Projektbeschreibung
Bio-inspirierte visuelle Verarbeitung an den Rand des Netzes bringen
Der Datenverkehr im Internet explodiert exponentiell. Die immer umfangreichere Einführung von 5G-Netzen und die Konnektivität von Geräten am Rand des Netzes, von Konsumgütern und Autos bis hin zu Fabrikrobotern, führen zu einer erheblichen Nachfrage nach leistungsstarkem Edge-Computing mit geringem Stromverbrauch. In naher Zukunft werden viele der Edge-verbundenen Geräte darauf angewiesen sein, die Umgebung zu erfassen, Veränderungen zu erkennen und sich daran anzupassen – sei es ein selbstfahrendes Auto oder ein Fabrikroboter, der sich durch ein überfülltes Lager bewegt. Das EU-finanzierte Projekt MISEL wird ein neuromorphes Sensorsystem mit niedrigem Stromverbrauch und eingebetteter neuromorpher Verarbeitung entwickeln, um das menschliche visuelle System von der zellulären Ebene bis hin zu Gehirnregionen und der Verarbeitung vernetzter Systeme nachzuahmen. Erfolg wird inspirieren und Innovationen am Rand des Netzes ermöglichen.
Ziel
"MISEL aims at bringing artificial intelligence to the edge computing (decisions made on-device) through a low-power bio-inspired vision system with multi-spectral sensing and in sensor spatio-temporal neuromorphic processing based on complex events. The science-to-technology breakthrough is the heterogeneous integration of a neuromorphic computing scheme featuring three different abstraction levels (cellular, cerebellar and cortex processors) with high-density memory arrays and adaptive photodetector technology for fast operation and energy efficiency. The context-aware, low power and distributed computation paradigm supported by MISEL is promising alternative to the current approach relying on massive-data transfers and large computational resources, e.g. workstations or cloud servers. This answers to the challenges and related scope presented in the Work Programme towards ""more complex, brain mimicking low power systems"" ""exploiting a wider range of biological principles from the hardware level up"" by introducing the human eye like adaptivity with cellular processor and the data fusion, learning, reasoning, and “conscious” decisions performed by the cortex.
The stand-alone system fabricated in MISEL will be tested on timely and challenging applications such as distinguishing birds from drones through their spatio-temporal flying signature, and scene anomaly detection from a mobile platform. From the technology development and industrialization point of view, MISEL includes the whole value chain: materials research for back-end of line (BEOL) processing-compatible densely-packed ferroelectric non-volatile memories (FeRAMs) and intensity adaptive photodetectors, novel neuromorphic computing algorithms and circuit implementations, and system level benchmarking. This is all in line with the challenge and scope of ""outperforming conventional SoA with relevant metric"" and benchmarking ""challenging end-to-end scenarios of use"" for industrial adaptation.
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Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligence
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensorsoptical sensors
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringroboticsautonomous robotsdrones
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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H2020-FETPROACT-2020-01
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
02150 Espoo
Finnland