Description du projet
Amener le traitement visuel bio-inspiré en périphérie de réseau
Le trafic de données sur Internet explose de manière exponentielle. Le déploiement de plus en plus expansif des réseaux 5G et la connectivité des dispositifs en périphérie de réseau, des produits de consommation aux voitures en passant par les robots d’usine, sont à l’origine d’une demande importante pour une informatique en périphérie de haute performance et à faible consommation. Dans un avenir proche, nombre des dispositifs connectés en périphérie reposeront sur la détection de l’environnement, en observant et s’ajustant aux changements, que ce soit une voiture autonome ou un robot d’usine se déplaçant dans un entrepôt encombré. Le projet MISEL, financé par l’UE, mettra au point un système de détection neuromorphique à faible consommation doté d’un traitement neuromorphique embarqué pour reproduire le système visuel de l’être humain, du niveau cellulaire aux régions cérébrales et au traitement de systèmes interconnectés. La réussite du projet inspirera et ouvrira la voie à des innovations en périphérie de réseau.
Objectif
"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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Champ scientifique
- 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
Programme(s)
Régime de financement
RIA - Research and Innovation actionCoordinateur
02150 Espoo
Finlande