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Phase Change Materials for Energy Efficient Edge Computing

Descrizione del progetto

Una nuova tecnologia di rete neurale oscillatoria per migliorare le interazioni uomo-macchina e la nanoelettronica

Il nostro mondo non è mai stato così digitalizzato. Con la continua crescita delle applicazioni di intelligenza artificiale e nanoelettronica, l’uso dei sensori è importante. Attualmente, la maggior parte dei sensori riceve input analogici dal mondo reale e genera segnali analogici da elaborare. L’inevitabile digitalizzazione di questi segnali, tuttavia, creerà enormi quantità di dati grezzi che richiedono molta memoria e un elevato consumo energetico. Con l’aumento del numero di IoT basati su sensori, sarà necessario affrontare anche i limiti della larghezza di banda. In questo contesto, il progetto PHASTRAC, finanziato dall’UE, svilupperà un paradigma di calcolo neuromorfico analogico-informativo basato su reti neurali oscillatorie. L’obiettivo di questa architettura informatica basata su reti neurali oscillatorie consisterà nell’interfacciarsi in condizioni di continuità con i sensori e nell’elaborare i loro dati analogici senza alcuna conversione analogico-digitale.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-CL4-2022-RESILIENCE-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN
Contributo netto dell'UE
€ 1 025 333,75
Indirizzo
GROENE LOPER 3
5612 AE Eindhoven
Paesi Bassi
Regione
Zuid-Nederland Noord-Brabant Zuidoost-Noord-Brabant
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 1 025 333,75

Partecipanti (2)

Partner (1)