Projektbeschreibung
Edge-Computing nach dem Vorbild der Neurowissenschaft: enorm energieeffizient und sicher
Das globale Netzwerk von Geräten, die über das Internet verbunden sind, wächst exponentiell. Endgeräte am „Rand“ (Edge) des Netzwerks des Internets der Dinge (IoT) müssen zunehmend den Anspruch erfüllen, fortgeschrittene Abtast- und Verarbeitungsprozesse, wie insbesondere KI-Interferenz, auszuführen, um wertvolle Informationen aus ihrer Umgebung zu gewinnen und der Übertragung gewaltiger Rohdatenmengen an Cloud-Server ein Ende zu bereiten. Das ist nicht nur ein ausschlaggebender Gesichtspunkt, um in vielen Konsumanwendungen eine höhere Benutzerzufriedenheit zu gewährleisten, sondern auch von entscheidender Bedeutung bei sicherheitskritischen Anwendungen wie selbstfahrenden Autos. Verbesserte Abtast- und Verarbeitungsvorgänge am „Edge“ verringern Latenzen und Datenverfall und tragen zugleich einer höheren Sicherheit und Effizienz im gesamten IoT-Netzwerk bei. Das EU-finanzierte Projekt NimbleAI wird eine integrale neuromorphe Abtastungs- und Verarbeitungsarchitektur entwickeln, die verschiedene präzise Computer-Vision-Algorithmen in ressourcen- und raumbeschränkten Chips für Endgeräte ausführen kann.
Ziel
Today only very light AI processing tasks are executed in ubiquitous IoT endpoint devices, where sensor data are generated and access to energy is usually constrained. However, this approach is not scalable and results in high penalties in terms of security, privacy, cost, energy consumption, and latency as data need to travel from endpoint devices to remote processing systems such as data centres. Inefficiencies are especially evident in energy consumption.
To keep up pace with the exponentially growing amount of data (e.g. video) and allow more advanced, accurate, safe and timely interactions with the surrounding environment, next-generation endpoint devices will need to run AI algorithms (e.g. computer vision) and other compute intense tasks with very low latency (i.e. units of ms or less) and energy envelops (i.e. tens of mW or less).
NimbleAI will harness the latest advances in microelectronics and integrated circuit technology to create an integral neuromorphic sensing-processing solution to efficiently run accurate and diverse computer vision algorithms in resource- and area-constrained chips destined to endpoint devices. Biology will be a major source of inspiration in NimbleAI, especially with a focus to reproduce adaptivity and experience-induced plasticity that allow biological structures to continuously become more efficient in processing dynamic visual stimuli.
NimbleAI is expected to allow significant improvements compared to state-of-the-art (e.g. commercially available neuromorphic chips), and at least 100x improvement in energy efficiency and 50x shorter latency compared to state-of-the-practice (e.g. CPU/GPU/NPU/TPUs processing frame-based video). NimbleAI will also take a holistic approach for ensuring safety and security at different architecture levels, including silicon level.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencesinternetinternet of things
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputer vision
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
- natural sciencesphysical scienceselectromagnetism and electronicsmicroelectronics
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
HORIZON-CL4-2021-DIGITAL-EMERGING-01
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsKoordinator
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2311 EZ Leiden
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602 00 BRNO
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