Objectif
As digital computing approaches its limits, a paradigm shift is needed to push the boundaries of computation. Neuromorphic computing, an analog computing paradigm inspired by the human brain, offers a promising alternative. Implementing mathematical models such as artificial neural networks directly in neuromorphic hardware holds tremendous potential: it can drastically reduce energy consumption while enabling faster inference when compared to digital architectures. Yet, a major bottleneck is the lack of dedicated algorithms for training analog circuits from data. Traditional methods such as backpropagation are unsuitable, as they require different circuits for training and inference, thus introducing energy-costly data transfer between circuits.
I propose a novel systems theory for learning in analog circuits, inspired by ideas from the literature on energy-based models, pioneered by Hopfield, Hinton and others. My approach is to cast the learning problem as the feedback interconnection of continuous-time circuit dynamics with an optimization algorithm. Using this framework, I will develop novel energy-based learning algorithms, capable of training circuits from input-output data. The developed algorithms are fully distributed, thus enabling efficient training of large-scale circuits, as well as robust to uncertain circuit elements, therefore accounting for device-to-device variations in neuromorphic hardware.
My preliminary results on resistive circuits already demonstrate the potential of this approach. Building on this foundation, the project will establish a comprehensive system-theoretic framework, capable of handling nonlinear and dynamic circuits with (mem)ristive and capacitive elements, as well as more general dissipative networks. This fundamental research project has the potential to significantly advance the theory of physics-based learning. The proposed theory will be supported by efficient computational tools and tested in neuromorphic hardware.
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.
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- ingénierie et technologie génie électrique, génie électronique, génie de l’information ingénierie électronique électronique analogique
- sciences naturelles mathématiques mathématiques appliquées systèmes dynamiques
- sciences naturelles mathématiques mathématiques appliquées modèle mathématique
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle intelligence de calcul
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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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.
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.
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 - HORIZON ERC Grants
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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.
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(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2026-STG
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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.
9712CP Groningen
Pays-Bas
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.