Objectif
Machine learning applications based on artificial neural networks have undergone rapid progress in recent years. To improve the power efficiency over current hardware, alternative implementations of a critical part of artificial neural networks, the matrix-vector multiplier performing large-scale linear transformations, have been intensively researched. Recently, a matrix-vector multiplier based on the interference of optical waves has been proposed in combination with local adjustable electro-optic modulation of the refractive index to enable training.
NeuroMag’s objective is to implement such an interference-based matrix-vector multiplier using spin waves (magnons). Magnetoelectric compound materials will be used to engineer scalable broadband transducers with high potential energy efficiency to generate, detect, and manipulate spin waves. Distinct advantages of such a spin wave implementation over a photonic one are (i) the full bidirectionality of the system since transducers can be operated both to excite as well as detect spin waves and (ii) the large tuning range of the phase velocity of spin waves (equivalent to the refractive index in photonics) by the magnetoelectric effect. Magnetoelectric transducers and low-damping Yttrium Iron Garnet magnetic media will be combined to nanofabricate a demonstrator device and study its matrix-vector multiplier operation.
Using an interdisciplinary approach that combines materials science, physics, microwave engineering, and device nanofabrication, NeuroMag thus targets the ground-breaking proof-of-concept of a magnonic matrix-vector multiplier and its operation, paving the way towards magnonic artificial neural networks. The combination of learning through research and a comprehensive training plan, including both scientific and technological as well as soft skills, will strongly enhance the researcher profile of the applicant and provide a boost for his future scientific career.
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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- sciences naturelles sciences chimiques chimie inorganique métal de transition
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle intelligence de calcul
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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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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMME PRINCIPAL
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H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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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.
MSCA-IF-EF-ST - Standard EF
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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.
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) H2020-MSCA-IF-2017
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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.
3001 Leuven
Belgique
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.