Dans la prochaine ère de l'informatique distribuée, les ordinateurs inspirés par le cerveau qui effectuent des opérations localement plutôt que dans des serveurs distants seraient un avantage majeur en réduisant les coûts énergétiques, en réduisant l'impact environnemental. Une nouvelle génération de dispositifs de mémoire non volatile émergents est un candidat de premier plan pour réaliser cette vision neuromorphique. En utilisant des travaux théoriques et expérimentaux, nous avons montré que la réalisation physique efficace d'architectures de réseaux de neurones artificiels (ANN) modernes utilisant des dispositifs de mémoire émergents (nanodispositifs memristifs) devrait maximiser autant que possible les capacités intrinsèques de ces dispositifs, et aussi, être conscient de leurs limites physiques. À cette fin, une considération majeure a été la conception ou l'optimisation d'architectures qui résistent ou même exploitent ces limitations naturelles. Trois lignes d'exploration ont soutenu ce thème. Tout d'abord, une nouvelle variété de dispositif de mémoire redox polymère a été caractérisée et des modèles compacts simples ainsi que complexes ont été développés pour évaluer ses propriétés uniques dans un environnement de circuit. Surtout, nous avons théoriquement et expérimentalement montré la compatibilité de ce nouvel appareil excitant avec un algorithme d'apprentissage clé qui permet un calcul évolutif dans l'environnement 'crossbar' ultra-dense. Dans notre travail expérimental, nos dispositifs

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1/31/2018 Detail de la soutenance

organiques se sont adaptés avec succès et automatiquement en tant que portes logiques reconfigurables en coopérant avec une neurone digital et programmable (FGPA). En outre, nous avons imaginé des expériences d'apprentissage plus complex, notamment avec des chiffres manuscrits M-NIST. Dans le contexte de ces tâches, les limitations critiques des dispositifs, telles que le comportement asymétrique entre les modes de conductance, doit être pris en compte. Notamment, nous proposons deux modes d'apprentissage. Deuxièmement, nous avons considéré une variété de systèmes de réseau neuronal memristive plus grand (multicouche). Nous avons développé et simulé des variantes de projection aléatoire (NoProp) et de backpropagation qui utilisent deux crossbars. Ces systèmes d'apprentissage locaux ont de nouveau montré des dépendances critiques sur les contraintes physiques de les nanodispositifs; notamment, la richesse analogique et la non-linéarité. En effectuant une série de tâches de référence et en considérant de manière exhaustive ces paramètres, nous avons découvert des compromis non évidents entre l'efficacité de ces algorithmes d'apprentissage dans le contexte des systèmes émergents d'apprentissage de la mémoire non volatile. Notamment, nos résultats ont mis en évidence que les systèmes de projection aléatoire apprennent rapidement par rapport aux systèmes d'apprentissage avec rétropropagation; Cela économise du temps et de l'énergie. Enfin, nous avons examiné comment les conceptions ANNs feed-forward peuvent être modifiées pour exploiter les effets temporels. Nous nous sommes concentrés en particulier sur l'amélioration de la bio-inspiration et des performances du système NoProp, et avons considéré deux améliorations majeures. Dans le premier cas, nous avons amélioré la performance des architectures à poids aléatoire standard avec de effets de plasticité dans la première couche; ces effets ont été obtenus en utilisant un nanodispositif ionique à l'argent avec un comportement de transition de plasticité intrinsèque. Dans la seconde, nous avons amélioré l'intelligence du sous-système de couche cachée afin d'augmenter la précision et la vitesse du système d'apprentissage sur puce. Dans tous ces systèmes, nous avons toujours considéré l'impact des effets non idéaux tels que la variabilité inter-dispositifs, et les canaux d'entrée corrompus (bruit). Selon le système proposé, ils étaient immunisés, très ou plutôt résilients à ces effets.

Composition du jury proposé

Rapporteur                M. Stéphane GRAUBY              LOMA
Rapporteur                M. Michel GENDRY                 INL

Examinateur             M. Georges BREMOND            INL

Examinateur             M. Vincent SALLET                  GEMaC

Examinateur             M. Denis MENCARAGLIA      GeePS

Examinateur             M. Laurent PICHON                  IETR

Directeur de thèse    Mme. Laetitia VINCENT           C2N

Co-encadrant            M. Daniel BOUCHIER              C2N

Résumé

L’objet de cette thèse est d’étudier le dopage ex-situ de nanofils semiconducteurs IV pour des applications en électronique, spintronique ou encore thermoélectricité. Deux techniques de dopage ont été explorées : l’implantation par faisceaux d’ions et le Spin-On-Doping (SOD).

L’implantation d’ions Mn a été testée dans les nanofils de Ge avec l’objectif de synthétiser un matériau semiconducteur ferromagnétique dilué. Une concentration en Mn de quelques pourcents peut être atteinte sans amorphisation du fil ni formation de précipités, ce qui est très encourageant. Lors d’expériences d’implantation réalisées in situ dans un microscope électronique en transmission, une forte exaltation de la pulvérisation sous irradiation électronique a été constatée.

La technique SOD consiste à faire diffuser thermiquement les impuretés de type p ou n contenues une résine de type HSQ (Hydrogen silsesquioxane) qui enrobe les nanofils. Le recuit de la HSQ (dopée ou non) engendre une modification structurale des nanofils (bien que cette technique soit considérée comme non destructive). Lors du recuit, une transformation partielle de la phase diamant 3C vers la phase hexagonale 2H, a en effet été observée dans les nanofils de Si et de Ge, au-delà de 500 et 400°C respectivement. Les paramètres essentiels de la transformation de phase sont la contrainte de cisaillement résultant de la densification de la résine et le budget thermique. Les nanofils de Ge deviennent amorphes au-delà de 650°C, ce qui interdit en pratique leur dopage par SOD.

Les caractérisations électriques ont été réalisées sur des nanofils de Si réalisés par gravure ionique réactive sur substrats orientés (111) et contactés en matrice ou individuellement. Pour le contactage de nanofils uniques en configuration NW FET (nanowire field effect transistors), un procédé technologique basé sur la lithographie électronique a dû être développé. Les difficultés à surmonter étaient relatives à la faible longueur des nanofils. Diverses techniques de caractérisation ont été mises en œuvre (I-V en configuration verticale ou horizontale de type TLM (Transient Linear Measurement), SSRM (scanning spreading resistance microscopy), EBIC (electron beam induced current)). Les mesures collectives concernent des ensembles de nanofils de type p enrobés dans une résine qu’elle soit dopante ou non. Pour observer un courant notable dans la structure, un recuit est nécessaire. Au-delà d’une température de recuit de 600°C, une polarisation négative du substrat induit un comportement conforme au mécanisme SCLC (space charge limited current) attendu pour des nanofils faiblement dopés enrobés dans une matrice isolante. En positif, on observe une caractéristique I(V) ohmique et une densité de courant jusqu’à 500 fois plus élevée dans les nanofils que dans le substrat. Ce comportement pourrait être dû à l’influence des états d’interface provenant de la technique de gravure. Cette hypothèse est confortée par le fait qu’après recuit à 900°C, le courant en direct s’explique en considérant dans les fils un dopage proche de celui du substrat, et surtout par l’observation en SSRM d’une couche conductrice interfaciale entre fils et HSQ. Elle permet aussi d’interpréter les mesures sous pointes faites sur les fils de type n. Le mode de transport SCLC a également été observé pour des nanofils individuels contactés sous pointes ou par lithographie. Ces mesures n’ont pas mis directement en évidence l’influence de la transformation de phase.

     Le dopage de type n ou p par SOD s’avère efficace après recuit à 900°C. Dans ce cas, les comportements observés, contacts ohmiques et jonctions p-n, peuvent être interprétés plus simplement en considérant des niveaux de dopage supérieurs à 3×1016 cm-3 en type p et 2×1016 cm-3 en type n. Ces valeurs déduites des résistivités mesurées sont sans doute très sous-estimées.