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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Meta-Learning of memristive devices for lifelong adaptation

Descripción del proyecto

Solución para mejorar la sostenibilidad de la inteligencia artificial

Los avances en las tecnologías de inteligencia artificial (IA), junto con la adopción generalizada de las aplicaciones de aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés), han provocado un aumento del uso de la nube y del consumo mundial de energía. En respuesta, los desarrolladores se están orientando hacia el despliegue de dispositivos inteligentes en el borde de las redes. Con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie, el equipo del proyecto MALEFICENT pretende mejorar la sostenibilidad y reducir los costes energéticos mediante el desarrollo de un novedoso marco para implantar y utilizar aplicaciones sostenibles de IA en el borde. El equipo del proyecto se centrará en crear un sistema neuromórfico autoadaptativo que aproveche los dispositivos de memoria emergentes, abordando sus limitaciones al tiempo que mejora la eficiencia energética y la no volatilidad. Este método es una alternativa a los sistemas actuales de IA. Se espera que los resultados del proyecto aporten información sobre las nuevas tecnologías de memoria.

Objetivo

The continued growth of artificial intelligence (AI) in the cloud is driving up global energy costs. As a result, a paradigm shift is taking place where new intelligent devices are placed right at the edge. MALEFICENT will create a new framework for implementing sustainable AI at the edge using standard and novel technologies. Neuromorphic systems using emerging memory devices such as resistive switching devices (ReRAM) or ferroelectric capacitors (FeCap), are a promising alternative for AI systems thanks to their energy efficiency and non-volatility. However, the deployment of these devices in real-world applications poses some challenges, due to their intrinsic variability and limited bit precision. I will use advanced learning techniques such as meta-learning to create a self-adaptive neuromorphic system based on emerging memory devices able to exploit the intrinsic features of the devices while mitigating their limitations. I will then apply it to a real-world environment, such as robotics. This will have a significant impact on the research of emerging memory technologies, by opening up the possibility of exploitation in an industrial context.

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. Véas: El vocabulario científico europeo.
La clasificación de este proyecto ha sido validada por personas.

Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

RIJKSUNIVERSITEIT GRONINGEN
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 217 076,16
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

Sin datos

Socios (2)

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