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Quantum Materials for Integrated nanoscale Neuromorphic computing Devices

Descrizione del progetto

Un nuovo approccio per sistemi di intelligenza artificiale ultraveloci, ad efficienza energetica e scalabili

La crescita rapida dell’intelligenza artificiale ha spinto i limiti dei sistemi informatici tradizionali, che devono far fronte a problemi di efficienza energetica e scalabilità. Per affrontare queste sfide, un gruppo di ricerca sta studiando il calcolo neuromorfico, ovvero sistemi ispirati alla struttura del cervello, e la fotonica, che sfrutta la luce per un’elaborazione più rapida ed efficiente. Tuttavia, la costruzione di reti neurali completamente ottiche è difficile a causa delle deboli interazioni ottiche non lineari che sono essenziali per calcoli complessi. Con il supporto del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto Q-MIND sfrutterà i fononi-polaritoni (ibridi quantistici di luce e vibrazioni reticolari) nei materiali 2D e nei semiconduttori drogati. Questi materiali possono guidare la luce su scala nanometrica con una perdita di energia minima, consentendo al contempo forti interazioni non lineari.

Obiettivo

In the last years, artificial intelligence (AI) has driven critical advancements in sectors like healthcare, autonomous vehicles, entertainment, and finance, transforming science, technology, and our daily lives. Deep-learning neural networks (NNs) are central to many of these AI systems due to their ability to learn complex patterns, largely owing to their nonlinear activation function. However, NNs are typically built on traditional von Neumann architectures, where separate memory and processing units result in inefficiencies, leading to high costs and energy consumption as AI models grow more complex. This has boosted great interest in unconventional computing architectures, like neuromorphic computing, which mimics the brain's design for more sustainable and scalable AI systems. Photonics presents a promising solution here, offering unmatched speed, parallel processing, and energy efficiency that outperform traditional electronic chips. Despite this potential, realizing all-optical NNs presents considerable technical challenges. Key obstacles include weak nonlinear optical interactions, which are essential for creating complex input-output relations in NNs via nonlinear activation functions. In turn, plasmonic systems can provide stronger nonlinearities, but ohmic losses hinder their application.

Q-MIND aims pioneer a radically-new nanometer-scale, ultrafast and energy-efficient technology to address current limitations in neuromorphic computing. Specifically, it will integrate phonon-polaritons—quantum hybrids of light and lattice vibrations—in 2D materials, which can guide light at the nanoscale with minimal energy loss, and heavily doped semiconductors, which will provide tunability and dynamic control of nonlinear interactions. Both materials' nonlocal behavior will be key to unlocking novel nanoscale nonlinear processes at the heart of Q-MIND's vision.

Q-MIND aligns with EU and UN priorities on sustainable development and AI and quantum technologies.

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

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

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinatore

FONDAZIONE ISTITUTO ITALIANO DI TECNOLOGIA
Contributo netto dell'UE
€ 193 643,28
Costo totale
Nessun dato

Partner (2)