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Thermodynamic-inspired computing with oscillatory neural networks

Descrizione del progetto

Una ricerca per esplorare il modo in cui la fisica potrebbe compiere il lavoro pesante nelle reti neurali

Nonostante i progressi compiuti nel campo della tecnologia dei semiconduttori, il crescente consumo energetico delle tecnologie informatiche è diventato un problema ambientale. Le attuali architetture di calcolo, tuttora poco efficienti dal punto di vista energetico, sono progettate principalmente per realizzare compiti specifici e sono vulnerabili al rumore, al calore e alla variabilità. Il progetto THERMODON, finanziato dal CER, abbraccia il concetto di basarsi sulla fisica per svolgere calcoli utilizzando il rumore, il calore e le variabilità per una computazione efficiente dal punto di vista energetico. La ricerca prevede l’integrazione della termodinamica con l’informatica neuromorfa al fine di sviluppare un’architettura innovativa in grado di effettuare calcoli termodinamici, nonché capace di auto-organizzazione. Applicando i principi della termodinamica alle reti neurali oscillanti, i ricercatori svilupperanno un nuovo paradigma informatico che trasforma l’architettura di calcolo in un sistema dinamico dotato di auto-organizzazione, che interagisce apertamente con l’ambiente.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2023-COG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN
Contributo netto dell'UE
€ 2 000 000,00
Indirizzo
GROENE LOPER 3
5612 AE Eindhoven
Paesi Bassi
Regione
Zuid-Nederland Noord-Brabant Zuidoost-Noord-Brabant
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 2 000 000,00

Beneficiari (1)