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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Ferroelectric Leaky Integration for Computational Efficiency

Description du projet

IA adaptative et peu gourmande en énergie à la périphérie

Les systèmes d’IA embarqués, tels que ceux destinés aux véhicules autonomes ou aux diagnostics médicaux, exigent un matériel rapide et économe en énergie pour traiter les données et s’adapter en temps réel à des conditions difficiles. Cependant, les conceptions traditionnelles séparent la mémoire et le traitement, ce qui augmentent les coûts énergétiques. Le projet FELICE, financé par le CER, prévoit d’intégrer la mémoire et le traitement dans un système compact en exploitant des neurones ferroélectriques à fuite intégrée et à déclenchement et de la mémoire non volatile à base de FeFET. Cette conception permettra un traitement efficace de l’information temporelle et un apprentissage en temps réel sans aucune formation externe. Conçue sur la base de la technologie 28 nm, elle contribuera à garantir l’évolutivité et la viabilité commerciale. Les activités du projet représenteront une avancée majeure dans la création de systèmes d’IA plus intelligents et plus performants pour les applications de pointe.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
La classification de ce projet a été validée par des humains.

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2025-POC

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

RIJKSUNIVERSITEIT GRONINGEN
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 150 000,00
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Bénéficiaires (1)

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