Thèse de Master

Le calcul neuromorphique est une approche de calcul inspirée par la structure et la fonction du cerveau humain. Ce travail se concentre sur des modèles de neurones à pics, où la communication entre les neurones se fait par des pics codés temporellement. Ce sont de courtes impulsions émises par l'émetteur (TX) d'un neurone. Ces impulsions sont ensuite reçues par le récepteur (RX) du neurone suivant et intégrées dans le temps. L'information transmise est extraite de la valeur intégrée.

Dans des travaux précédents, le lien de communication décrit a été mis en œuvre à l'aide d'intégrateurs numériques. Cependant, cette approche nécessite un schéma d'horloge sous-jacent et fin qui consomme beaucoup d'énergie.

Dans ce travail, nous visons à surmonter cet inconvénient en mettant en œuvre le transceiver de neurones (TX, RX) en utilisant des techniques de circuits analogiques. Les blocs de construction importants peuvent inclure des intégrateurs analogiques, des additionneurs ou même des multiplicateurs.

L'objectif est de tester cette approche de circuit analogique dans un petit réseau neuronal et d'évaluer sa scalabilité à des réseaux neuronaux plus grands. La conception du circuit est réalisée en utilisant la technologie CMOS de pointe.

Exigences

• Diplôme de Bachelor en ingénierie électrique.
• Connaissance de la conception de circuits analogiques (par exemple, amplificateurs opérationnels) et compétences en Veriloga (pour la modélisation comportementale des composants analogiques).
• Connaissance de la Cadence Design Suite (simulateur de circuits) et compétences de base en programmation Python pour la modélisation des neurones dans des frameworks (PyTorch, TensorFlow) sont un atout.

La thèse de Master prendra environ 4 mois à compléter. Idéalement, les candidats intéressés devraient avoir un professeur à leur université comme personne de contact pour la supervision. Le travail sur site est souhaitable. Des exceptions pour le travail à distance sont possibles. IBM n'offre pas de soutien financier pour cette thèse de Master.

Ce poste est disponible immédiatement ou à une date ultérieure.

Diversité

IBM s'engage à la diversité sur le lieu de travail. Avec nous, vous trouverez un environnement ouvert et multiculturel. D'excellentes conditions de travail flexibles permettent à tous les genres de trouver l'équilibre souhaité entre leur développement professionnel et leur vie personnelle.

Comment postuler

Veuillez soumettre votre candidature via le lien ci-dessous.

Si vous avez des questions concernant ce poste, veuillez contacter Dr. Marcel Kossel, mko@zurich.ibm.com .