Descrizione del progetto
Sinapsi metaplastiche magnetoioniche
Le reti neurali artificiali sono algoritmi concepiti per imitare il cervello umano e riconoscere vari modelli. Nonostante le loro grandi potenzialità, quelle attualmente a disposizione sono ostacolate da una grave lacuna: a differenza degli esseri umani, infatti, non sono in grado di apprendere più compiti in sequenza. Finanziato dal Consiglio europeo per l’innovazione, il progetto METASPIN intende sviluppare una tecnologia di sinapsi artificiali a bassa potenza radicalmente nuova, basata sulla spintronica e sulla ionica, che consentirà di prevenire processi catastrofici di dimenticanza. L’hardware neuromorfico previsto si avvarrà di ionica a tensione controllata per regolare le proprietà magnetiche in nanodispositivi noti come magnetoionici, con l’obiettivo di sostenere la metaplasticità sinaptica artificiale. Prendendo ispirazione dal cervello umano, il concetto proposto attribuisce un valore nascosto agli stati delle sinapsi artificiali allo scopo di codificarne l’importanza. In tal modo la riconfigurazione dello stato sinaptico in seguito all’apprendimento di un nuovo compito diventerà più semplice o più difficile, determinando una gerarchia rispetto alle informazioni apprese in precedenza e prevenendo di conseguenza processi catastrofici di dimenticanza.
Obiettivo
In METASPIN we envision a radically new low-power artificial synapse technology based on spintronics nanodevices that will prevent catastrophic forgetting, i.e. the loss of memory of previously learned tasks upon learning new ones, a major flaw currently faced by all artificial intelligence applications.
We will develop a new class of neuromorphic hardware that will use magneto-ionics to support synaptic metaplasticity, i.e. a feature inspired by the human brain based on assigning a hidden value to the states of artificial synapses to encode how important each state is. This will make it easier or harder to reconfigure the synaptic state upon learning a new task, giving a hierarchy to previously learned information and thus preventing catastrophic forgetting. The synaptic states will be given by the two magnetisation orientations in ferromagnets with perpendicular magnetic anisotropy, and by ferro/antiferromagnetic order in materials where the two phases coexist. In all cases, magneto-ionic gating will be used to locally modulate intrinsic magnetic properties to assign hidden states to each synaptic state. The magneto-ionic hidden states will translate into a modulation of the switching probability between synaptic states, introducing the metaplasticity functionality. In parallel, we will develop ANNs learning schemes, adapted to our device physics and inspired by biological synaptic activity, that can learn with mitigated catastrophic forgetting. The ultimate goal of this project is to integrate this advanced synaptic technology and learning algorithms into an ANN demonstrator to test multitask learning on proof-of-concept tasks inspired by medical AI, and assess the impact of metaplasticity in catastrophic forgetting.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.3.1 - The European Innovation Council (EIC) Main Programme
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-EIC-2022-PATHFINDEROPEN-01
Vedi altri progetti per questo bandoMeccanismo di finanziamento
HORIZON-EIC -Coordinatore
91190 Gif-Sur-Yvette
Francia