Skip to main content
Weiter zur Homepage der Europäischen Kommission (öffnet in neuem Fenster)
Deutsch Deutsch
CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
CORDIS

Biologically Plausible Transformers - Integrating Top-Down and Bottom-Up Signals in the Primary Vision System for Computationally Efficient Deep Learning

Projektbeschreibung

Optisches System inspiriert biologisch plausible Übertrager für Deep Learning

Deep Learning ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem Computer Informationen so verarbeiten, wie es im Gehirn funktioniert, wobei mehrschichtige neuronale Netzwerke verschiedene Ebenen oder Phasen der Informationsverarbeitung darstellen. Durch die zunehmende Größe und Komplexität wurden erstaunliche Erfolge erreicht – und auch ein zunehmend untragbarer Energieverbrauch. Biologisch plausible Umgebungen sind eine vielversprechende Alternative. Unterstützt über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen wird im Projekt BiTFormer die Multiskalendynamik des optischen Hauptsystems genutzt, um biologisch plausible Architekturen von Übertragern zu erforschen, Kernelementen des Deep Learning. Bei Erfolg können die Übertrager in die bestehende biologisch plausible opto-analoge Hardware des Projekts integriert werden, die ebenso leistungsfähig ist wie digitales Deep Learning für vorwärtsverkettete neuronale Netzwerke.

Ziel

Deep learning (DL) has recently achieved remarkable success due to the continuous growth in model sizes. However, this growth has led to increased energy consumption. Hardware implementation of digital DL can help reduce energy usage, but the Von Neumann architecture of current DL has hindered its practical realization. In contrast, the brain exhibits energy-efficient multiscale spatiotemporal processing. Biologically plausible (BiP) frameworks have emerged as alternatives to mainstream DL. These methods use bottom-up and top-down signals, incorporating feedforward and feedback mechanisms, and local objectives instead of global error. Recently, I demonstrated that a BiP opto-analog hardware can achieve competitive performance compared to digital DL for feedforward networks. However, transformers, the backbone of current DL, are challenging to implement due to the input-dependent quadratic complexity in the transformer's attention. This project leverages the multiscale dynamics in the primary vision system to explore BiP architectures for transformers.

The project is hosted at the University of Tübingen under Matthias Bethge and Thomas Euler, who have a long-standing effort in the system identification of mouse retina via DL. The project has three objectives. First, I will extract top-down information from neural recordings of ganglion cells in the mouse retina, focusing on unique spatiotemporal features that maximally activate specific cell types. Next, I will combine top-down signals with bottom-up models of the retina using recurrent architectures with linear complexity and compare their performance in classification tasks to a vision transformer for the retina. Lastly, I propose a BiP transformer with local weight updates. I will examine the robustness of models under data distribution shifts and noise injection. A positive outcome of the project will address energy and cost issues of AI and help me progress my academic career in this interdisciplinary field.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

Sie müssen sich anmelden oder registrieren, um diese Funktion zu nutzen

Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

EBERHARD KARLS UNIVERSITAET TUEBINGEN
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 173 847,36
Adresse
GESCHWISTER-SCHOLL-PLATZ
72074 Tuebingen
Deutschland

Auf der Karte ansehen

Region
Baden-Württemberg Tübingen Tübingen, Landkreis
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten
Mein Booklet 0 0