Descripción del proyecto
Una innovadora red neuronal artificial podría aprender hasta diez millones de veces más rápidamente que nosotros
Desarrollar redes neuronales artificiales que puedan aprender, procesar y «pensar» tal y como lo hace el encéfalo es algo así como el santo grial y tendría unas aplicaciones prácticamente ilimitadas. Los paradigmas de aprendizaje profundo que explotan las redes neuronales artificiales jerárquicas de varas capas y que imitan la estructura del encéfalo también pueden imitar la capacidad del encéfalo para aprender a partir de ejemplos. Por el momento, ya han obtenido un enorme éxito e incluso han superado el rendimiento de los humanos en determinadas áreas. El proyecto financiado con fondos europeos RadioSpin tiene por objeto presentar redes de aprendizaje profundo que procesen señales de radiofrecuencia (RF) y que sean capaces de aprender a velocidades hasta diez millones de veces más rápido en comparación con el encéfalo humano. Las aplicaciones utilizadas como referencia se basarán en los campos de la mamografía y la identificación de huellas de RF para el internet de las cosas.
Objetivo
The goal of RadioSpin is to build a hardware neural network that computes using neural dynamics as in the brain, has a deep layered architecture as in the neocortex, but runs and learns faster, by seven orders of magnitude. For this purpose, we will use ultrafast radio-frequency (RF) oscillators to imitate the rich, reconfigurable dynamics of biological neurons. Within the RadioSpin project, we will develop a new breed of nanosynapses, based on spintronics technology, that directly process the RF signals sent by neurons and interconnects them layer-wise. We will demonstrate and benchmark our concept by building a lab-scale prototype that co-integrates for the first time CMOS RF neurons with spintronic RF synapses. We will develop brain-inspired algorithms harnessing oscillations, synchrony and edge-of-chaos for computing and show that they can run on RadioSpin deep network RF technology. Finally, we will benchmark RadioSpin technology for biomedical and RF fingerprinting applications where fast and low energy consumption classification of RF signals are key.
To achieve its ambitious goals RadioSpin brings together frontier researchers along the entire chain of neuromorphic engineering, from material science (spintronic nanodevices), physics (non-linear dynamics), electronics (RF CMOS design), computer science (artificial intelligence algorithms), and microwave signal processing. Two innovative companies bring real-life use-cases (microwave mammography and IoT RF fingerprinting). The scientific experts are further complemented by experts in the field of innovation, commercial deployment and IP monetisation, as well as communication and public engagement.
Ámbito científico
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringinformation engineeringtelecommunicationsradio technologyradio frequency
- natural sciencescomputer and information sciencesinternetinternet of things
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsignal processing
- natural sciencesphysical scienceselectromagnetism and electronicsspintronics
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputational intelligence
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaConvocatoria de subcontratación
H2020-FETPROACT-2020-01
Régimen de financiación
RIA - Research and Innovation actionCoordinador
33000 Bordeaux
Francia