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Brain-inspired Computational Memory

Obiettivo

Deep neural networks (DNNs) have transformed the field of AI in recent years. However, a significant challenge persists in the form of inefficient hardware implementations of DNNs. Computation in memory (CIM) is an emerging approach that tackles the processor-memory divide in modern computing systems, enhancing their suitability for DNNs. CIM draws inspiration from certain computational principles found in the human brain, such as hard-wired neural networks and analogue processing.

A key question is whether other attributes of information processing in the mammalian brain could help overcome conventional CIM challenges and lead to a radically enhanced variant of CIM. In biological brains, information is holographically encoded, without distinctions between significant bits, potentially allowing computing-in-superposition on the same hardware. Biological neural networks also use randomness constructively for information representation and computation. Time is a valuable computational resource in the brain, used for information representation and processes. Unlike current CIM-based DNNs, biological neural networks operate in three spatial dimensions.

BRICMEM aims to develop a revolutionary brain-inspired computational memory by leveraging superposition, randomness, time, and space. For computing in superposition, the goal is to store multiple DNN models within the same computational memory. Randomness will be systematically used to enhance conventional DNN functionality and to develop new types of DNNs. Temporal encoding will be explored as an energy-efficient communication method between CIM cores, with novel mathematical functions operating on elapsed time. Additionally, we will utilize the third spatial dimension to improve weight capacity and to implement specific neural networks. Experimental validation will be conducted using current and future CIM prototypes developed by my team. If successful, BRICMEM could redefine the landscape of AI hardware.

Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2024-ADG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

RUPRECHT-KARLS-UNIVERSITAET HEIDELBERG
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 2 493 073,00
Indirizzo
SEMINARSTRASSE 2
69117 Heidelberg
Germania

Mostra sulla mappa

Regione
Baden-Württemberg Karlsruhe Heidelberg, Stadtkreis
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

Beneficiari (1)

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