Description du projet
Une recherche se penche sur la manière dont la physique pourrait faire le gros du travail dans les réseaux neuronaux
La consommation croissante d’énergie des technologies informatiques est devenue une préoccupation environnementale, en dépit des progrès de la technologie des semi-conducteurs. Les architectures informatiques actuelles sont toujours énergivores, conçues principalement pour des tâches spécifiques et vulnérables au bruit, à la chaleur et à la variabilité. Le projet THERMODON, financé par le CER, adopte le concept de «laisser la physique se charger du calcul» en utilisant le bruit, la chaleur et les variations pour un calcul économe en énergie. La recherche consiste à intégrer la thermodynamique à l’informatique neuromorphique pour développer une architecture innovante capable de calcul thermodynamique et d’auto-organisation. En appliquant les principes de la thermodynamique aux réseaux neuronaux oscillants, les chercheurs développeront un nouveau paradigme informatique qui transforme l’architecture informatique en un système dynamique et auto-organisé qui interagit ouvertement avec l’environnement.
Objectif
There is a pressing need to address the power consumption of computing, which keeps rising to the point it has become an environmental concern. Despite the remarkable progress in semiconductor technology, computing architectures are still energy inefficient, engineered for deterministic tasks as well as susceptible to noise, heat, and variations. Instead of massively over-designing architectures to compute with an acceptable degree of reliability, this research aims to “let physics do the computing” and harness noise, heat and variabilities for energy efficient computing.
At the heart of the proposed paradigm is the thermodynamics of open systems entwined with neuromorphic computing. THERMODON aims to develop an unconventional neuromorphic architecture to thermodynamically compute and self-organize (“learn”). I hypothesize that the natural thermodynamics of appropriately engineered architecture can harness noise, heat, and variations to self-organize toward energy efficient “solutions” to “problems” posed by external potentials. I will develop such architecture with neuromorphic oscillatory neural networks that I master in my lab. This research aims to address how thermodynamic principles can be applied to oscillatory neural networks to derive learning rules that are unsupervised, continuously adapting and transforming the architecture into a dynamic “self-organizing” and “open interactive” system that learns, infers and interacts with the environment.
THERMODON will bring breakthrough innovations in thermodynamic computing models and AI-specialized hardware to enable online training and inference to intelligent systems. The interdisciplinary research in this project between neuromorphic computing and thermodynamics opens a new and exciting area in computer architecture, triggering a paradigm shift in edge AI computing as well as an immediate impact as a hardware accelerator platform.
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.
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- sciences naturellessciences physiquesthermodynamique
- sciences naturellessciences physiquesélectromagnétisme et électroniquedispositif à semiconducteur
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Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-COG
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HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitution d’accueil
5612 AE Eindhoven
Pays-Bas