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Brain-inspired Resistive Artificial Ionic Neural Networks based on Crossbar-arrays of Conic Channels

Projektbeschreibung

Energieeffizientes maschinelles Lernen zur Verringerung der Umweltauswirkungen künstlicher Intelligenz

Das rasante Wachstum des maschinellen Lernens treibt den Energieverbrauch in unhaltbare Höhen. Obwohl neuromorphes Computing – insbesondere memristive Crossbar-Arrays – den Energieverbrauch deutlich senken kann, wird das Training weiterhin auf herkömmlichen Computern durchgeführt. Das im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen geförderte Projekt BRAIN-CCC hat zum Ziel, iontronische Kanäle zu entwickeln, d. h. mikrofluidische Systeme, die Memristoren mit reversibler, nichtflüchtiger Leitfähigkeit nachahmen können. Durch die Untersuchung chemischer und physikalischer Wechselwirkungen will BRAIN-CCC ein Modell für die Leitfähigkeitsdynamik erstellen und einen Prototyp für das direkte maschinelle Lerntraining in der Hardware entwickeln. Durch die Verknüpfung von Fachwissen in den Bereichen Chemie, Ingenieurwesen und Informatik soll BRAIN-CCC zu einem energieeffizienteren maschinellen Lernen beitragen.

Ziel

The energy consumption of machine learning (ML) is doubling every 2 months, outpacing global energy production within the next decade. Neuromorphic computing, in particular, memristive crossbar arrays have shown energy reductions of 2 orders of magnitude in ML. However, the training is typically performed on conventional computers, leading to significant energy losses. Conical microfluidic channels have shown promise as volatile memristors, and there has been early progress toward achieving nonvolatile behavior in these channels. However, the conductance of the channels can only be increased and not decreased, which is crucial for ML. In BRAIN-CCC I will study the interactions of chemically functionalized surface groups, chemical shocks, pressure gradients and electric impulses in simulations to achieve reversible nonvolatile dynamics of the conductivity in these channels. From this, I will develop a model for the conductivity dynamics. To test the feasibility of performing ML training directly in hardware, without relying on conventional computers, I will first design and assemble a prototype using variable resistors. Subsequently, I will replace the variable resistors with iontronic channels and measure the real world advantages of this approach, continuing a collaboration with an experimental group.
BRAIN-CCC will be conducted at Utrecht University. Knowledge transfer in BRAIN-CCC will be bidirectional: The host contributes expertise in soft matter systems and ML, while I provide knowledge of designing and building electronic hardware and interdisciplinary knowledge transfer. The combination of these skills is crucial to realizing a prototype of ML hardware, based on iontronic channels. The project combines interdisciplinary approaches from physical chemistry, electrodynamics, electrical engineering, and computer science, to realize significant gains in energy efficiency, addressing one of the most pressing issues facing the EU and the world: the climate crisis.

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.

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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-2024-PF-01

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

Koordinator

UNIVERSITEIT UTRECHT
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.

€ 217 076,16
Adresse
HEIDELBERGLAAN 8
3584 CS Utrecht
Niederlande

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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

Partner (1)

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