Descripción del proyecto
Avance de la computación neuromórfica con telureno
La computación neuromórfica es fundamental para superar las limitaciones de las arquitecturas informáticas tradicionales, sobre todo en aplicaciones de inteligencia de datos. Al imitar las redes neuronales del cerebro, la computación neuromórfica ofrece un método más eficiente desde el punto de vista energético y escalable para procesar la información, abordando retos fundamentales en materia de consumo de energía y eficiencia computacional. Para emular el comportamiento sináptico, el equipo del proyecto TNext, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, propone desarrollar memristores a partir del telureno. En comparación con otros materiales, ofrece ventajas fundamentales como la sencillez estructural y la adaptabilidad a diversas superficies. Los objetivos del estudio consisten en la producción escalable de telureno y su integración en circuitos neuromórficos para lograr aplicaciones de computación en el borde, incluida la inteligencia artificial.
Objetivo
Big-data management is currently placing a high demand on both the hardware performance level, e.g. access latency, storage capacity, cost performance, and on the cognitive level, e.g. data processing, architectures, and algorithms. The ever-growing pressure for big data creates urgent global challenges like energy consumption and memory efficiency. New device architectures beyond the von Neumann paradigm are demanded which are inspired by the biological synaptic operativity towards the so-called neuromorphic computational scheme. The memristor is the more viable device emulating the synaptic behavior. Advanced materials are required to make memristor-based circuits energetically sustainable and outperforming. The integration of 2D semiconductors in memristors is a promising path to tackle these global challenges within the neuromorphic computation. In this scenario, here we propose a single-element memristor cell design based on tellurene (2D tellurium) mimicking artificial synaptic behavior and thus enabling memristor applications. Tellurene offers solid advantages over other 2D players owing to the structural and chemical simplicity, the low thermal budget of its synthesis, and the versatility to adapt to rigid and flexible layouts. Our goals are the scalable production of a tellurene standard and its integration in single memristor cells and in cross-bar arrays of memristors aiming at the fabrication of a neuromorphic circuits. The peculiar production process makes tellurene fit to delamination and transfer to any kind of surface, either rigid or flexible, flat or curve, and readily available for testing in edge-computing applications like environmental sensing signal elaboration. The translational purpose is to further up technology transfer of the developed products (either materials and processes) by retrieving stake-holders among small- and medium enterprises addressing the AI computing market.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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- ciencias naturalesciencias físicaselectromagnetismo y electrónicadispositivo semiconductor
- ciencias naturalesciencias químicasquímica inorgánicametaloides
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Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept GrantsInstitución de acogida
00185 Roma
Italia