Anas SKALLI : "Stratégies d’apprentissage avancées pour réseaux neuronaux photoniques spatio-temporels"

Résumé: Les réseaux de neurones artificiels (ANNs) sont devenus omniprésents et ont révolutionné de nombreuses applications allant de la vision par ordinateur aux diagnostics médicaux. Cependant, ils incarnent une approche fondamentalement connexionniste et parallèle au calcul, contrairement aux ordinateurs classiques qui utilisent l'architecture de von Neumann. Cette distinction a suscité un intérêt particulier pour le développement de nouveaux substrats pouvant offrir des implémentations plus efficaces des ANNs, plutôt que de les émuler sur des systèmes traditionnels. La photonique se distingue comme une plateforme particulièrement pertinente, alliant haute vitesse de calcul, efficacité énergétique et capacité à traiter l'information de manière parallèle. Cependant, les réseaux de neurones optiques (ONNs) entièrement autonomes et dotés de capacités d'apprentissage in-situ sont encore rares. Dans ce travail, nous démontrons un ONN entièrement autonome et parallèle utilisant un laser à cavité verticale à émission par la surface (VCSEL) multimode. Notre ONN est extrêmement efficace et évolutif, à la fois en termes de taille de réseau et de bande passante d'inférence, jusqu'à la gamme des GHz. En conséquence, des algorithmes d'optimisation compatibles avec ces systèmes à haute performance sont nécessaires pour minimiser la dépendance vis-à-vis d'ordinateurs externes et exploiter pleinement le potentiel des ONNs. À cet égard, nous présentons et étudions de manière approfondie plusieurs algorithmes compatibles avec une large gamme de systèmes. Nous appliquons ensuite ces algorithmes pour optimiser notre ONN et les évaluons à l'aide du jeu de données MNIST. Nous montrons que notre ONN peut atteindre une grande précision et converger efficacement, même avec des ressources matérielles limitées. Il est crucial de comparer ces différents algorithmes en termes de scalabilité et d'efficacité d'optimisation, ce qui est essentiel lorsque l'on travaille avec des ressources limitées. Notre travail fournit donc des directives pour la conception d'ONNs ainsi que des méthodes simples et flexibles pour les entraîner.

Composition du jury :

Julie Grollier, Directeur de recherche CNRS au laboratoire Albert Fert, rapporteur

Kelvin Wagner, Professeur à l’Université du Colorado Boulder, rapporteur

Demetri Psaltis, , Professeur à l’EPFL, examinateur

Maxime Jacquot, Professeur à l’université de Franche Comté, examinateur

Daniel Brunner, Chargé de recherche CNRS à l'institut FEMTO-ST, directeur de thèse