De nouvelles mémoires à base de matériau ferroélectrique

C’est l’application la plus prometteuses, imiter les synapses excitatrices ou inhibitrices. Pour y arriver, des physiciens de l’Unité mixte de physique CNRS/Thales, en collaboration avec l’Université de Cambridge et Thales Research and Technology, ont mis au point un memristor original : une couche d’oxyde de baryum et de titane est prise en sandwich entre une oxyde de manganèse et une couche de cobalt.

L’oxyde de baryum et de titane constitue le cœur du dispositif, les couches d’oxyde de manganèse et de cobalt jouent le rôle d’électrodes, les électrons étant transmis par effet tunnel à travers le ferroélectrique. Le gros avantage est qu’il est possible de modifier l’intensité du courant directement en faisant varier la polarisation du ferroélectrique. Ainsi, l’information stockée peut prendre une centaine de valeurs entre 0 et 1 (et non seulement 0 ou 1).

Or, ce comportement est très recherché pour la mise au point d’architectures neuromorphiques. « L’ensemble des synapses définit la mémoire. En jouant sur la conductivité du memristor, c’est comme si on modifiait la transmission d’une synapse. » explique Julie Grollier, chargée de recherche au CNRS. Ces memristors sont donc des candidats séduisants dans l’imitation du fonctionnement des synapses, excitatrices ou inhibitrices. « Notre dispositif est basé sur la ferroélectricité qui est un phénomène bien connu. Contrairement à d’autres approches, nous ne modifions pas la structure du memristor par des déplacements d’ions ou d’atomes par exemple, ce qui fragilise les dispositifs. » précise Manuel Bibes, chargé de recherche au CNRS.

Un tel memristor peut donc être utilisé soit comme mémoire binaire, soit comme mémoire analogique. De plus, ce système consomme peu d’énergie : 10 femtoJ suffisent pour écrire un 0 ou un 1 dans un bit, soit dix fois moins que pour des mémoires flash. Mieux, le temps d’écriture est abaissé à la dizaine de nanosecondes. Dernier atout : la théorie prévoit un nombre de cycle de réécriture de 1014 là où les mémoires flash ne sont qu’à 105.

Plus économe, plus rapide, plus robuste ? Ce memristor pourrait bien être un élément incontournable pour la construction de neurones artificiels.

Par Audrey Loubens, journaliste scientifique