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Memristive Neurons and Synapses for Neuromorphic Edge Computing

Descrizione del progetto

Sistemi avanzati ispirati al cervello per l’edge computing

L’ascesa dell’intelligenza artificiale ha intensificato la necessità di sistemi in grado di operare in modo efficiente ai margini, vicino al luogo in cui vengono generati i dati. Questi sistemi devono soddisfare requisiti rigorosi, tra cui il basso consumo energetico, l’occupazione di un’area ridotta, tempi di risposta rapidi e la capacità di apprendere in tempo reale. Il progetto MEMRINESS, finanziato dal CER, genererà nuovi paradigmi informatici per l’implementazione di sistemi intelligenti ai margini. I ricercatori studieranno architetture ispirate al cervello, in particolare reti neurali spiking che imitano il modo in cui i neuroni biologici e le sinapsi elaborano e memorizzano le informazioni. Il team sfrutterà la tecnologia memristiva per conservare la memoria senza alimentazione (memoria non volatile), replicando al contempo i comportamenti dinamici e dipendenti dal tempo dei sistemi biologici. Ciò consentirà di creare neuroni e sinapsi compatti ed efficienti dal punto di vista energetico, in grado di adattarsi a diverse scale temporali.

Obiettivo

In recent years, Artificial Intelligence has shifted towards collaborative learning paradigms, where multiple systems acquire and elaborate data in real-time and share their experience to improve their performance. MEMRINESS will generate new fundamental computing primitives that will overcome the current challenges for the deployment of intelligent systems on the edge.
The requirements of a system operating on the edge are very tight: power efficiency, low area occupation, fast response times, and online learning. Brain-inspired architectures such as Spiking Neural Networks (SNNs) use artificial neurons and synapses that perform low-latency computation and internal-state storage simultaneously with very low power consumption, but at present they mainly rely on standard technologies, which make SNNs unfit to meet the above-mentioned constraints. Indeed, the dream of compact and efficient neurons and synapses, able to work at different time scales to match real-time constants and to retain memory of their state even in the absence of a power supply, cannot be realised without flanking standard technologies with emerging ones.
In this respect, memristive technology has shown promising results, due to its ability to support non-volatile storage of the SNN parameters. Yet so far, research has prioritised the non-volatile properties of the devices rather than focusing additionally on the reproduction of multi-temporal synaptic and neural dynamics. To solve this problem, I will develop neurons and synapses that exploit the intrinsic physical characteristics and dynamics of volatile and non-volatile memristive devices to enable the design of compact, power efficient SNNs with multi timescale dynamics. I will use a holistic approach and co-develop every aspect, from the devices to the circuits, to the learning algorithms. I will use the results to design a SNN and demonstrate its collaborative and online learning capabilities in three scenarios of increasing complexity.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2021-STG

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Istituzione ospitante

RIJKSUNIVERSITEIT GRONINGEN
Contributo netto dell'UE
€ 1 096 313,74
Costo totale
€ 1 096 313,74

Beneficiari (2)