Projektbeschreibung
Anpassungsfähige, stromsparende Edge-KI
Edge-KI-Systeme, wie sie etwa in autonomen Fahrzeugen oder in der medizinischen Diagnostik eingesetzt werden, benötigen schnelle, energieeffiziente Hardware für die Datenverarbeitung und die Anpassung in Echtzeit an anspruchsvolle Bedingungen. Bei herkömmlichen Designs sind der Speicher und die Verarbeitung jedoch voneinander getrennt, was zu hohen Energiekosten führt. Das ERC-finanzierte Projekt FELICE beabsichtigt, den Speicher und die Verarbeitung durch die Nutzung ferroelektrischer Leaky-Integrate-and-Fire-Neuronen und FeFET-basierter nichtflüchtiger Speicher in ein kompaktes System zu integrieren. Dieses Design ermöglicht eine effiziente Verarbeitung zeitlicher Informationen und ein Echtzeitlernen ohne externes Training. Das auf dem 28-nm-Technologieknoten basierende Design trägt zur Skalierbarkeit und ökonomischen Realisierbarkeit bei. Die Projektaktivitäten stellen einen wichtigen Fortschritt bei der Entwicklung intelligenterer und effizienterer KI-Systeme für Edge-Anwendungen dar.
Ziel
The rapid growth of AI demands efficient hardware solutions that enable real-time learning and decision-making in power-constrained edge applications, such as autonomous systems, medical diagnostics, and industrial monitoring. However, current AI hardware faces fundamental trade-offs between power consumption, processing efficiency, and accuracy, limiting its deployment at the edge. Traditional computing architectures separate memory and processing, leading to high energy costs associated with data movement, while existing neuromorphic and analog AI solutions often lack efficient on-chip learning capabilities. FELICE introduces a breakthrough approach to edge AI hardware by co-designing a novel computing architecture that integrates processing and memory within a single compact system. By leveraging ferroelectric leaky integrate-and-fire (FeLIF) neurons and FeFET-based non-volatile memory (NVM), FELICE enables efficient temporal information processing and real-time learning at significantly lower power and area requirements compared to conventional designs. This eliminates the need for external training, allowing AI models to adapt dynamically to changing conditions, a key advantage for edge applications operating in unpredictable environments. A core innovation of FELICE is its training methodology, which optimizes learning at different time scales, overcoming key limitations in temporal AI processing. Furthermore, the 28 nm technological node enhances energy efficiency, making FELICE a scalable and commercially viable solution. By integrating hardware and software co-optimization, FELICE extends the capabilities of current CMOS technology to enable energy-efficient AI deployment at the edge, offering a transformative step towards compact, adaptive, and real-time AI solutions in high-impact domains.
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.
Die Klassifikation dieses Projekts wurde von Menschen validiert.
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.
Die Klassifikation dieses Projekts wurde von Menschen validiert.
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-POC - HORIZON ERC Proof of Concept 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-POC
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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.
80333 Muenchen
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.