Fabrice SEGUIN

Poste

Enseignant-chercheur

Localisation

Brest

Contact information:

Tél.

+33 2 29 00 10 83
Biographie

Maître de conférence / Département électronique

Fabrice Seguin was born in Talence, FRANCE in 1973. He received the Ph.D. degree from the Universite Bordeaux 1, France, in 2001. His doctoral research concerned the current mode design of high-speed current-conveyors and applications in RF circuits. In 2002, he joined the Electronic Engineering Department of Telecom Bretagne, Brest, France, as a full-time lecturer. At PRACOM, (Pôle de Recherche Avancée en Communications) he is currently involved with design issues of analogue channel decoders and related topics.

Activités de recherche

L'axe de recherche circuit vise à trouver des solutions alternatives analogiques à des fonctions existantes dans le domaine des communications numériques telles que le décodage canal par exemple. De façon générale, il s’agit de réaliser par une implantation matérielle analogique des fonctions de calcul de données et autres opérations mathématiques. Cela s’avère aussi judicieux dans des applications spécifiques comme celles rencontrées dans le domaine du biomédical ou la gestion de l’énergie.

Fiabilité des circuits nanométriques

En 2012 peu de fabricants de semi-conducteur produisent en masse des circuits en technologie 28nm. Les générations ultérieures commenceront à poser de véritables problèmes en ce qui concernent la fiabilité du signal à l’intérieur même de ces circuits nanométriques. Les raisons en sont, entre autres, la faiblesse des signaux électriques, les couplages capacitifs, les couplages substrat, le bruit d’alimentation, les dispersions technologiques ainsi que les effets des radiations. Dans le domaine de la nanoélectronique, la tolérance aux fautes est considérée comme une des questions les plus urgentes à traiter. En raison de la très grande densité d’intégration, de la diminution des tensions d’alimentation et des variations technologiques il est couramment admis que les composants ne seront intrinsèquement plus fiables. Il faut s’attendre alors à entrer dans l’ère de l’électronique probabiliste où chaque information sera pondérée par une probabilité associée. Une solution innovante consiste à insérer au cœur du silicium des techniques de détection et correction d’erreurs et de les associer à part entière au développement des fonctions essentielles au traitement de l’information. Les convertisseurs analogique/numérique rentrent dans ce cadre. Ainsi une thèse ayant pour fondement le développement d’un convertisseur SAR de 8 bits est en cours afin de le rendre insensible aux erreurs.

Evolution du trait minimum de la technologie CMOS
Evolution du trait minimum de la technologie CMOS

Récupération d’énergie pour réseaux de capteurs

La diminution de la consommation des composants électroniques a permis l’essor d’applications mobiles sans fils. La majeure partie de ces objets communicants sont alimentés par des piles ou batteries. Même si ces sources d’alimentation ont enregistrées des progrès notables au cours de ces dernières années, il n’en reste pas moins que celles-ci se traduisent par une durée de vie limitée. De plus leur implémentation peut s’avérer problématique en fonction de leur accessibilité (implants médicaux sous-cutanés, textiles,…). C’est pourquoi il s’avère judicieux de trouver une alternative à l’alimentation de ces objets. L’objectif de ce travail est de rechercher des techniques innovantes et efficaces de récupération de l’énergie électromagnétique de manière opportuniste. L’environnement ambiant étant en permanence balayé par un rayonnement électromagnétique (dû en grande partie par des émissions radiofréquences), il est très intéressant de pouvoir récupérer cette énergie afin d’alimenter des systèmes électroniques autonomes Les applications visées concernent les objets communicants, les réseaux de capteurs, et tous les systèmes nécessitants une certaine autonomie énergétique. Sont également visés les capteurs embarqués sur les personnes, dans le cadre d’applications biomédicales par exemple, qui requièrent une liberté de mouvement. Une thèse a été initiée afin de répondre à ces demandes. Parallèlement le projet Smartsensing a été démarré afin de réaliser des vêtements (teeshirts) incluant des capteurs autonomes en énergie.

Khun

Codage Neural

Les récents travaux de recherche de Gripon et Berrou ont montré que les principes des communications numériques pouvaient s’appliquer à la compréhension et à l’imitation du codage neural. Il a ainsi été proposé un nouveau de type de réseau de fanaux (ces fanaux sont équivalents aux populations de neurones biologiques appelés microcolonnes) ayant une grande capacité et une grande diversité d’apprentissage du fait du grand nombre de connections possibles entre fanaux. L’organisation du réseau se fait en groupements de fanaux appelés grappes. À chaque grappe correspond une catégorie d’information particulière. Les connections entre fanaux de différentes grappes permettent alors au réseau d’ « apprendre » des messages complexes et multiformes. Contrairement à d’autres types de réseaux de neurones, tels que les réseaux de Perceptrons Multi-Couches (PCM) ou de Hopfield, les informations échangées entre fanaux sont de poids constant. Par ailleurs, les lois de codage sont très parcimonieuses et s’appuient sur des procédures de décodage de type « winner-take-all », biologiquement plausibles. Ces lois de codage et de décodage  permettent au réseau de retrouver le message même si la stimulation par des signaux externes est parcellaire] ou distordue. Le réseau réalise donc la fonction de mémoire adressable par son contenu ou mémoire associative. Une thèse a été initiée afin de proposer une réalisation physique des réseaux de neurones imaginés par Gripon et Berrou et à ouvrir de nouvelles perspectives pour le codage neural en explorant les capacités de son intégration analogique. Une deuxième thèse consiste à étudier le potentiel des cliques neurales dans les applications de gestion d'énergie comme par exemple l’alimentation de microprocesseurs.

 

Projets de recherche

  • 2019-2022, SAFIRS, Smart Air Filtration & Remote Sensing
  • 2019 XEMIS

    , Traitement de données pour la camera Xemis au Xenon liquide
  • 2018-2021 OCULENS,

    Lentille de contact instrumentée pour analyse du regard
  • 2016-2019 DRChim

    , Détecion de Risques Chimiques, thèse DGA en collaboration avec l’IRDL de l’Université de Bretagne Sud
  • 2016-2019 AHAD

    , Analyse d’Haleine pour Aide au Diagnostic, en collaboration avec l’IMT Lille Douai et le CHUde Lille, thématique des nez artificiel.
  • 2014-2107 TRAPSIB, traitement parcimonieux de signaux biologiques dans BSAN. Financement Pracom

  • 2015-2018 NAND, Noise Against Noise Decoder, ANR
  • 2014-2018 Reliasic In this project, we want to address the problem of fault-tolerant computation with a bottom-up approach, starting from an existing application (a GPS receiver) and adding some redundant mechanisms to allow the GPS receiver to be tolerant to transient errors due to low voltage supply
  • 2012-2017 SmartSensing This project aims at implemeting BANs within  fabrics using conducting fibres.  The project involves fabric manufacturer Payen and electronic company Eolane. Financed through Banque Publique d'Investissement.
  • 2012-2015 NEUCOD this project is about the analysis and desing of analogue encoded neural networks invented by Prof. C. Berrou. The networks are implemeented in 65nm CMOS tehnology. Financed partly through a grant from the European Research Council (UE).
  • 2010-2012 DECONSCOCO   Research project for Orange Labs (Crédit Recherche Externalisé) on decoding Short length Codes.
  • 2010-2012 CONSCOCO  Research project for Orange Labs (Crédit Recherche Externalisé) on Construction of Short length Codes.
  • 2009-2012 CORTEX SAG  This project led to implement cortex codes in 0.25µm CMOS Technology.
  • 2008-2010 EDCA   Research project for Orange Labs (Crédit Recherche Externalisé) on analogue channel decoders for long frames. This led to the design of a 0.25µm BiCMOS decoders able to decode frames of 96 double-binary symbols using 24-double  binary elementary decoders designed during project TADA.
  • 2003 - TADA  This project led to design and test of 24 double binary 4nj/decoded bits 0.25µm BiCMOS elementary analogue channel decoder.

Cours - Enseignements

  • Electronique Analogique
  • Electronique Numérique
  • Physique du semiconducteur

Thèses encadrées

  •  Paul Le Maout (2019): Analyse de l’air exhalé par des matrices de capteurs nanocomposites: le nez électronique pour l’aide au diagnostic.
  •  Paul Chollet, (2017): Traitements parcimonieux de signaux biologiques
  • Veronique Khun (2015) : Capture opportuniste d'énergie micro-onde pour l'autonomie des objets communicants.
  • Bartosz Boguslawski (2015): Power management, multiprocessor system-on-chip, and neural networks.
  • Benoît Larrras (2015) : Analogue Implementation of encoded artifical neural networks(ENN). (funded by the European Research Council grant ERC AdG2011 290901 NEUCOD).
  • A first chip in ST 65nm CMOS is taped-out in October 2013.
  • Daniel Gomez Toro (2014): Temporal Filtering with Soft Error Detection and Correction Technique for Radiation Hardening Based on a C-element and BICS
  • Jorge Perez-Chamorro (2009): Analogue Decoding of the Cortex Codes. Led to the design and test of 2 subthreshold 8-bit 0.16nJ/decoded bit 0.25µm CMOS cortex analogue decoders.
  • Matthieu Arzel (2006): Semi-iterative analogue turbo decoding: an application to DVB-RCS-like codes.
  • Led to the design and test of a 24 double-binary symbol 4nj/decoded bit 0.25µm BiCMOS analogue decoders.
Publications HAL