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[Actualité scientifique] Repousser les limites du stockage de données grâce à l’apprentissage automatique

par Clément Blondel - publié le

Inscrire et relire des informations avec la plus grande densité de stockage possible est un enjeu permanent pour les données numériques. Dans ce travail publié dans Nature Nanotechnology, une nouvelle méthode permettant d’aller au-delà des meilleures technologies actuelles a été développée utilisant des nanostructures de silicium et des réseaux de neurones artificiels. Ces travaux ont été menés par des scientifiques toulousaine·es du Centre d’élaboration de matériaux et d’études structurales du CNRS (CEMES) et du Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes (LAAS-CNRS).

Contacts chercheurs
Peter Wiecha, chercheur au Centre d’élaboration de matériaux et d’études structurales du CNRS (CEMES)

Guilhem Larrieu, chercheur CNRS au Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes (LAAS-CNRS)

Voir en ligne : Sur le site de l’Institut de physique