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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Energy-efficient hardware implementation of memristor-based in-memory computing

Descripción del proyecto

Soluciones pioneras para el internet de las cosas del mañana

En el panorama en constante evolución de la ingeniería neuromórfica es importante acortar la brecha entre las complejidades biológicas del cerebro y el silicio personalizado. Aunque los memristores demostraron su potencial para resolver los problemas de densidad de sinapsis, su escalabilidad se vio limitada por la disipación de energía y el tamaño de los chips. En este contexto, el equipo del proyecto EEHIMIC, financiado por las acciones Marie Skłodowska-Curie, pretende revolucionar la eficiencia energética de las redes neuronales y preparar el terreno para una nueva era de aplicaciones inteligentes del internet de las cosas. Aprovechando la tecnología de vanguardia FDSOI28nm, las neuronas están diseñadas para optimizar el consumo de energía. Otras innovaciones incluyen pulsos de conmutación rápida para la activación de sinapsis de baja corriente. Gracias a la integración en placas de circuito impreso, el equipo de EEHIMIC aspira a potenciar el aprendizaje no supervisado, permitiendo un reconocimiento de letras y dígitos que ahorre energía.

Objetivo

Neuromorphic engineering is an emerging bio-inspired discipline that morphs the biological brain on custom silicon. Although memristors rose as a potential synapse to solve the density challenge in a memristive crossbar, the scalability of the crossbar is limited by its power dissipation and chip area. To contribute to low power dissipation, I focus on improving the energy efficiency of the synapses (non-filamentary category) and neurons, which are the fundamental constituents of the neural network-enabled IOTs. The energy efficiency of the synapses will be improved by applying fast switching pulses on the bulk-based synapses that result in low switching currents. The energy efficiency of the neurons will be improved by taking advantage of the FDSOI28nm technology node by which the neurons are designed. A dedicated PCB will be designed, assembled and mounted that house both the synapses, and the neurons, which will be energy-efficiently used to recognize digits or letters by unsupervised learning rule.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

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Coordinador

POLITECNICO DI MILANO
Aportación neta de la UEn
€ 188 590,08
Dirección
PIAZZA LEONARDO DA VINCI 32
20133 Milano
Italia
Región
Nord-Ovest Lombardia Milano
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
Sin datos

Socios (2)