AIOx et le HfOx sont des exemples d’oxyde isolant.
Selon un autre exemple, le quatrième matériau MAT4 est un matériau ferroélectrique et piézoélectrique.
Le PZT, le BiFe03, BaTi03 sont des exemples de matériaux ferroélectriques et piézoélectriques.
En variante, le quatrième matériau MAT4 est un matériau à changement de phase.
Il peut être cité le V 02, le V203 ou un chalcogénure tel que l’alliage de GeSbTe.
En fonctionnement, il est appliqué sur la quatrième couche C4 une impulsion de tension. Cela entraîne une variation de la propriété de la quatrième couche C4 provoquant une modification de l’aimantation ou de l’anisotropie magnétique de la troisième couche C3.
La modification de l’anisotropie magnétique de la troisième couche C3 permet de changer la fréquence de résonance ooi,m de la synapse 1 12i,m.
La modification des caractéristiques (durée et/ou amplitude) de tension permet donc de modifier la valeur de la fréquence de résonance ooi,m de la synapse 1 12i,m.
Cela permet d’obtenir un ensemble continu de valeurs possibles pour la fréquence de résonance ooi,m de la synapse 1 12i,m, ce qui permet l’apprentissage.
DIXIEME MODE DE REALISATION (M10)
Le mode de réalisation M10 est décrit par différence avec le mode de réalisation M6.
Le mode de réalisation M10 est notamment illustré à la figure 30.
Dans le cas du mode de réalisation M10, l’interconnexion 104 comporte un générateur de courant (non représenté sur cette figure) propre à appliquer en continu des courants.
L’élément d’ajustement 188 est un ensemble de lignes de contrôle.
Chaque ligne de contrôle est reliée au générateur de courant.
Chaque ligne de contrôle est perpendiculaire à la ligne de transmission 162 (omise sur cette figure).
En outre, chaque ligne de contrôle est agencée sur une plaque réalisée en un matériau isolant.
La plaque est en contact avec chaque deuxième borne 170 des résonateurs 164 faisant partie d’une même chaîne synaptique 1 10.
Les mémoires 154 sont, en outre, propres à mémoriser la valeur de l’amplitude du courant appliqué à chaque ligne de contrôle.
Dans cet exemple, les mémoires 154 sont des cellules de mémoires commandées par transfert de spin (ST MRAM).
Comme expliqué précédemment, de telles mémoires 154 sont des vannes de spin ou des jonctions tunnel magnétiques ayant une structure semblable au résonateur 164. Idéalement, les mémoires 154 et les résonateurs 164 sont identiques en termes de structure.
De préférence, chaque mémoire 154 est réalisée avec les mêmes matériaux et les mêmes empilements que les résonateurs 164 pour faciliter la fabrication de l’interconnexion 104. En fonctionnement, l’application d’un courant génère un champ magnétique sur le résonateur 164 correspondant.
La modification des caractéristiques du courant permet donc de modifier continûment la valeur de la fréquence de résonance ooi,m de la synapse 1 12i,m.
Par ailleurs, il est à noter que les valeurs de l’amplitude du courant appliqué à chaque ligne de contrôle sont mémorisées dans une mémoire 154 respective. Cela permet de connaître la valeur de la fréquence de résonance ooi,m de la synapse 1 12i,m et par là, le poids synaptique de la synapse 1 12i,m considérée.
ONZIEME MODE DE REALISATION (M1 1 )
Le mode de réalisation M1 1 est décrit par différence avec le mode de réalisation M10.
Chaque ligne de contrôle est reliée directement à la deuxième borne 170 du résonateur 164 à laquelle la ligne de contrôle est associée au résonateur 164.
Dans un tel cas, chaque ligne de contrôle est réalisée en un métal possédant un fort effet Hall de spin.
Dans un tel cas, l’application du courant à travers la deuxième borne 170 sur le résonateur 164 entraîne un courant de spin à travers la troisième couche C3 par effet Rashba ou par effet Hall de spin ayant pour conséquence de modifier la valeur de la fréquence de résonance ooi,m de la synapse 1 12i,m.
L’effet Rashba est un éclatement des bandes de spins d’une couche qui dépend du moment appliqué. Cet effet est un effet combiné d’interaction spin-orbite et d’asymétrie du potentiel du cristal. Un tel effet est similaire à l’éclatement en particules et antiparticules prévu par le modèle résultant de l’emploi de l’Hamiltonien de Dirac.
En mécanique quantique, l’interaction spin-orbite est une interaction entre le spin d’une particule et le mouvement de la particule. L’interaction spin-orbite est aussi appelé effet spin-orbite ou couplage spin-orbite.
DOUZIEME MODE DE REALISATION (M12)
Le mode de réalisation M12 est décrit par différence avec le mode de réalisation M7.
Le mode de réalisation M12 est notamment illustré à la figure 31.
En fonctionnement, similairement au mode de réalisation M10, un transfert de spin ou de couple spin-orbite contrôle l’orientation de l’aimantation de la troisième couche C3 de l’élément d’ajustement 188. Toutefois, dans ce cas du mode de réalisation M12, le générateur de courant est propre à appliquer une pluralité d’amplitudes de courant de sorte que l’orientation de l’aimantation de la troisième couche C3 de l’élément d’ajustement 188 est continûment ajustable.
Les différentes valeurs d’amplitude du courant de charge sont mémorisées dans les mémoires 154.
Il est à noter qu’en variante, avec le même fonctionnement, le mode de réalisation M12 correspond au mode de réalisation M6.
TREIZIEME MODE DE REALISATION (M13)
Le mode de réalisation M13 est décrit par différence avec le mode de réalisation M1 1 .
Le mode de réalisation M13 est notamment illustré à la figure 32.
Le plot d’ajustement 188 a une aimantation de type vortex et le champ appliqué par l’élément d’ajustement 188 est selon la deuxième direction transversale Y. Cette différence apparaît sur la figure 32 avec la représentation de flèches correspondant à l’orientation de l’aimantation dans la troisième couche C3 de l’élément d’ajustement 188.
CONCLUSION
En conclusion, il est à noter que chaque mode de réalisation M1 à M13 repose sur des diodes de spin.
Cela implique que les chaînes synaptiques 1 10 de chacun des modes de réalisation M1 à M13 comportent un ensemble de synapses 1 12, chaque synapse 1 12 comportant un résonateur 164, le résonateur 164 étant un résonateur spintronique. Les résonateurs 164 sont connectés électriquement en série de façon alternée par la ligne de transmission 162. La connexion alternée est spécifiquement décrite en référence à la figure 1 1.
La ligne de transmission 162 joue ainsi dans chacun des modes de réalisation M1 à M13 à l’exception du mode de réalisation M5 un double rôle : collecter les signaux rectifiés et transmettre les signaux radiofréquence provenant de la couche de neurone amont.
D’autres modes de réalisation avantageux ont été mis en évidence.
Par ailleurs, il a été mis en évidence qu’il est avantageux que chaque résonateur 164 présente des bornes 168 et 170 et une fréquence de résonance, chaque résonateur étant propre à générer entre les bornes 168 et 170 une tension continue dont l’amplitude dépend de l’écart de la fréquence de résonance du résonateur avec une fréquence de référence.
De préférence, chaque résonateur 164 est pourvu d’un élément d’ajustement 188 de la fréquence de résonance pour réaliser des réseaux de neurones 100 reconfigurables de manière binaire ou avec une infinité de variables. L’élément d’ajustement 188 est choisi dans le groupe constitué de :
- un plot magnétique propre à générer un champ magnétique sur le résonateur,
- un plot présentant une aimantation variable en fonction du courant appliqué sur le plot,
- une ligne de champ non magnétique alimentée par un courant propre à créer un champ magnétique sur le résonateur, et
- une couche en un matériau ayant une configuration différente en fonction du courant ou de la tension appliquée sur la couche.
Selon un certain mode de réalisation avantageux, au moins un résonateur 164 comporte un empilement de couches superposées selon une direction d’empilement, l’empilement comportant une première couche en matériau ferromagnétique, une couche en matériau non-magnétique et une deuxième couche en matériau ferromagnétique, la couche en matériau non-magnétique étant intercalée entre les deux couches en matériaux ferromagnétiques. De préférence, la couche en matériau non-magnétique est un isolant.
En variante, au moins un résonateur 164 comporte une unique couche réalisée en un matériau présentant des propriétés de magnéto-résistance anisotrope.
EXEMPLE 2 : ARCHITECTURE AVEC EFFET HALL DE SPIN INVERSE
PREMIER CAS DE L’EXEMPLE 2 : RESEAU FIGE
QUATORZIEME MODE DE REALISATION (M14)
Le mode de réalisation M14 est décrit par différence avec le mode de réalisation M3.
Le mode de réalisation M14 est notamment visible sur les figures 33 et 34.
Dans ce cas, une chaîne 1 10 comporte une deuxième ligne de transmission 163 comportant également des synapses 1 12. Les deux lignes de transmission 162 et 163 et les synapses 1 12 sont agencées pour qu’une synapse 1 12 d’une première ligne de transmission 162 soit en regard d’une synapse 1 12 d’une deuxième ligne de transmission 163.
Selon l’exemple de la figure 33, chaque ligne de transmission comporte quatre synapses 1 12 de sorte que la première synapse 1 12 de la première ligne de transmission 162 est en regard de la première synapse 1 12 de la deuxième ligne de transmission 163, la deuxième synapse 1 12 de la première ligne de transmission 162 est en regard de la deuxième synapse 1 12 de la deuxième ligne de transmission 163, la troisième synapse 1 12 de la première ligne de transmission 162 est en regard de la troisième synapse 1 12 de la deuxième ligne de transmission 163 et la quatrième synapse 1 12 de la première ligne de transmission 162 est en regard de la quatrième synapse 1 12 de la deuxième ligne de transmission 163.
Dans le cas représenté, les deux lignes de transmission 162 et 163 sont parallèles et s’étendent principalement le long de la première direction transversale X. Il en résulte que la position de deux synapses 1 12 correspondantes des deux lignes de transmission est la même le long de la première direction transversale X.
Il peut être inséré une couche isolante entre la couche C3 et l’une des deux lignes de transmission 162 ou 163.
Chaque résonateur 164 est, en outre, pourvu d’un convertisseur. Le convertisseur est propre à convertir un courant de spin dans la couche C3 du résonateur 164 en un courant de charge par effet Hall de spin inverse.
L’effet Hall de spin inverse est la conversion d’un courant de spin se propageant selon une direction de propagation en courant de charge dans la direction orthogonale à la direction de propagation.
Le convertisseur comporte une couche de conversion C5.
La couche de conversion C5 est réalisée en un cinquième matériau MAT5.
Le cinquième matériau MAT5 est un métal possédant un fort effet Hall de spin inverse, c’est-à-dire permettant une conversion efficace du courant de spin en courant de charge.
A titre d’exemple, le cinquième matériau MAT5 est Pt, W, Pd, Au, Ag, Ir, Bi ou
CuBi.
Selon l’exemple de la figure 34, la couche de conversion C5 est en contact avec la couche C3.
Selon l’exemple de la figure 33, les convertisseurs des résonateurs 164 d’une même ligne de transmission 162 sont reliés électriquement en série de manière à former une ligne de conversion. Ainsi, la chaîne 1 10 comporte également deux lignes de conversion.
Dans l’exemple de la figure 33, les lignes de conversion sont agencées en forme de méandre.
Le méandre peut être de forme circulaire, triangulaire ou rectangulaire.
Seul le cas rectangulaire est décrit dans ce qui suit, la transposition à des formes circulaires ou triangulaires étant immédiate.
En l’espèce, les lignes de conversion sont formées par un ensemble de premières portions de ligne et de deuxièmes portions de ligne. Les premières portions s’étendent principalement le long de la première direction transversale X tandis que les deuxièmes portions s’étendent principalement le long de la deuxième direction transversale Y. Du fait de l’agencement en méandre, chaque ligne de conversion comporte une alternance de première portion de ligne et deuxième portion de ligne.
L’agencement des premières portions de lignes et des deuxièmes portions de ligne est tel que chaque deuxième portion de ligne recouvre totalement le résonateur 164.
En outre, les deux lignes de conversion sont telles que les premières portions de lignes sont alternativement proches puis loin. Plus précisément, les premières portions de ligne qui sont dans l’espace situé entre les deux lignes de conversion ont un positionnement correspondant. Similairement, les premières portions de ligne qui sont situées hors de l’espace situé entre les deux lignes de conversion ont un positionnement correspondant.
Toutefois, il est à noter qu’en variante, les positionnements sont décalés du fait que les lignes de conversion sont totalement indépendantes.
En bout des lignes de conversion, la chaîne 1 10 comporte un additionneur.
L’additionneur est propre à additionner les potentiels des deux lignes de conversion pour obtenir un potentiel de sortie.
En variante, au lieu d’un composant, l’additionneur est réalisé sous la forme d’une connexion électrique des deux lignes de conversion en série.
En fonctionnement, le courant radiofréquence (multiplexé et amplifié dans le cas décrit) venant des neurones 106 par la ligne de transmission 162 crée un champ magnétique radiofréquence sur l’empilement 166 de chaque résonateur 164 de la chaîne. Ainsi, lorsqu’un courant radiofréquence / Fcos (roj. t) est appliqué dans la ligne de transmission 162 et agit sur un résonateur 164 implémentant une synapse 1 12i,m, le champ radiofréquence généré va entraîner une précession de l’aimantation de la couche C3. Alternativement, la précession de la couche C3 peut être due à des ondes de spin émises par des neurones 106 de la couche précédente et transmises par la ligne de transmission.
En outre, il est à noter que chaque résonateur 164 peut fonctionner selon l’une des configurations magnétiques de chacune des couches illustrées par les figures 13 à 18, donc notamment selon des configurations avec vortex. Cette observation s’applique à toutes les structures qui seront décrites dans la suite de la demande.
L’amplitude de la précession est d’autant plus grande que l’amplitude du courant radiofréquence lfFe st élevée et que la fréquence w* est proche de la fréquence de résonance w1th de la couche magnétique C3.
Dans le régime linéaire des faibles perturbations, l’amplitude de l’oscillation Q de la précession est proportionnelle au courant radiofréquence.
Par effet dit de pompage de spin ou de batterie de spin, la précession d’aimantation dans la couche C3 génère un courant de spin continu ls dans le convertisseur C5 placé à proximité du résonateur 164.
Par l’effet dit de pompage de spin ou de batterie de spin, un matériau ferromagnétique dont l’aimantation est en précession injecte un courant de spin dans un conducteur adjacent par un contact ohmique, indépendamment de la conductance respective des deux matériaux.
L’amplitude du courant de spin continu ls augmente quand au moins l’un de l’amplitude de l’oscillation Q de la précession et de la fréquence de résonance du résonateur 164 augmente.
Dans le convertisseur, le courant de spin continu ls est converti en une tension continue par effet Hall de spin inverse. L’amplitude de la tension continue croît avec l’amplitude du courant de spin continu ls et l’amplitude de l’effet Hall de spin. L’amplitude de la tension continue dépend aussi de paramètres magnétiques.
La tension rectifiée entre les deux bornes du résonateur 164 est la somme pondérée d’une contribution purement électrique et d’une contribution
Lorentzienne due à l’effet Hall de spin inverse.
Il en résulte qu’il est possible d’obtenir aux bornes du résonateur 164 correspondant à la synapse 112i m une tension rectifiée proportionnelle à l F et dépendant de (wί/wi>th).
Du fait que la fonction Lorentzienne ne change pas de signe, la première ligne de conversion produit donc une première partie des poids synaptiques. La deuxième ligne de conversion 163 produit une deuxième partie des poids synaptiques.
Du fait de l’agencement en miroir des premières portions des lignes de conversion, les deux parties correspondent à des contributions de signe opposé aux poids synaptiques.
La connexion en série alternée des convertisseurs des résonateurs 164 dans la chaîne 1 10i permet de sommer les tensions rectifiées de chaque synapse 112; m de la chaîne 110; tout en éliminant en grande partie les termes purement électriques tels que
1 d2V ( iRF\2
2 a Ui )
Ainsi, la tension aux bornes de la ligne de conversion C5 parcourant l’ensemble de la chaîne 110; est proportionnelle à la somme des signaux radiofréquences provenant des neurones de la couche précédente pondérée par le rapport entre les fréquences des neurones et des synapses de la chaîne. La tension résultante peut ensuite être envoyée au circuit de post-traitement 156, puis alimenter le neurone 106i(k+1), ce qui correspond à réaliser l’inférence.
DEUXIEME CAS DE L’EXEMPLE 2 : RESEAU RECONFIGURABLE BINAIRE
QUINZIEME MODE DE REALISATION (M15)
Le mode de réalisation M15 est décrit par différence avec le mode de réalisation M14.
Le mode de réalisation M15 est notamment visible sur la figure 35.
Chaque synapse 1 12 comporte un élément d’ajustement 188 de la fréquence de résonance du résonateur 164. L’élément d’ajustement 188 est composé d’au moins une couche ferromagnétique.
En outre, ainsi qu’illustré sur la figure 36, chaque élément d’ajustement 188 est en contact avec une ligne d’alimentation 192 respective fabriquée dans un métal lourd ayant un fort effet Hall de spin.
En fonctionnement, un courant de charge est injecté individuellement dans chaque ligne de métal lourd. Suivant le signe du courant de charge, l’aimantation de l’élément d’ajustement 188 est modifiée dans un sens ou dans l’autre grâce au couple dû à l’effet Hall de spin. Une fois l’aimantation commutée, le courant de charge est coupé, l’aimantation étant en position d’équilibre. SEIZIEME MODE DE REALISATION (M16)
Le mode de réalisation M16 est décrit par différence avec le mode de réalisation M15.
Le mode de réalisation M16 est notamment visible sur la figure 37.
Dans ce cas-là, l’élément d’ajustement 188 n’est pas pourvu de ligne d’alimentation en métal lourd.
Comme visible sur la figure 37, l’élément d’ajustement 188 est placé à côté du résonateur 164.
En fonctionnement, un courant de charge est envoyé sur la ligne de conversion, ce qui a pour effet de commuter l’aimantation du résonateur 164 dans la direction voulue suivant le signe du courant appliqué grâce au couple dû à l’effet Hall de spin. Une fois l’aimantation commutée, le courant de charge est coupé, l’aimantation étant en position d’équilibre.
DIX-SEPTIEME MODE DE REALISATION (M17)
Le mode de réalisation M17 est décrit par différence avec le mode de réalisation M16.
Le mode de réalisation M17 est notamment visible sur la figure 38.
En observant le fonctionnement du mode de réalisation M16, il est à noter que l’emplacement exact de l’élément d’ajustement 188 est indifférent pour le fonctionnement de l’ensemble de la structure.
Par exemple, dans le cas de la figure 38 correspondant au mode de réalisation M17, l’élément d’ajustement 188 est positionné au-dessus d’un résonateur 164.
Dans un tel cas, il est obtenu un empilement comprenant depuis bas en haut la ligne de transmission 162, le résonateur 164, la couche de conversion, la couche en matériau isolant et l’élément d’ajustement 188.
DIX-HUITIEME MODE DE REALISATION (M18)
Le mode de réalisation M18 est décrit par différence avec le mode de réalisation M15.
Le mode de réalisation M18 est notamment visible sur la figure 39.
Selon le mode de réalisation M18, le réseau de neurones 100 présente les caractéristiques d’un réseau de neurones 100 selon l’un des modes de réalisation précités (modes de réalisation M15 à M17) et au moins l’un du résonateur 164 et de l’élément d’ajustement 188 présente une section transversale dans un plan de coupe normal à la direction d’empilement Z qui est asymétrique. De préférence, comme dans le cas de la figure 39, la section asymétrique est la même pour le résonateur 164 et l’élément d’ajustement 188.
Selon l’exemple de la figure 39, la section est une section de forme trapézoïdale.
En fonctionnement, cela peut permettre d’obtenir quatre fréquences de résonance distinctes. Ces quatre fréquences de résonances proviennent des quatre configurations magnétiques distinctes de l’aimantation du résonateur 164 et de l’élément d’ajustement 188.
TROISIEME CAS DE L’EXEMPLE 2 : RESEAU CAPABLE D’APPRENTISSAGE
DIX-NEUVIEME MODE DE REALISATION (M19)
Le mode de réalisation M19 est décrit par différence avec le mode de réalisation M14.
Selon le mode de réalisation M19, chaque résonateur 164 comporte une quatrième couche C4 similaire au mode de réalisation M9.
Le fonctionnement est le même que pour le mode de réalisation M9.
VINGTIEME MODE DE REALISATION (M20)
Le mode de réalisation M20 est décrit par différence avec le mode de réalisation M14.
Selon le mode de réalisation M20, l’élément d’ajustement 188 est un ensemble de lignes de contrôle présentant les mêmes propriétés en termes de structure et de fonctionnement que le mode de réalisation M10.
VINGT ET UNIEME MODE DE REALISATION (M21 )
Le mode de réalisation M21 est décrit par différence avec le mode de réalisation M20.
La figure 40 illustre la structure correspondante.
Selon le mode de réalisation M21 , l’élément d’ajustement 188 est un ensemble de lignes de contrôle présentant les mêmes propriétés en termes de structure et de fonctionnement que le mode de réalisation M1 1 . CONCLUSION
En conclusion, il est à noter que chaque mode de réalisation M14 à M21 repose sur les effets combinés du pompage de spin (appelé aussi batterie de spin) et de l’effet Hall de spin inverse.
En particulier, chaque mode de réalisation est tel que l’ensemble de synapses comporte un convertisseur réalisé en un métal présentant un fort effet Hall de spin inverse, une ligne de transmission transmettant les signaux hyperfréquence émis par les neurones de la couche précédente (courants hyperfréquences, champs électromagnétiques ou ondes de spin), et des synapses, chaque synapse étant un résonateur spintronique, les résonateurs spintroniques en contact avec le convertisseur, chaque résonateur étant un plot magnétique, chaque résonateur présentant une fréquence de résonance, chaque résonateur étant propre à générer un courant de spin dont l’amplitude dépend du rapport de la fréquence de résonance du résonateur avec une fréquence de référence, le convertisseur étant propre à convertir chaque courant de spin en courant de charge.
En outre, les résonateurs sont connectés par le convertisseur de façon alternée, la connexion alternée étant définie en référence à la figure 33.
De plus, le métal du convertisseur est un métal lourd présentant un fort effet Hall de spin inverse. Le métal du convertisseur est un alliage comprenant un ou plusieurs des éléments parmi le groupe constitué de Pt, W, Pd, Au, Ir, Ag et Bi.
Par ailleurs, selon certains modes de réalisation, chaque résonateur est pourvu d’une couche additionnelle réalisée en un matériau oxyde, ferroélectrique ou à changement de phase.
En variante, chaque résonateur est pourvu d’un élément d’ajustement de la fréquence de résonance, l’élément d’ajustement étant choisi dans le groupe constitué de :
- un plot magnétique propre à générer un champ magnétique sur le résonateur,
- un plot présentant une aimantation variable en fonction du courant appliqué sur le plot,
- une ligne de champ non magnétique alimentée par un courant propre à créer un champ magnétique sur le résonateur, et
- une couche en un matériau ayant une configuration différente en fonction du courant ou de la tension appliquée sur la couche.
De manière avantageuse, le plot magnétique est en contact avec la ligne de conversion, un matériau isolant étant intercalé entre le plot magnétique et la ligne de transmission et/ou chaque plot présente en section une forme trapézoïdale. EXEMPLE 3 : ARCHITECTURE AVEC RESONATEUR PASSIF
PREMIER CAS DE L’EXEMPLE 3 : RESEAU FIGE
Dans le cas illustré, le réseau de neurones 100 est un réseau figé.
VINGT-DEUXIEME MODE DE REALISATION (M22)
Le mode de réalisation M22 est décrit par différence avec le mode de réalisation M1.
Le mode de réalisation M22 est représenté sur les figures 41 à 43.
En référence à la figure 41 , chaque chaîne 1 10 comporte deux sous-chaînes, la première sous-chaîne ayant pour fonction d’implémenter la partie positive des poids synaptiques et la deuxième sous-chaîne ayant pour fonction d’implémenter la partie négative des poids synaptiques.
La première sous-chaîne comporte un séparateur, des synapses 1 12, une ligne de transmission 162 et une ligne de référence.
Par exemple, le séparateur est un diviseur de signaux radiofréquence.
La ligne de transmission 162 s’étend le long de la première direction transversale X.
La ligne de transmission 162 présente une entrée et une sortie.
La ligne de transmission 162 est en contact avec le substrat comme visible sur la figure 43.
Dans l’exemple décrit, la ligne de transmission 162 et la ligne de référence sont parallèles l’une par rapport à l’autre.
Chaque synapse 1 12 est un résonateur 164 présentant une unique couche C3 présentant les mêmes propriétés que la troisième couche C3 dans la première structure du premier cas de l’exemple 1 . Comme le résonateur 164 ne comporte pas de bornes, le résonateur 164 est passif.
Les résonateurs 164 sont placés en série au-dessus de la ligne de transmission 162 comme illustré sur les figures 41 et 42, de sorte que sur la figure 43, il est observé un empilement du résonateur 164, de la ligne de transmission 162 et du substrat.
En variante, les résonateurs 164 sont placés en-dessous de la ligne de transmission 162.
La ligne de référence présente la même géométrie que la ligne de transmission 162. La ligne de référence présente également une entrée et une sortie.
Comme visible sur la figure 41 , le circuit de rectification 152 comprend des diodes.
Une diode est connectée à la sortie de chaque ligne de transmission 162 et à la sortie de chaque ligne de référence.
La diode est, par exemple, une diode de type CMOS.
La diode permet de transformer le signal radiofréquence incident en signal continu.
Tout autre dispositif permettant d’effectuer la même fonction est envisageable.
A titre d’exemple, au lieu d’une diode, un détecteur de puissance radiofréquence est utilisé.
Le circuit de rectification 152 comprend, en outre, un premier soustracteur.
Le premier soustracteur est propre à faire la soustraction entre les tensions continues en sortie des diodes.
De préférence, le premier soustracteur est aussi réalisé selon une technologie
CMOS.
Le circuit de rectification 152 comporte aussi un deuxième soustracteur propre à réaliser la soustraction entre la sortie du premier soustracteur de la première sous-chaîne et la sortie du premier soustracteur de la deuxième sous-chaîne.
Le circuit de post-traitement 156 comporte un amplificateur.
En fonctionnement, les signaux de sortie des neurones 106 sont transmis au circuit de prétraitement 150.
Les signaux de sortie des neurones 106 sont multiplexés et amplifiés par le circuit de prétraitement 150.
Au niveau d’une sous-chaîne comme représenté à la figure 41 , les courants hyperfréquence multiplexés l(k) provenant des neurones 106 sont séparés en un premier signal et un deuxième signal par le séparateur, les deux signaux étant identiques.
Le premier signal est envoyé sur la ligne de transmission 162 de la première sous- chaîne.
Au passage du premier signal, l’aimantation des résonateurs 164 est mise en précession, absorbant ainsi une partie du premier signal.
L’absorption est d’autant plus élevée que les fréquences de résonance des résonateurs 164 et les fréquences d’oscillations des oscillateurs sont proches.
Le signal de sortie de la ligne de transmission 162 est noté i°UT~RES .
Similairement, le deuxième signal est envoyé sur la ligne de référence de la première sous-chaîne. En l’absence d’absorption par un résonateur 164, le signal de sortie est un signal de référence noté i°UT~REF . Chaque signal de sortie i°UT~RES et i°UT~REF est rectifié par le circuit de rectification 152.
Les signaux obtenus en sortie du circuit de rectification 152 sont ensuite soustraits par le premier soustracteur.
Cela permet d’obtenir en sortie de la première sous-chaîne une première tension positive notée VDc,j ·
Le même fonctionnement s’applique à la deuxième sous-chaîne, ce qui permet d’obtenir une deuxième tension négative notée ^ DC,j ·
A l’aide du deuxième soustracteur, il est obtenu une tension totale vérifiant :
/TOT _ y+ 7 - VDC,j ~ VDC,j VDC,j
La tension totale de la chaîne 1 10 est ensuite amplifiée par l’amplificateur du circuit de post-traitement 156 et envoyée au neurone 106 de la couche aval.
VINGT-TROISIEME MODE DE REALISATION (M23)
Le mode de réalisation M23 est décrit par différence avec le mode de réalisation M22.
Selon le mode de réalisation M23 illustré sur la figure 44, les résonateurs 164 sont agencés à distance de la ligne de transmission 162. Dans ce cas, une couche en un matériau isolant est intercalée entre la ligne de transmission 162 et chaque résonateur 164.
En variante, les résonateurs 164 sont agencés sous la ligne de transmission 162 et en contact avec la ligne de transmission 162. Dans ce cas, une couche en un matériau isolant est intercalée entre la ligne de transmission 162 et les résonateurs 164.
Le fonctionnement du mode de réalisation M23 est identique au cas du mode de réalisation M22 qui vient d’être décrit.
L’emploi d’un tel mode de réalisation M23, et plus particulièrement l’emploi de l’isolant, atténue l’effet d’absorption tout en évitant de modifier la conductivité de la ligne de transmission 162.
VINGT-QUATRIEME MODE DE REALISATION (M24)
Le mode de réalisation M24 est décrit par différence avec le mode de réalisation M22.
Selon le mode de réalisation M24, des plots en un métal non magnétique sont agencés sur la ligne de référence. Les plots en métal non magnétiques présentent les mêmes dimensions que les résonateurs 164.
En outre, les plots en métal non magnétique présentent une conductivité égale à la conductivité des résonateurs 164 à 2% près.
Cela permet d’obtenir une meilleure précision sur le signal de référence.
DEUXIEME CAS DE L’EXEMPLE 3 : RESEAU RECONFIGURABLE BINAIRE
Dans l’exemple illustré, le réseau de neurones 100 est un réseau reconfigurable binaire.
VINGT-CINQUIEME MODE DE REALISATION (M25)
Le mode de réalisation M25 est décrit par différence rapport au mode de réalisation M22.
Il est supposé que les résonateurs 164 présentent une aimantation uniforme, la transposition au cas d’une aimantation vortex étant immédiate.
Chaque synapse 1 12 comporte un élément d’ajustement 188 de la fréquence de du résonateur 164 correspondant présentant les mêmes propriétés que celui du mode de réalisation M15.En outre, chaque élément de contact est en contact avec une ligne d’alimentation en métal lourd respective présentant un fort effet Hall de spin.
En fonctionnement, un courant de charge est injecté individuellement dans chaque ligne de métal lourd. Suivant le signe du courant de charge, l’aimantation de l’élément d’ajustement 188 est modifiée dans un sens ou dans l’autre grâce au couple dû à l’effet Hall de spin. Une fois l’aimantation commutée, le courant de charge est coupé, l’aimantation étant en position d’équilibre.
VINGT-SIXIEME MODE DE REALISATION (M26)
Le mode de réalisation M26 est décrit par différence avec le mode de réalisation
M25.
Dans ce cas, l’élément d’ajustement 188 est celui du mode de réalisation M16.
Le fonctionnement de l’élément d’ajustement 188 est, en outre, le fonctionnement de l’élément d’ajustement 188 du mode de réalisation M7.
VINGT-SEPTIEME MODE DE REALISATION (M27) Le mode de réalisation M27 est décrit par différence rapport au mode de réalisation M25.
Selon le mode de réalisation M27, l’élément d’ajustement 188 est positionné différemment.
Dans ce cas de figure, l’élément d’ajustement 188 est positionné en dessus de la couche C3 de sorte qu’un empilement 166 élément d’ajustement 188, couche barrière, couche C3 et couche séparatrice est obtenu. L’élément d’ajustement 188 est en contact avec une ligne métallique tandis que la couche séparatrice est en contact avec la ligne de transmission 162. Ainsi, l’empilement résultant est une jonction tunnel magnétique ou une vanne de spin.
En outre, le réseau de neurones 100 est pourvu d’un injecteur de courant agencé pour générer un courant traversant l’empilement 166 depuis la ligne métallique jusqu’à la ligne de transmission 162, c’est-à-dire un courant selon une direction parallèle à la direction d’empilement Z.
En fonctionnement, cela signifie qu’une commutation de la première couche C3 est obtenue par transfert de spin.
TROISIEME CAS DE L’EXEMPLE 3 : RESEAU CAPABLE D’APPRENTISSAGE
Dans l’exemple illustré, le réseau de neurones 100 est un réseau capable d’apprentissage.
VINGT-HUITIEME MODE DE REALISATION (M28)
Le mode de réalisation M28 est décrit par différence par rapport au mode de réalisation M25.
Dans ce cas, l’élément d’ajustement 188 est celui du mode de réalisation M19.
Le fonctionnement de l’élément d’ajustement 188 est, en outre, le fonctionnement de l’élément d’ajustement 188 du mode de réalisation M19.
VINGT-NEUVIEME MODE DE REALISATION (M29)
Le mode de réalisation M29 est décrit par différence rapport au mode de réalisation M25.
Dans ce cas, l’élément d’ajustement 188 est un ensemble de lignes de contrôle présentant les mêmes propriétés en termes de structure et de fonctionnement que le mode de réalisation M20. TRENTE MODE DE REALISATION (M30)
Le mode de réalisation M30 est décrit par différence rapport au mode de réalisation M25.
Selon le mode de réalisation M30, l’élément d’ajustement 188 est un ensemble de lignes de contrôle présentant les mêmes propriétés en termes de structure et de fonctionnement que le mode de réalisation M1 1 .
TRENTE ET UNIEME MODE DE REALISATION (M31 )
Le mode de réalisation M31 est décrit par différence rapport au mode de réalisation M25.
Selon le mode de réalisation M31 , l’élément d’ajustement 188 est un empilement 166 de couches présentant les mêmes propriétés en terme de structure et de fonctionnement que le mode de réalisation M12.
CONCLUSION
L’ensemble des modes de réalisations M22 à M31 correspond à l’adaptation des structures précédemment décrites (avec diode de spin et effet Hall de spin inverse) pour le cas d’un résonateur 164 passif. Un tel résonateur 164 est, en effet, aisé à fabriquer.
CONCLUSION GENERALE
Parmi l’ensemble des modes de réalisation présentés pour réaliser un réseau de neurones 100 qui soit profond, il ressort des points communs qui sont mis en évidence dans ce qui suit.
Chaque réseau de neurones 100 selon l’ensemble des modes de réalisation (M1 à M31 ) est tel que le réseau de neurones 100 comportant des chaînes synaptiques 1 10, chaque chaîne synaptique 1 10 comportant des synapses 1 12, chaque synapse 1 12 étant un résonateur spintronique 164, les résonateurs spintroniques 164 étant en série, chaque résonateur spintronique 164 ayant une fréquence de résonance ajustable. Le réseau de neurones 100 comporte des couches de neurones 102 ordonnées, chaque neurone 106 étant un oscillateur radiofréquence oscillant à une fréquence propre, une couche inférieure étant reliée à une couche supérieure par une interconnexion 104 comportant un ensemble 108 de chaînes synaptiques 1 10 reliées à des circuits de rectification, chaque fréquence de résonance de l’ensemble 108 de chaînes synaptiques 1 10 correspondant à une fréquence propre d’un oscillateur radiofréquence de la couche inférieure. Selon des modes de réalisation préférés, le réseau de neurones 100 comporte des éléments d’ajustement de la fréquence de résonance par modification de l’un parmi la tension, le courant ou le champ magnétique appliquée à un résonateur spintronique 164.
En outre, s’il est défini un plan dans lequel s’étendent principalement les couches de neurones 102, les chaînes synaptiques 1 10 peuvent être agencées dans ce plan ou perpendiculairement à ce plan.
Par ailleurs, les neurones 106 de la couche 102 inférieure sont propres à transmettre un signal aux chaînes synaptiques 1 10, le signal étant un courant radiofréquence, un champ magnétique radiofréquence ou une onde de spin.
Les modes de réalisation partagent également le fait que chaque chaîne synaptique 1 10 comporte une ligne de transmission comportant les résonateurs 164, dont la sortie est rectifiée via des circuits de rectification 152.
De plus, le réseau de neurones 100 comporte une pluralité de mémoires spintroniques 154, chaque mémoire spintronique 154 étant associée à une seule chaîne synaptique 1 10.
De préférence, le nombre de couches 102 est supérieur à 3, de préférence supérieur à 5 et/ou le nombre de chaînes synaptiques 1 10 d’un ensemble est supérieur à 9, de préférence supérieur à 100.
Par ailleurs, un certain nombre de modes de réalisation sont tels que l’interconnexion 104 comporte un circuit de prétraitement 150 et un circuit de post traitement 156, le circuit de prétraitement 150 comportant l’un parmi un multiplexeur 158 et un amplificateur 160 et le circuit de post-traitement 156 comportant l’un parmi un amplificateur et des mémoires.
D’autres modes de réalisation sont envisageables en combinant les modes de réalisation M1 à M31 précités avec les différents types d’oscillateurs cités lorsque cela est techniquement possible.

Claims

REVENDICATIONS
1 .- Chaîne synaptique (1 10) d’un réseau de neurones (100), la chaîne synaptique (1 10) comportant :
- un convertisseur (C5) réalisé en un métal ayant un fort effet Hall de spin inverse,
- une ligne de transmission (162), et
- des synapses (1 12), chaque synapse (1 12) étant un résonateur spintronique (164), les résonateurs spintroniques (164) étant en contact avec le convertisseur (C5) et recevant des signaux, de préférence des signaux hyperfréquences, provenant notamment de neurones d’une couche précédente, par la ligne de transmission (162), chaque résonateur (164) étant un plot magnétique, chaque résonateur (164) présentant une fréquence de résonance (ooi,m), chaque résonateur (164) étant propre à générer un courant de spin dont l’amplitude dépend du rapport entre la fréquence de résonance (ooi,m) du résonateur (164) et une fréquence de référence, le convertisseur (C5) étant propre à convertir chaque courant de spin en courant de charge.
2.- Chaîne synaptique selon la revendication 1 , dans laquelle les résonateurs (164) sont connectés électriquement en série et de façon alternée par le convertisseur (C5).
3.- Chaîne synaptique selon la revendication 2, le réseau de neurones (100) utilise des poids positifs et des poids négatifs, l’ensemble des résonateurs (164) connectés électriquement en série et de façon alternée par le convertisseur (C5) étant une structure permettant de réaliser l’un des deux poids.
4.- Chaîne synaptique selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans laquelle le métal du convertisseur (C5) est un alliage comprenant au moins l’un des éléments du groupe constitué de Pt, W, Pd, Au, Ag, Ir et Bi.
5.- Chaîne synaptique selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans laquelle chaque résonateur (164) comporte une couche réalisée en un matériau oxyde, ferroélectrique ou à changement de phase.
6.- Chaîne synaptique selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans laquelle chaque résonateur (164) est pourvu d’un élément d’ajustement (188) de la fréquence de résonance (ooi,m), l’élément d’ajustement (188) étant choisi dans le groupe constitué de :
- un plot magnétique, le plot magnétique présentant une aimantation variable en fonction du courant de charge appliqué sur le plot magnétique,
- un plot magnétique, le plot magnétique présentant une direction d’aimantation variable en fonction du courant de charge, l’aimantation du plot magnétique étant fixe,
- une ligne de champ alimentée par un courant continu propre à créer un champ magnétique sur le résonateur.
7.- Chaîne synaptique selon la revendication 6, dans laquelle l’élément d’ajustement (188) est un plot magnétique, le plot magnétique étant en contact avec la ligne de transmission (162) ou le plot magnétique étant disposé à distance de la ligne de transmission (162), un matériau isolant étant intercalé entre le plot magnétique formant l’élément d’ajustement (188) et la ligne de transmission (162).
8.- Chaîne synaptique selon la revendication 7, dans laquelle chaque plot magnétique présente en section une forme trapézoïdale.
9.- Réseau de neurones comportant au moins une chaîne synaptique (1 10) selon l’une quelconque des revendications 1 à 8.
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