Daniel BrunnerOptique et photonique
Chargé de recherche CNRS à l’Institut Franche-Comté électronique mécanique thermique et optique - sciences et technologies (FEMTO-ST)1 , spécialiste des réseaux de neurones photoniques.
Après l’obtention de son doctorat, Daniel Brunner poursuit ses recherches à travers l’Europe, avant d’entrer au CNRS en 2015. Il explore le potentiel d’une nouvelle génération d’architectures photoniques pour le traitement d’informations. Pour cela, il élabore des dispositifs photoniques neuromorphiques - inspirés du cerveau humain - dont l’architecture est plus rapide et plus efficace que celle des technologies actuelles d’intelligence artificielle (IA). Son idée : créer des réseaux de neurones 3D communiquant par des signaux optiques, plutôt qu’électroniques. Daniel Brunner a ainsi mis en place une approche microsystème innovante. Grâce à des guides d’ondes interconnectés fabriqués par impression 3D, il relie de nombreux neurones optiques à grande échelle. Cette première mondiale a ouvert la voie au développement d’une nouvelle génération de réseaux de neurones matériels qui optimiseront des champs d’application de l’IA.
- Institut Franche-Comté électronique mécanique thermique et optique - sciences et technologies
- Délégation Centre Est
- Institut des sciences de l’ingénierie et des systèmes
- 1CNRS/Comue Université Bourgogne Franche-Comté
Projet INSPIRE - ERC Consolidator Grant 2022
L'intégration photonique tridimensionnelle pour révolutionner l'apprentissage profond
Les réseaux neuronaux (RN) révolutionnent le calcul et surpassent déjà les performances humaines selon de nombreux critères d'évaluation. Cependant, malgré les promesses évidentes, les architectures actuelles perdent gravement en efficacité de calcul et ne peuvent pas être mise à l’échelle. Les performances des plateformes actuelles des réseaux neuronaux sont inférieures de plusieurs ordres de grandeur à ce qui est théoriquement possible, et le développement futur de l'intelligence artificielle est en péril.
INSPIRE résoudra ce problème en développant des processeurs RN à l'aide de composants photoniques avancés, permettant notamment une percée avec des guides d'ondes photoniques tridimensionnels intégrés. Ceci permettra de mettre en œuvre une architecture d'inspiration biologique, entièrement parallèle et qui pourra être mise à l’échelle. INSPIRE créera une unité de traitement tensoriel optique entièrement programmable, qui calculera la connexion d'un RN avec des vitesses et une efficacité énergétique dépassant l'état de l'art de deux ordres de grandeur. Un deuxième système ira beaucoup plus loin en mettant en œuvre des réseaux neuronaux optiques entièrement flexibles et programmables basés sur des guides d'ondes 3D et des lasers à semi-conducteurs.
Les guides d'ondes photoniques 3D permettront de réaliser des circuits intégrés d'une taille égale à celle d'un réseau neuronal, ce qui est impossible avec l'intégration 2D.
CV
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2010 : Doctorat en optoélectronique à l’université Heriot-Watt, Edimbourg (Écosse)
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2010 - 2015 : Postdoctorat Marie-Curie à l’IFISC (Institute for Cross-Disciplinary Physics and Complex Systems), University of the Balearic Islands & CSIC (Espagne)
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2015 : Entrée au CNRS – Chargé de recherche à l’Institut FEMTO-ST
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2019 : Habilitation à diriger des recherches, université de Bourgogne Franche-Comté
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2022 : Coordinateur du projet ERC INSPIRE