Description du projet
L’informatique de périphérie inspirée des neurosciences est extrêmement économe en énergie et sécurisée
Le réseau mondial d’appareils connectés à l’internet se développe de manière exponentielle. Les points d’extrémité à la «périphérie» du réseau IdO sont de plus en plus sollicités pour effectuer une détection et un traitement avancés, en particulier l’inférence IA, afin d’extraire des informations précieuses de leurs environnements et de supprimer la nécessité de transférer de grandes quantités de données brutes vers des serveurs cloud. Ceci est important pour améliorer la satisfaction des utilisateurs dans de nombreuses applications grand public, ainsi que dans des applications critiques pour la sécurité telles que les voitures à conduite autonome. L’amélioration de la détection et du traitement à la «périphérie» réduit les latences et la dégradation des données tout en renforçant la sécurité et l’efficacité sur l’ensemble du réseau IdO. Le projet NimbleAI, financé par l’UE, créera une architecture intégrale de détection et de traitement neuromorphique qui permettra d’exécuter efficacement des algorithmes de vision par ordinateur précis et diversifiés dans des puces aux ressources et à la surface limitées, destinées à des points d’extrémité.
Objectif
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.
Champ scientifique
- 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
Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinateur
20500 Mondragon
Espagne
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Participants (16)
08034 Barcelona
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06560 Valbonne
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
2311 EZ Leiden
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602 00 BRNO
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5656AG Eindhoven
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28006 Madrid
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46022 Valencia
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00197 Roma Rm
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20133 Milano
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75015 PARIS 15
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3001 Leuven
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24118 Kiel
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8020 Graz
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20560 Onati
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1010 Wien
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1040 Wien
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Partenaires (2)
M13 9PL Manchester
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E1 4NS London
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