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Memristive Neurons and Synapses for Neuromorphic Edge Computing

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.

Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

NAMLAB GGMBH
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 1 499 488,00
Indirizzo
NOTHNITZER STRASSE 64 a
01187 Dresden
Germania

Mostra sulla mappa

Regione
Sachsen Dresden Dresden, Kreisfreie Stadt
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 1 499 488,00

Beneficiari (1)

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