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Intégration de circuits neuromorphiques 3D pour l'intelligence artificielle

Sommaire

DIRECTRICE/DIRECTEUR DE RECHERCHE
Dominique Drouin, Professeur - Département de génie électrique et de génie informatique
CODIRECTRICE/CODIRECTEUR DE RECHERCHE
Serge Ecoffey, Professionnel rech. niv. 3 (Professeur associé) - Département de génie électrique et de génie informatique
UNITÉ(S) ADMINISTRATIVE(S)
Faculté de génie
Département de génie électrique et de génie informatique
Institut interdisciplinaire d'innovation technologique (3IT)
CYCLE(S)
Stage postdoctoral
LIEU(X)
3IT - Institut interdisciplinaire d'innovation technologique

Description du projet

Contexte: L’intelligence artificielle (IA) à base de réseaux de neurones artificiels (RNA) démontre des capacités exceptionnelles de reconnaissance, de classification et de modélisation. L'architecture linéaire du matériel informatique actuel est toutefois inadaptée aux algorithmes d’IA, impliquant de lourds calculs parallèles de type multiply-accumulate (MAC), une grande consommation d’énergie et une limitation des performances des logiciels basés sur les RNA. Pour résoudre ce problème, une des approches les plus prometteuses consiste à s’inspirer de la structure du cerveau pour la mise au point de systèmes électroniques dits neuromorphiques. Dans ce cadre-là, notre groupe de recherche travaille sur le développement de circuits neuromorphiques intégrés sur silicium, combinant des technologies industrielles de type CMOS (Complementary metal-oxide-semiconductor) et des technologies émergentes de mémoires résistives utilisées comme synapses artificielles. Cette recherche s’inscrit dans un large programme de développement de circuits neuromorphiques comprenant de nombreux partenaires académiques et industriels nationaux et internationaux.  

Sujet du projet:  Micro-nanofabrication, intégration et caractérisation électrique de réseaux crossbar de memristors intégrés par-dessus des circuits CMOS pour des applications d’IA à haute performance et basse consommation d’énergie. 

Responsabilités :
Conception et implémentation de nouveaux dispositifs, circuits et structures de tests associées. 
Développement de procédés de microfabrication BEOL: dépôts de couches minces, lithographie par faisceau d'électrons, gravure plasma, planarisation mécano-chimique (CMP). 
Développement de l'intégration 3D sur circuit CMOS. 
Caractérisation morphologique des dispositifs fabriqués: SEM, AFM, XRD, microscopie confocale. 

Le travail se déroulera dans les laboratoires des salles blanches à l'état de l'art de l'Institut Interdisciplinaire d'Innovation Technologique (3IT) de l’Université de Sherbrooke, un institut canadien dédié à la recherche de pointe dans les domaines de l’énergie, l’électronique, la robotique et la santé. La personne candidate profitera ainsi d’un environnement de recherche hautement interdisciplinaire et international exceptionnel où étudiants, ingénieurs, professeurs et partenaires industriels travaillent en étroite collaboration. (https://www.usherbrooke.ca/3it/fr). Le 3IT accueille notamment dans ses murs le Laboratoire Nanotechnologies Nanosystèmes, LN2, qui est un organisme de recherche associant l'Université de Sherbrooke et le CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique en France (https://www.usherbrooke.ca/ln2/). 

Le stage postdoctoral sera co-encadré par les professeurs Dominique Drouin et Serge Ecoffey.  

Qualifications requises : 
Spécialisation en nanotechnologies, sciences des matériaux et/ou physique. 
Expérience en microfabrication incluant la lithographie par faisceau d'électrons. 
Expérience en procédés d'intégration à multiples niveaux de masques. 
Atouts: réseaux de neurones artificiels, caractérisations électriques. 
Solides compétences en organisation, gestion de projets, encadrement d’étudiants. 
Excellente capacité d'adaptation, autonomie et affinité pour le travail en équipe. 
Intérêt marqué pour un milieu de recherche industriel, interdisciplinaire et collaboratif. 

Début du mandat : Le poste est disponible immédiatement 
Durée du contrat : 2 ans avec évaluation après 1 année, possibilité d'étendre à 3 ans 

Pour soumettre votre candidature, SVP envoyer les documents suivants à jobnano@usherbrooke.ca 
CV incluant liste des publications. 
Lettre de motivation mettant de l’avant la pertinence de votre expérience avec le sujet proposé. 
Lettres de recommandations et/ou coordonnées de 2 personnes référentes

Discipline(s) par secteur

Sciences naturelles et génie

Génie électrique et génie électronique

Financement offert

Oui

La dernière mise à jour a été faite le 22 juin 2022. L’Université se réserve le droit de modifier ses projets sans préavis.