Descrizione del progetto
Sbloccare il potenziale dell’intelligenza artificiale con la bio-mimesi dei neuroni magnetici
Nel regno dell’intelligenza artificiale (IA) persistono numerose sfide: la mancanza di dati rappresenta un ostacolo per la diffusione delle soluzioni, mentre le competenze specialistiche limitano la manutenzione predittiva. Il progetto MAG.NET finanziato dal CEI, mira a risolvere questo problema attraverso l’imitazione dell’impulso neurale biologico. Imitando i neuroni biologici attraverso studi innovativi sulla magnetizzazione, il progetto introduce reti neurali magnetiche per il riconoscimento vocale in tempo reale e per lo svolgimento di compiti predittivi. Con il suo design indipendente dalle attività ed efficiente dal punto di vista energetico, la soluzione MAG.NET non solo rivoluziona le operazioni di manutenzione nel settore manifatturiero, ma getta anche le basi per un futuro di IA più ecologico e attento alla privacy. Questa innovazione, ispirata all’orecchio dei mammiferi, trasforma il suono in impulsi, aprendo una vasta gamma di nuove possibilità. La sinergia di MAG.NET con il bando EIC Transition darà impulso a questa iniziativa promuovendo di pari passo la maturità tecnologica e la sostenibilità.
Obiettivo
Golana Computing is a new start-up company, spin-off from Spintec-CNRS, exploiting a recent scientific and technological breakthrough in the design and fabrication of bio-mimicking magnetic neurons.
Breakthrough: Studying new magnetization reversal schemes, we have inadvertently discovered that domain wall depinning from geometrical traps imitates in many regards the spiking of biological neurons. Based on this, we designed, fabricated and tested magnetic neurons able to complete bio-mimicking tasks. Our magnetic neural network performs speech recognition and speaker identification in real-time, without any prior feature extraction. The audio is simply transformed into spikes by a mechanism inspired from the mammalian ear.
Our Goal is to develop a technology and fabricate a prototype that extends this unique ability to other types of analog signals, and apply it for predictive maintenance in the manufacturing industry. The present solutions based on mainstream artificial intelligence (AI) struggle, because the problems at hand are too fragmented: the training data is too scarce and the model engineering relies on very specific expert knowledge.
Our Solution, frugal in terms of data and resources, based on a task-agnostic generic device, is able to identify unusual patterns in the analog signals. Our bio-mimicking approach should imitate the ability of human technicians, which assess the state of their machines by the sound. On the long term, our technology could be adapted for a variety of AI applications requiring low energy consumption or full privacy.
The EIC Transition call corresponds exactly to our present needs: accelerate the development and the market readiness of our technology. Moreover, we address explicitly the requirements for Green Digital Devices. By working on the edge, our device reduces the energy and resources required for data transfer and, by imitating the biological neurons, it also reduces the energy required for the computation.
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
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-EIC-2022-TRANSITION-01
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HORIZON-EIC - HORIZON EIC GrantsCoordinatore
38000 Grenoble
Francia
L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.