Projektbeschreibung
Übergang von rechenbasierten zu logikbasierten Ansätzen für tiefe neuronale Netze
Systeme mit künstlicher Intelligenz, die auf tiefen neuronalen Netzen (DNN) basieren, stehen vor zwei großen Herausforderungen: einem hohen Energieverbrauch und der begrenzten Transparenz des Entscheidungsprozesses. Die derzeitigen Methoden sind eher auf die Beschleunigung der Rechenleistung als auf das Verständnis der internen Funktionsweise von DNNs ausgerichtet. Das ERC-finanzierte Projekt LogiNet wird sich vor allem auf die Logikfunktionen von DNN anstelle von nicht traditionellen Rechenmethoden konzentrieren. Das Projekt bettet vortrainierte Gewichte direkt in die Schaltkreise der MAC-Operationen ein, um den Datenverkehr und die Rechenkomplexität zu reduzieren. LogiNet untersucht die Analyse von DNN-Eigenschaften wie die Hardware-Zuverlässigkeit und Fairness bei der Entscheidungsfindung unter Verwendung von Ausdrücken auf hoher Ebene. Die vorgeschlagene Forschung ebnet den Weg für energieeffiziente KI-Systeme und stärkt das Vertrauen in deren Entscheidungsfindung, so dass Anwendungen von Edge-Geräten bis hin zu großen Rechenzentren davon profitieren.
Ziel
Deep neural networks (DNNs) have achieved great breakthroughs in many fields. However, DNNs require massive multiply-accumulate (MAC) operations and their execution on digital hardware causes formidable energy consumption. State-of-the-art solutions are still focusing on simply accelerating MAC operations in DNNs instead of examining their actual logic functions after training. The blind execution of massive MAC operations in inference, however, poses critical risks to performance and energy sustainability of AI systems. It also misses the opportunity of examining internal decision-making processes of DNNs for their verification in reliability-critical systems. To address these challenges, LogiNet explores a new perspective to study the execution of DNNs on hardware with their logic representations and high-level expressions, thus opening a new door for design methodologies to realize high-performance and low-energy DNN computing for a wide range of scenarios from edge devices to data centers. The high-level expressions of DNNs can also be used to analyze the properties of DNNs and thus contribute to the understanding of their actual functions. Specifically, LogiNet extracts logic representations of DNNs by embedding pretrained weights into the circuits of MAC operations to reduce data movement and computational complexity. This also constructs a bridge between MAC operations and their high-level expressions, which can be compiled and executed by CPUs and thus enable a flexible scheduling of DNN operations in modern heterogeneous computing systems. Furthermore, LogiNet explores the analysis of DNN properties such as hardware reliability and fairness in decision-making using high-level expressions. In short, LogiNet not only develops new solutions for green AI to benefit economy and environment but also lays the foundation for new directions such as logic-based DNN validation in the era of large-scale models that have started to influence our society fundamentally.
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.
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.
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz maschinelles Lernen Deep Learning
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Schlüsselbegriffe
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
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.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
HAUPTPROGRAMM
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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.
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.
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-ERC - HORIZON ERC Grants
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) ERC-2025-STG
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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.
64289 Darmstadt
Deutschland
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.