Descripción del proyecto
Tecnología avanzada para una computación neuromórfica eficiente
La computación neuromórfica es una rama de la informática y la ingeniería que se basa en la estructura y el funcionamiento del encéfalo humano para diseñar y construir sistemas informáticos más eficientes y parecidos a este órgano. Los dispositivos con memristores tienen la capacidad de emular las sinapsis de los sistemas biológicos, lo que ha despertado el interés por su uso en la computación neuromórfica. El equipo del proyecto RobustNanoNet, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, pretende resolver los problemas de rendimiento de los memristores mejorando la tecnología de conmutación de resistencia. Los investigadores desarrollarán dispositivos con nuevos materiales, probarán su rendimiento y estudiarán su uso en sistemas informáticos avanzados para el aprendizaje automático. El objetivo es crear una tecnología fiable para una computación neuromórfica eficiente y fiable.
Objetivo
Resistive switching refers to the controlled change in resistance of an electronic material, e.g. metal oxide, via the creation and modulation of nanoscale filaments. Although its physics is not yet fully understood, resistive switching devices (called memristors) are promising as efficient artificial synapses in neuro-inspired computing systems. However practical challenges exist. Current devices excel in only a few of the performance metrics necessary for circuit and system integration. Moreover, they exhibit non-idealities causing neuromorphic systems using these devices to have low performance. The project will address this key issue by pursuing device-system co-optimization across four objectives, aiming to engineer a single “hero” resistive switching technology with all the desired metrics. Aim 1 will develop resistive switching devices based on a new class of materials with broad compositional space, called high entropy oxides. Promising compositions will be fabricated in a high throughput fashion. In Aim 2, a proposed characterization method via a state-of-the-art mid-infrared laser will help understand in-operando the filamentary switching at nanoscale and uncover the physical mechanisms behind its non-idealities. The fabrication and characterization will iteratively target a broad range of performance metrics. Some metrics can only be quantified across a population of devices, so Aim 3 will integrate the optimized devices on transistor circuitry for benchmarking at scale. Aim 4 targets the applicability of these devices to next generation neuromorphic systems for machine learning training. Preliminary work on a multi-layer neural network validated this concept and indicated the need for co-optimization, as proposed. RobustNanoNet will address the interdisciplinary challenges towards a reliable resistive switching technology to support robust neuromorphic systems for energy efficient computing.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitución de acogida
077190 VOLUNTARI
Rumanía