Description du projet
Des solutions pionnières pour l’IdO de demain
Dans le paysage en constante évolution de l’ingénierie neuromorphique, il est important de combler le fossé entre les complexités biologiques du cerveau et le silicium personnalisé. Si les memristors ont montré qu’ils pouvaient résoudre les problèmes liés à la densité des synapses, leur modularité a été limitée par la dissipation d’énergie et la taille des puces. Dans ce contexte, le projet EEHIMIC, financé par le programme MSCA, vise à révolutionner l’efficacité énergétique au sein des réseaux neuronaux, ouvrant la voie à une nouvelle ère d’applications intelligentes de l’Internet des objets (IdO). Grâce à la technologie de pointe FDSOI28nm, les neurones sont conçus pour une consommation d’énergie optimisée. D’autres innovations incluent des impulsions de commutation rapides pour l’activation des synapses à faible courant. Avec l’intégration d’un circuit imprimé dédié, EEHIMIC aspire à renforcer l’apprentissage non supervisé, ce qui permettra une reconnaissance des lettres et des chiffres peu gourmande en énergie.
Objectif
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.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationinternetinternet des objets
- sciences naturellessciences chimiqueschimie inorganiquemétalloïde
Vous devez vous identifier ou vous inscrire pour utiliser cette fonction
Programme(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2022-PF-01
Voir d’autres projets de cet appelRégime de financement
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinateur
20133 Milano
Italie