Opis projektu
Przetwarzanie danych przy pomocy zaawansowanych systemów obliczeniowych
Nowoczesne technologie wymagają szybkiego przetwarzania ogromnych ilości danych, zwłaszcza w przypadku aplikacji działających w czasie rzeczywistym. Wyzwania te utrudniają postęp i ograniczają możliwości w branżach takich jak opieka zdrowotna i bezpieczeństwo oraz inteligentne miasta. Potrzebne są bardziej wydajne i potężniejsze systemy obliczeniowe. W odpowiedzi zespół finansowanego przez UE projektu NEHIL opracuje nowe neuromorficzne systemy obliczeniowe. W ramach współpracy między UE a Koreą w projekcie powstaną dwa zaawansowane systemy: jeden wykorzystujący ferroelektryczne tranzystory polowe oparte na akceleratorach obliczeniowych w pamięci w celu zwiększenia prędkości i oszczędności energii, a drugi wykorzystujący obwody fotoniczne do lepszego przetwarzania danych. Połączenie z technologią LiDAR z modulowaną częstotliwością fali ciągłej pozwoli poprawić dokładność, zmniejszyć zużycie energii i obniżyć koszty.
Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-JU-RIA - HORIZON JU Research and Innovation ActionsKoordynator
5656 AE Eindhoven
Niderlandy