Experimental investigation of stochastic ...
Document type :
Communication dans un congrès avec actes
Title :
Experimental investigation of stochastic resonance in a 65 nm CMOS artificial neuron
Author(s) :
Hedayat, Sara [Auteur]
Sourikopoulos, Ilias [Auteur]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Loyez, Christophe [Auteur]
Circuits Systèmes Applications des Micro-ondes - IEMN [CSAM - IEMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Danneville, François [Auteur]
Advanced NanOmeter DEvices - IEMN [ANODE - IEMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Clavier, Laurent [Auteur]
Circuits Systèmes Applications des Micro-ondes - IEMN [CSAM - IEMN]
Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai [IMT Lille Douai]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Hoel, Virginie [Auteur]
Circuits Systèmes Applications des Micro-ondes - IEMN [CSAM - IEMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Cappy, Alain [Auteur]
Advanced NanOmeter DEvices - IEMN [ANODE - IEMN]
Institut de Recherche sur les Composants logiciels et matériels pour l'Information et la Communication Avancée - UAR 3380 [IRCICA]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Sourikopoulos, Ilias [Auteur]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Loyez, Christophe [Auteur]

Circuits Systèmes Applications des Micro-ondes - IEMN [CSAM - IEMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Danneville, François [Auteur]

Advanced NanOmeter DEvices - IEMN [ANODE - IEMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Clavier, Laurent [Auteur]

Circuits Systèmes Applications des Micro-ondes - IEMN [CSAM - IEMN]
Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai [IMT Lille Douai]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Hoel, Virginie [Auteur]

Circuits Systèmes Applications des Micro-ondes - IEMN [CSAM - IEMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Cappy, Alain [Auteur]

Advanced NanOmeter DEvices - IEMN [ANODE - IEMN]
Institut de Recherche sur les Composants logiciels et matériels pour l'Information et la Communication Avancée - UAR 3380 [IRCICA]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Conference title :
International Conference on Noise and Fluctuations (ICNF)
City :
Vilnius
Country :
Lituanie
Start date of the conference :
2017-06-20
Book title :
International Conference on Noise and Fluctuations (ICNF)
Journal title :
Proceedings of 24th International Conference on Noise and Fluctuations, ICNF 2017
Publisher :
IEEE
Publication date :
2017
English keyword(s) :
artificial neuron
energy efficiency
stochastic resonance
noise
non linear detector
energy efficiency
stochastic resonance
noise
non linear detector
HAL domain(s) :
Sciences de l'ingénieur [physics]
English abstract : [en]
This work proposes an experimental demonstration of the stochastic resonance, a phenomenon widely observed in biology using a 65 nm CMOS artificial neuron. The stochastic resonance has been revealed through two different ...
Show more >This work proposes an experimental demonstration of the stochastic resonance, a phenomenon widely observed in biology using a 65 nm CMOS artificial neuron. The stochastic resonance has been revealed through two different statistical studies. Moreover, when optimal, a signal to noise ratio at the output of the artificial neuron of 22.4 dB is achieved, for an ultra low power consumption, lower than 60 pW.Show less >
Show more >This work proposes an experimental demonstration of the stochastic resonance, a phenomenon widely observed in biology using a 65 nm CMOS artificial neuron. The stochastic resonance has been revealed through two different statistical studies. Moreover, when optimal, a signal to noise ratio at the output of the artificial neuron of 22.4 dB is achieved, for an ultra low power consumption, lower than 60 pW.Show less >
Language :
Anglais
Peer reviewed article :
Oui
Audience :
Internationale
Popular science :
Non
Source :