Institut de Recherche sur les Composants logiciels et matériels pour l’Information et la Communication Avancée - USR 3380 du CNRS


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Circuits neuro-inspirés : Capacité de détection d’un neurone.

  • Type d'offre

    Stagiaire(s) en laboratoire

  • Date de recrutement

    A partir du 1er mars 2017 jusqu'au 31 juillet 2017
    Attention! Il est trop tard pout postuler à cette ofrre.

  • Durée

    4 à 6 mois

  • Contacts
  • Niveau stage

    M1 (master 1ère année) - M2 (master 2ème année)

  • Encadrants

    Anne Savard, Laurent Clavier, Christophe Loyez, François Danneville IEMN (CSAM et ANODE)
    Victor Elvira, François Septier CRIStAL (SIGMA)

  • Mots Clefs

    Traitement du signal / Théorie de l’information

  • Rémunération

    ~500€ par mois (à discuter selon le niveau du stagiaire)

  • Description de l'offre

    l’objectif est d’étudier la capacité en terme de détection d’un neurone. Le travail se déroulera en 3 étapes :

    • Etudier les différents modèles de neurones.

    Plusieurs modèles de neurones à spikes ont été proposés dans la littérature, allant de modèles simples, tel Integrate and Fire, à des modèles plus complexes, comme Hodgkin–Huxley ou Morris Lecar. Le neurone réalisé à l’IRCICA est inspiré de Morris Lecar qui modélise de façon assez fine le transport des ions à travers la membrane neuronale. Néanmoins, un modèle plus simple pourrait être envisagé afin de commencer une étude dans le cadre d’une transmission de données.

    • Evaluer les performances en détection des neurones.

    En communication, une étape cruciale pour l’analyse des performances d’un système consiste en la détection du signal. Le maximum de vraisemblance permet une détection optimale minimisant la probabilité d’erreur. Dans un système à bruit additif blanc Gaussien, l’optimal est atteint par un filtre adapté et un seuil. L’introduction du comportement extrêmement non-linéaire du neurone constitue un challenge technique pour cette étape. De même, des études portant sur la capacité, au sens de la théorie de l’information, d’un canal avec un neurone ont été menées, permettant de caractériser la distribution optimale en entrée mais sans prendre en compte le phénomène de résonance stochastique et en faisant des hypothèses sur les distributions des intervalles inter-spikes.

    • Mettre en évidence la résonance stochastique et évaluer ses potentiels.

    La résonance stochastique est un phénomène qui demeure assez peu compris. Ce mécanisme a été montré expérimentalement àl’IRCICA à l’échelle du neurone élémentaire excité par des signaux déterministes de faible amplitude (< 10 mV) enfouis dans le bruit. Néanmoins, une étude dans le contexte de la théorie de l’information de ce processus pour une communication à base de neurone reste à mettre en œuvre.

  • Contexte de l'offre

    Avec l’apparition sur le marché de plus en plus d’objets communicants, l’internet des objets et la 5G s’imposent d’ores et déjà comme des réalités de notre époque. Les réseaux de capteurs ad hoc, par exemple pour des applications de ville ou bâtiment intelligents, créent un besoin toujours croissant de transmission de données avec cependant de fortes contraintes de consommation énergétique. Ainsi, la consommation énergétique devient un challenge majeur pour le développement d’objets communicants du futur. Afin de palier à cette problématique, de plus en plus de recherches se tournent vers les neurosciences. En effet, notre cerveau est un très bon exemple de système complexe, où de très nombreuses cellules excitables, les neurones, communiquent les unes avec les autres par transmission de signaux bioélectriques élémentaires, les spikes (potentiel d’action), afin d’assurer des fonctions macroscopiques complexes, telles que l’apprentissage, la classification ou la détection, tout en optimisant les ressources énergétiques. Chaque neurone génère une série temporelle de spikes dans laquelle la position relative et/ou le taux de répétition porteraient l’information. Ce projet portera sur l’étude d’un scénario de communication utilisant d’un neurone réalisé à l’IEMN.


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Thèse , Post-doct , Professeur , MCF , Chercheur