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Ferroelectric Vertical Low energy Low latency low volume Modules fOr Neural network Transformers In 3D

Descrizione del progetto

Nuova tecnologia per una traduzione automatica ottimale

Una società innovativa, inclusiva e sostenibile è una priorità europea. Per molte persone, l’inclusività e la sostenibilità si basano su una traduzione da parlato a parlato ottenuta attraverso un piccolo dispositivo posizionato all’interno dell’orecchio basato sull’Internet delle cose e subordinato alla connettività internet. Tuttavia, nonostante i significativi miglioramenti della traduzione automatica, l’uso di tali dispositivi è ostacolato dalle reti neurali artificiali ad alta intensità di calcolo e che consumano energia, che hanno bisogno di implementazioni basate su server. Inoltre, i dubbi sulla protezione dei dati e sulla privacy sono in aumento. Una soluzione è rappresentata dai transistor a effetto di campo a nanofili verticali ferroelettrici (VNWFET). Attraverso l’effettiva fabbricazione di VNWFET, il progetto FVLLMONTI, finanziato dall’UE, svilupperà livelli hardware regolari 3D impilati di reti neurali basati su una co-ottimizzazione precisa di hardware e software per una traduzione automatica più efficiente.

Obiettivo

"In the context of the fourth industrial revolution along with unprecedented growing global interdependencies, an innovative, inclusive and sustainable society is a sound European priority. For many people, the way towards inclusive and sustainable daily life goes through a lightweight in-ear device allowing speech-to-speech translation. Today, such IoT devices require internet connectivity which is proven to be energy inefficient. While machine translation has greatly improved, an embedded lightweight energy-efficient hardware remains elusive because existing solutions based on artificial neural networks (NNs) are computation-intensive and energy-hungry requiring server-based implementations, which also raises data protection and privacy concerns. Today, 2D electronic architectures suffer from ""unscalable"" interconnects, making it difficult for them to compete with biological neural systems in terms of real-time information-processing capabilities with comparable energy consumption. Recent advances in materials science, device technology and synaptic architectures have the potential to fill this gap with novel disruptive technologies that go beyond conventional CMOS technology. A promising solution comes from vertical nanowire field-effect transistors (VNWFETs) to unlock the full potential of truly 3D neuromorphic computing performance and density. Through actual VNWFETs fabrication setting up a design-technology co-optimization approach, the FVLLMONTI vision is to develop regular 3D stacked hardware layers of NNs empowering the most efficient machine translation thanks to a fine-grain hardware / software co-optimisation. FVLLMONTI consortium is a strong partnership with complementary expertise and extensive track-records in the fields of nanoelectronics, unconventional logic design, reliability, system‐level design, machine translation, cognition sciences. The consortium is composed of 50% of junior researchers and 90% of first-time participants to FETPROACT."

Invito a presentare proposte

H2020-FETPROACT-2018-2020

Vedi altri progetti per questo bando

Bando secondario

H2020-FETPROACT-2020-01

Meccanismo di finanziamento

RIA - Research and Innovation action

Coordinatore

UNIVERSITE DE BORDEAUX
Contribution nette de l'UE
€ 911 231,25
Indirizzo
PLACE PEY BERLAND 35
33000 Bordeaux
Francia

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Regione
Nouvelle-Aquitaine Aquitaine Gironde
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 924 731,25

Partecipanti (7)