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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Inferencing, Fast and Slow with Ultra-scaled Phase-Change Devices

Descripción del proyecto

Soluciones para superar los retos de la inferencia mediante aprendizaje profundo

La demanda energética insostenible relacionada con la transferencia de datos están frenando el avance de la inteligencia artificial (IA) y limitando su potencial para contribuir al progreso económico y ambiental. Las memorias no volátiles basadas en la conductancia pueden resolver este problema, manteniendo estacionarios los pesos sinápticos y permitiendo el cálculo en memoria. Sin embargo, los dispositivos existentes siguen estando muy lejos de sus límites teóricos y funcionales. El proyecto INFUSED, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, salva esta brecha mediante la explotación de dispositivos de memoria de cambio de fase ultraminiaturizados, que codifican de manera eficiente tanto los pesos adaptativos a corto como a largo plazo, abriendo el camino a una nueva generación de hardware de IA inspirado en la naturaleza y bajo consumo energético.

Objetivo

A major challenge for deep learning inference is the high energy demand required to retrieve large amounts of synaptic weight data from memory. One promising approach to address this is the use of conductance-based devices, such as non-volatile phase-change memory, to develop chips with stationary synaptic weights. However, two key obstacles remain: enhancing the computational capabilities and increasing the energy efficiency of these devices. INFUSED tackles both issues through groundbreaking device innovation. By utilizing the physics of ultra-scaled materials, it pushes energy efficiency closer to its theoretical limits. Moreover, it introduces dual neurally-plausible temporal dynamics, combining fast adaptive responses with slow, gradual conductance changes. This reimagines traditional neural network elements like the perceptron for more energy-efficient AI inference.

INFUSED specifically aims to:

☞ Develop a breakthrough device design method to encode slow weights efficiently by reducing electrical contacts and active volumes to unprecedented scales—below 10 nm², and using 1-nm-thick van der Waals films. These weights are programmable with energy in the tens of femtojoules, offering up to a 100x improvement over current industry devices.

☞ Design a reconfigurable volatile memory to encode fast weights within the slow weights. This innovative method uses field-effect properties of the ultra-scaled volumes. These weights exhibit non-linear temporal dynamics, consuming energy in the picoWatt range, with timescales spanning microseconds to hours, adaptable to AI tasks.

☞ Demonstrate a mixed hardware-software implementation of biologically inspired algorithms leveraging fast and slow dynamics. New neural architectures are developed and benchmarked against mainstream neural networks, as well as against hardware substrates like parallel computing architectures (e.g. GPUs), in complex vision tasks.

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..

Este proyecto aún no se ha clasificado con EuroSciVoc.
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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-ERC - HORIZON ERC Grants

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) ERC-2025-STG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

IBM RESEARCH GMBH
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.

€ 1 499 800,00
Dirección
SAEUMERSTRASSE 4
8803 RUESCHLIKON
Suiza

Ver en el mapa

Región
Schweiz/Suisse/Svizzera Nordwestschweiz Aargau
Tipo de actividad
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Enlaces
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.

€ 1 499 880,00

Beneficiarios (1)