Projektbeschreibung
Datenverarbeitung mit fortgeschrittenen Rechensystemen
Moderne Technologien erfordern die Hochgeschwindigkeitsverarbeitung großer Datenmengen, was insbesondere für Echtzeitanwendungen gilt. In Bereichen wie der Gesundheitsversorgung, der Sicherheit und dem Markt für intelligente Städte behindern diese Herausforderungen den Fortschritt und schränken die Möglichkeiten ein. Es besteht ein wachsender Bedarf an effizienteren und leistungsfähigeren Datenverarbeitungssystemen. Vor diesem Hintergrund wird das Team des EU-finanzierten Projekts NEHIL neue neuromorphe Datenverarbeitungssysteme entwickeln. Im Rahmen der Zusammenarbeit zwischen der EU und Korea werden innerhalb des Projekts zwei fortgeschrittene Systeme entwickelt: ein System, bei dem auf ferroelektrischen Feldeffekttransistoren beruhende „Compute-in-Memory“-Beschleuniger verwendet werden, um die Geschwindigkeit zu erhöhen und Energie zu sparen, und ein weiteres, bei dem Photonikschaltungen zur besseren Datenverarbeitung zum Einsatz kommen. Mithilfe der Integration der frequenzmodulierten Dauerstrich-LiDAR-Technologie in diese Systeme werden die Genauigkeit verbessert, der Stromverbrauch reduziert und die Kosten gesenkt.
Ziel
Grant Preparation (General Information screen) — Provide an overall description of your project (including context and overall objectives, planned activities and main achievements, and expected results and impacts (on target groups, change procedures, capacities, innovation etc)). This summary should give readers a clear idea of what your project is about.Use the project summary from your proposal.
The NEHIL project, an EU-Korea partnership, is set to transform the landscape of digital technologies through groundbreaking neuromorphic architectures and advanced heterogenous integration such as LiDAR systems. This collaborative initiative aims to develop two innovative neuromorphic computing architectures that are crucial for tackling the complex demands of modern data-intensive applications. The first system utilizes FeFET-based Compute-in-Memory (CIM) accelerators, which are designed to support hybrid models of SNN and ANN. These accelerators enhance processing speeds and reduce power consumption, making them ideal for real-time, high-resolution data processing challenges like those found in autonomous vehicle navigation. The second system employs photonic integrated circuits based on reservoir computing (RC) principles, significantly easing manufacturing while enhancing the processing of dynamic data streams.
The work involves integrating these neuromorphic systems with state-of-the-art FMCW LiDAR technologies. This integration aims to overcome traditional challenges such as high energy consumption and environmental sensitivity, setting new standards for resolution, accuracy, and cost-efficiency.
Specific targets for the NEHIL project include reducing power consumption in object recognition tasks by 50% and achieving a proof-of-concept for ultra-low latency LiDAR signal processing using the FeFET-based CIM and RC architectures. With this approach we exploit the LiDAR’s high-resolution capabilities in adverse weather conditions; reducing power consumption, packaging size and manufacturing cost compared to the state of the art.
This collaboration extends its benefits beyond the automotive industry, enhancing capabilities in diverse sectors such as telecom, healthcare, smart cities, security, predictive maintenance, infrastructure management, industrial automation.
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: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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