Opis projektu
Miniaturowe elementy materiałowe naśladujące zachowanie neuronów impulsowych
Mózg to złożona struktura, które integruje przetwarzanie danych i pamięć za pomocą sygnałów analogowych przesyłanych pomiędzy neuronami impulsowymi. Impulsowe sieci neuronowe (SNN, ang. Spiking Neural Networks) umożliwiają rozwój neuromorficznych systemów obliczeniowych, które naśladują biologiczne mózgi. Systemy te doskonale radzą sobie z zaszumionymi danymi i bodźcami, dzięki czemu doskonale nadają się do zadań percepcyjnych, poznawczych i motorycznych. Replikacja zachowań biologicznych neuronów wymaga jednak postępów wykraczających poza istniejące technologie projektowania i produkcji. Finansowany przez ERBN projekt PeroSpiker ma na celu opracowanie miniaturowych elementów materiałowych, które naśladują zachowanie neuronów i synaps, co skutkuje mniejszymi, prostszymi i bardziej energooszczędnymi sieciami SNN. Projekt koncentruje się na perowskicie metalohalogenkowym, który jest idealnym materiałem do tworzenia urządzeń naśladujących błony biologiczne i synapsy.
Cel
A brain is a complex structure where computing and memory are tightly intertwined at very low power cost of operation, by analog signals across vast quantities of synapse-connected spiking neurons. Animal brains react intelligently to environmental events and perceptions. By developing similar Spiking Neural Networks (SNN) we can realize neuromorphic computation systems excellent for dealing with large amounts of noisy data and stimuli and very well suited for perception, cognition and motor tasks. But the current CMOS technologies perform very poorly for emulating the biological brains and their power consumption is large. Currently we cannot replicate biological neurons behaviours with existing design and manufacturing technology. This project aims to develop compact miniature material elements that will emulate closely the complex dynamic behaviour of neurons and synapses, to form SNNs with substantial reduction in footprint, complexity and energy cost for perception, learning and computation. We investigate the properties of metal halide perovskite that have produced excellent photovoltaic devices in the last decade. These perovskites have ionic/electronic conduction, hysteresis, memory effect and switchable and nonlinear behaviour, that make them ideally suited for the realization of devices in close fidelity to biological electrochemically gated membranes in neurons, and information-tracking synapses. We will use the methodology of impedance spectroscopy and equivalent circuit analysis to fabricate devices with dynamic responses emulating the natural neuronal coupling and synchronization. This method will produce the hardware that we need for a preferred spiking computational model, incorporating time, analog physical elements and dynamical complexity as computational tools. As illustration we will show visual object recognition from spiking data provided by a spiking retina by advanced neuristors and dynamic synapses.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
- medycyna i nauki o zdrowiumedycyna klinicznaokulistyka
- nauki przyrodniczenauki fizyczneoptykaspektroskopia
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Program(-y)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Temat(-y)
System finansowania
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstytucja przyjmująca
46022 Valencia
Hiszpania