Projektbeschreibung
Eine neuartige Technologie auf der Basis oszillierender neuronaler Netze, die Mensch-Maschine-Interaktionen und Nanoelektronik verbessern kann
Unsere Welt ist digitalisierter denn je. Angesichts der steten Weiterentwicklung von KI-Anwendungen und der Nanoelektronik gewinnt der Einsatz von Sensoren an Bedeutung. Die meisten heutigen Sensoren empfangen analoge Eingangssignale aus der realen Welt und erzeugen analoge Signale, die dann verarbeitet werden. Die unweigerliche Digitalisierung dieser Signale wird allerdings zur Entstehung enormer Mengen von Rohdaten führen, die hohe Speicherkapazitäten und Energiemengen erfordern. Mit der zunehmenden Anzahl von sensorbasierten Anwendungen im Internet der Dinge werden auch Bandbreitenbeschränkungen ein Problem darstellen, das gelöst werden muss. Vor diesem Hintergrund wird das EU-finanzierte Projekt PHASTRAC ein Paradigma der neuromorphen Analog-to-Information-Informatik entwickeln, das auf oszillierenden neuronalen Netzen basiert. Ziel dieser Informatikarchitektur mit oszillierenden neuronalen Netzen ist es, eine nahtlose Schnittstelle zu Sensoren herzustellen und die analogen Daten dieser Sensoren ohne eine Analog-zu-Digital-Wandlung zu verarbeiten.
Ziel
In recent years, we have witnessed an explosion of artificial intelligence (AI) applications which will continue to grow over the next decade. An intelligent and digitized society will be ubiquitous, enabled by increased advances in nanoelectronics. Key drivers will be sensors interfacing with the physical world and taking appropriate action in a timely manner while operating with energy efficiency and flexibility to adapt. The vast majority of sensors receive analog inputs from the real world and generate analog signals to be processed. However, digitizing these signals not only creates enormous amount of raw data but also require a lot of memory and high-power consumption. As the number of sensor-based IoTs grows, bandwidth limitations make it difficult to send everything back to a cloud rapidly enough for real-time processing and decision-making, especially for delay-sensitive applications such as driverless vehicles, robotics, or industrial manufacturing.
In this context, PHASTRAC proposes to develop a novel analog-to-information neuromorphic computing paradigm based on oscillatory neural networks (ONNs). We propose a first-of-its-kind and novel analog ONN computing architecture to seamlessly interface with sensors and process their analog data without any analog-to-digital conversion. ONNs are biologically inspired neuromorphic computing architecture, where neuron oscillatory behavior will be developed by innovative phase change VO2 material coupled with synapses to be developed by bilayer Mo/HfO2 RRAM devices. PHASTRAC will address key issues 1) novel devices for implementing ONN architecture, 2) novel ONN architecture to allow analog sensor data processing, and 3) processing the data efficiently to take appropriate action. This “sensing-to-action” computing approach based on ONN technology will allow energy efficiency improvement 100x-1000x and establish a novel analog computing paradigm for improved future human-machine interactions.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
HORIZON-CL4-2022-RESILIENCE-01
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