Memristors in Nonlinear Network : Application to Information (Signal and Image) Processing

Application des memristors au traitement du signal et des images Le memristor est un dipôle électronique dynamique non linéaire. Typiquement, il s’agit d’un dispositif de nanotechnologie passif dont la conductivité est contrôlée par le flux, l’intégrale de la tension à ses bornes, ou par la charge, l’intégrale du courant qui le traverse, présentant des caractéristiques intéressantes pour des applications polyvalentes. Cette thèse est consacrée à l’utilisation de memristor comme élément de couplage d’un réseau cellulaire non linéaire, en vue du traitement de l’information (image et signal) ou comme prothèse électronique d’un système neuronal. Nous développons un modèle de réseaux cellulaires non linéaires 2D basés sur le memristor, en incorporant le memristor dans le couplage de cellules voisines. Cette approche offre de nombreux avantages par rapport à ce qui est utilisé actuellement. Parmi ces avantages, on peut citer une densité de pixels plus élevée en raison de la nano-nature du memristor, une consommation d’énergie plus faible, une flexibilité de connexion à haute densité, la compatibilité avec la technologie CMOS, etc… Tout d’abord, nous présentons l’état de l’art sur le memristor, ainsi qu’un modèle analogique de memristor à des fins pratiques et de démonstration. Ensuite, nous présentons le comportement quantitatif et qualitatif d’un memristor contrôlé par la charge en considérant les réseaux RC avec le memristor en mode couplage, en se concentrant spécifiquement sur le système de deux cellules RC initialement chargées. Nous étudions en détail l’interaction de deux cellules Fitzhugh-Nagumo via un memristor en observant la réponse transitoire de chaque cellule, ce qui nous permet d’avoir une bonne compréhension de la fonctionnalité memristor et de l’effet de diffusion dans un treillis électrique cellulaire non linéaire 1D. En outre, nous présentons le modèle généralisé des CNNs 2D basés sur le memristor pour le traitement de n’importe quel nombre de cellules.