Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Memristive Neurons and Synapses for Neuromorphic Edge Computing

Opis projektu

Zaawansowane systemy obliczeń brzegowych inspirowane mózgiem

Rozwój sztucznej inteligencji zwiększył zapotrzebowanie na wydajne systemy brzegowe, które mogą działać na krawędzi sieci, blisko miejsca generowania danych. Systemy te muszą spełniać rygorystyczne wymagania, które obejmują niskie zużycie energii, niewielkie rozmiary, szybki czas reakcji i zdolność uczenia się w czasie rzeczywistym. Zespół finansowanego ze środków Europejskiej Rady ds. Badań Naukowych projektu MEMRINESS opracuje nowe paradygmaty obliczeniowe pozwalające na wdrażanie inteligentnych systemów na brzegu sieci. Naukowcy będą badać architektury inspirowane mózgiem, w szczególności sieci neuronowe, które odtwarzają przetwarzanie i magazynowanie informacji przez biologiczne neurony i synapsy. Zespół wykorzysta technologię memrystorów w celu zbudowania pamięci trwałej niewymagającej zasilania, jednocześnie odtwarzając dynamiczne, zależne od czasu zachowania układów biologicznych. Umożliwi to budowanie kompaktowych, energooszczędnych neuronów i synaps, które będą w stanie działać w wielu skalach czasowych.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2021-STG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

RIJKSUNIVERSITEIT GRONINGEN
Wkład UE netto
€ 1 096 313,74
Koszt całkowity
€ 1 096 313,74

Beneficjenci (2)