European Commission logo
français français
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

ULTRA-ENERGY EFFICIENT AND SECURE NEUROMORPHIC SENSING AND PROCESSING AT THE ENDPOINT

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.

Coordinateur

IKERLAN S. COOP
Contribution nette de l'UE
€ 722 500,00
Adresse
P JOSE MARIA ARIZMENDIARRIETA 2
20500 Mondragon
Espagne

Voir sur la carte

Région
Noreste País Vasco Gipuzkoa
Type d’activité
Research Organisations
Liens
Coût total
€ 722 500,00

Participants (16)

Partenaires (2)