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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Neuromorphic Learning in Organic Adaptive Biohybrid Systems

Description du projet

Construire des interfaces bioélectroniques intelligentes

Les dispositifs de soins de santé modernes s’appuient de plus en plus sur l’IA pour améliorer le diagnostic et le traitement. Cependant, la plupart des systèmes d’IA dépendent de grands superordinateurs gourmands en énergie et situés loin des lieux de soins. Or, la plupart des informations nécessaires à ces applications se concentrent localement, au sein de même l’organisme. Cet écart rend difficile la création de solutions intelligentes et personnalisées, capables de s’adapter et d’apprendre au fil du temps. Pour tenter de remédier à cela, le projet NEURO-LABS, financé par le CER, combinera l’ingénierie neuromorphique organique et la bioélectronique. Plus précisément, il s’agira de développer une plateforme flexible capable de surveiller et de contrôler les signaux biologiques en temps réel. En utilisant des matériaux avancés et des synapses biohybrides, la recherche vise à démontrer un contrôle d’apprentissage adaptatif sur une pince robotique souple, ouvrant ainsi la voie à des biointerfaces innovantes.

Objectif

Artificial intelligence has demonstrated unprecedented advances in pattern and image recognition and is widely expected to significantly increase progress in smart healthcare devices, but continues to rely on inefficient supercomputers, operating remotely. On the other hand, relevant information for these applications mostly exists locally at the physiological level. Smart personalised bioelectronic applications can be tailored to a specific and unique case – or person – with the ability to be adapted, trained and optimised over time.

In this ERC project, organic neuromorphic engineering is combined with bioelectronics to achieve a tuneable neuromorphic platform, locally monitoring and modulating biosignals for the dynamic and adaptive learning control of a proof-of-principle soft robotic actuator.
Due to their compliant and non-linear characteristics soft actuators are difficult to model and thus present an ideal opportunity to demonstrate neuromorphic learning control. Organic electronic materials have been successfully implemented as building blocks in neuromorphic computing and bioelectronic applications. Particularly, mixed ionic-electronic conductors possess exceptional characteristics for use in biological environments.

At the interface between mechanical engineering, materials science, neuromorphic engineering and bioelectronics, neuro-labs will develop an organic neuromorphic platform, by optimisation of organic materials and circuits, and integration of sensors, neuromorphic devices, and microfluidics. We will develop a closed-loop adaptive biocircuit and demonstrate local tuning and neuromorphic learning control of a soft gripper. Finally, we will show optimised biocontrol of the gripper using biohybrid synapses modulated by the neurotransmitter environment, directly tuning the feedforward parameters in hardware. This will open a completely new field of adaptive neuromorphic biointerfaces and inspire a novel conceptual approach for learning control.

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: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-COG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 1 996 143,00
Adresse
GROENE LOPER 3
5612 AE Eindhoven
Pays-Bas

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Région
Zuid-Nederland Noord-Brabant Zuidoost-Noord-Brabant
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 1 996 143,00

Bénéficiaires (1)

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