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Circuits et systemes de modelisation analogique de neurones ...

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Introduction généraleINTRODUCTION GENERALE.Modélisation <strong>et</strong> simulation sont <strong>de</strong>venues <strong>de</strong>s outils classiques <strong>et</strong> indispensables <strong>de</strong> lamicroélectronique. Son essor, que nous pouvons constater tous les jours, n'a en eff<strong>et</strong> étépossible que grâce à ces techniques qui servent quotidiennement pour la conception <strong>de</strong>s"puces" électroniques. Il nous faut cependant gar<strong>de</strong>r à l'esprit que c'est là le résultat d'unelongue évolution <strong>et</strong> que la modélisation <strong>de</strong>s composants microélectroniques reste un outilvivant <strong>et</strong> en perpétuelle amélioration.En revanche, dans le domaine <strong>de</strong> la neurophysiologie, c'est encore l'approche expérimentalequi prédomine. La modélisation <strong>de</strong> l'activité neuronale <strong>et</strong> la mise en œuvre <strong>de</strong>s modèles qui ensont issus, c'est-à-dire la simulation, y sont <strong>de</strong>s instruments <strong>de</strong> recherche <strong>de</strong>stinés à ai<strong>de</strong>r à lacompréhension <strong>de</strong>s phénomènes observés. Une technique expérimentale originale utilisant cesoutils est intitulée "technique <strong>de</strong>s réseaux hybri<strong>de</strong>s". Elle consiste à faire interagir <strong>de</strong>s<strong>neurones</strong> artificiels, calculés à partir <strong>de</strong> modèles mathématiques, avec <strong>de</strong>s <strong>neurones</strong> vivants.La partie artificielle est contrôlée par l'expérimentateur qui dispose ainsi d’une puissantemétho<strong>de</strong> d’étu<strong>de</strong>. Une <strong>de</strong>s difficultés majeure <strong>de</strong> mise en œuvre tient dans la nécessité <strong>de</strong>résoudre en temps réel les équations constituant la partie artificielle. La voie que nous avonschoisie pour la réalisation <strong>de</strong> c<strong>et</strong>te tâche est <strong>de</strong> concevoir <strong>et</strong> d'utiliser <strong>de</strong>s calculateurs<strong>analogique</strong>s. C'est l'obj<strong>et</strong> du travail présenté dans ce manuscrit.C<strong>et</strong>te démarche constitue l'axe <strong>de</strong> recherche "Neurones Artificiels sur Silicium" développé aulaboratoire <strong>de</strong> microélectronique IXL. Actuellement, <strong>de</strong>ux laboratoires <strong>de</strong> neurobiologieparticipent également à ce proj<strong>et</strong>, l'unité INSERM E.9914 "Physiopathologie <strong>de</strong>s RéseauxNeuronaux Médullaires" <strong>de</strong> l'institut <strong>de</strong> neurosciences François MAGENDIE à Bor<strong>de</strong>aux <strong>et</strong>l'unité UPR CNRS 2191 "neurosciences intégratives <strong>et</strong> computationnelles" <strong>de</strong> l'institut AlfredFESSARD à Gif sur Yv<strong>et</strong>te.Nous sommes dans la continuité d'un thème <strong>de</strong> recherche <strong>et</strong> <strong>de</strong>ux thèses ont déjà étéprésentées sur ce suj<strong>et</strong> [DUPEYRON 98], [LAFLAQUIERE 98]. Denis Dupeyron a démontréla faisabilité du proj<strong>et</strong> <strong>et</strong> réalisé un premier démonstrateur opérationnel. Arnaud Laflaquière amis au point <strong>et</strong> construit un système compl<strong>et</strong>, ouvrant les portes aux premières expériences7

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