Dendrites en polymère électrogénérées pour du hardware à dépendance morphologique appliqué au calcul non-conventionnel
Electrogenerated polymer dendrites for morphology-dependent hardware applied to unconventional computing
- PEDOT
- Hardware à dépendance morphologique
- Calcul non conventionnel
- Calcul neuromorphique
- Électropolymérisation
- Dépendance morphologique
- Informatique neuromorphique
- Dendrimères organiques
- Semiconducteurs organiques
- Électrophysiologie
- PEDOT:PSS dendrite
- Bioinspired hardware
- Unconventional computing
- Neuromorphic computing
- Electrophysiology
- Morphology-Dependent
- Langue : Anglais
- Discipline : Electronique, microélectronique, nanoélectronique et micro-ondes
- Identifiant : 2024ULILN051
- Type de thèse : Doctorat
- Date de soutenance : 11/12/2024
Résumé en langue originale
Dans tous les domaines scientifiques, la variabilité a souvent été perçue comme un inconvénient. Cela est particulièrement vrai pour la microélectronique, où l'industrialisation exige un haut degré de reproductibilité et de répétabilité. Pourtant, bien que des efforts aient été déployés pour limiter ce phénomène, l'électronique organique reste intrinsèquement variable par nature. Plutôt que de lutter contre cette variabilité, serait-il possible de l'exploiter à notre avantage ? Avec les limitations imposées par l'architecture actuelle des ordinateurs et les barrières physiques à l'augmentation de la densité des circuits intégrés, il apparaît essentiel d'explorer de nouvelles voies pour effectuer du calcul.Ce travail fait état du développement d'une nouvelle classe de hardware à dépendance morphologique, fabriqué par électropolymérisation AC. Cette technique de fabrication simple se distingue non seulement comme une alternative aux méthodes traditionnelles, mais aussi comme une nouvelle voie de fabrication à part entière, ouvrant la voie à la croissance de dendrites en polymère bio-inspirées qui présentent des relations uniques entre structure et propriétés.Tout d'abord, nous avons étudié l'influence de l'environnement électrochimique sur la morphologie et les propriétés électriques des fibres de PEDOT électrogénérées, définissant les conditions dans lesquelles la croissance peut être observée. Nous avons ensuite démontré la capacité de ces dispositifs à réaliser des opérations bio-inspirées telles que la plasticité à court terme, et mis en évidence leur potentiel en tant que classificateurs électrochimiques, notamment pour la détection de pics de tension. Organisées en réseau, les fibres interagissent entre elles et s'entre-influencent, car elles partagent le même environnement électrolytique. Nous avons tiré parti de ce comportement pour réaliser du calcul non conventionnel avec ces réseaux de fibres en polymère, en mettant en œuvre des opérations allant du quasi-linéaire au non-linéaire. En raison des dynamiques complexes qui émergent dans ces systèmes, nous avons démontré des capacités de calcul in materio, permettant de traiter des informations spatio-temporelles avec ces dispositifs. La morphologie inhabituelle et asymétrique des fibres, facilement obtenue par électropolymérisation, est essentielle à ces propriétés. De plus, la stochasticité intrinsèque liée à l'électropolymérisation garantit l'unicité de ces systèmes. Enfin, après avoir mis en évidence les possibilités de calcul et de détection offertes par les dendrites en PEDOT, nous avons exploré la possibilité de réaliser de l'électrophysiologie in vitro en 2D avec des électrodes dendritiques.Ce travail met en lumière les avantages de ces objets électrogénérés et de leur morphologie inhabituelle dans le cadre de l'informatique non conventionnelle, ouvrant la voie à une nouvelle classe de hardware bio-inspiré à dépendance morphologique.
Résumé traduit
Across all domains of science, variability has often been perceived as a drawback. This remains especially true for microelectronics, as industrialization commands a high degree of reproducibility and repeatability. Yet, even though effort has been put into limiting this phenomena, organic electronics remains intrinsically variable by nature. Instead of fighting against it, would it be possible to use it to our advantage? With the limitations imposed by the current architecture of computers and the physical barriers to increasing density on integrated circuits, it appears essential to start exploring new routes to perform computing.This work reports on the development of a new class of morphology-dependent hardware grown by AC electropolymerization. This easy-to-perform fabrication technique stands out not only as an alternative to traditional fabrication methods but as a novel fabrication route of its own, paving the way for the bottom-up growth of brain-inspired polymer dendrites that demonstrate unique structure-properties relationships.First, we studied the influence of the electrochemical environment on the morphology and electrical properties of the electrogenerated PEDOT:PSS fibers, defining the conditions in which growth could be observed. We then demonstrated the ability of these unusual devices to perform brain-inspired operations such as short-term plasticity, and highlighted their potential as an electrochemical classifier, in particular for the detection of bursts of voltage. When grown into a network, cross-talking between fibers means that the network influences itself during operation as they share the same electrolytic environment. We took advantage of this behavior to perform unconventional computing with such polymer fiber networks, implementing quasi-linear to nonlinear operations. Due to the complex dynamics that arise in these systems, we demonstrated in materio computing abilities that result in the possibility to perform spatiotemporal information processing with these devices. The unusual and asymmetric morphology of polymer fibers, easily achieved through electropolymerization, is key to these properties. In addition, the intrinsic stochasticity of electropolymerization ensures the uniqueness of such systems. Finally, having highlighted the computing and detection possibilities offered by PEDOT:PSS dendrites, we explored the possibility to perform 2D in vitro electrophysiology with dendritic electrodes.This work brings to light the advantages of electrogenerated objects and their unusual morphology in the framework of unconventional computing, paving the way for a new class of brain-inspired and morphology-dependent hardware.
- Directeur(s) de thèse : Alibart, Fabien
- Président de jury : Thomy, Vincent
- Membre(s) de jury : Adamatzky, Andrew - Coffinier, Yannick
- Rapporteur(s) : Ismailova, Esma - Gkoupidenis, Paschalis
- Laboratoire : Institut d'Electronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie
- École doctorale : École graduée Sciences de l’ingénierie et des systèmes (Lille ; 2021-....)
AUTEUR
- Scholaert, Corentin