Descripción del proyecto
Nuevas formas de integrar recuerdos emergentes para propiciar sistemas informáticos neuromórficos
En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático se utilizan para calcular de todo tipo de datos, hacer predicciones y resolver problemas. Estos procesos se basan cada vez más en modelos de redes neuronales profundas (DNN, por sus siglas en inglés). A medida que el volumen de datos producidos ralentiza las máquinas y consume mayores cantidades de energía, surge una nueva generación de unidades neurales. Las redes neuronales de impulsos (SNN, por sus siglas en inglés) incorporan neuronas excitadas biológicamente factibles con sus dinámicas temporales. El proyecto TEMPO, financiado con fondos europeos, aprovechará la tecnología de recuerdos emergentes para diseñar nuevas soluciones tecnológicas innovadoras que simplifiquen y faciliten la integración de datos a través de nuevos motores de computación neuronal de DNN y SNN. Se utilizarán unos algoritmos neuromórficos base reducidos de los sistemas operativos informáticos como demostradores.
Objetivo
Massive adoption of computing in all aspects of human activity has led to unprecedented growth in the amount of data generated. Machine learning has been employed to classify and infer patterns from this abundance of raw data, at various levels of abstraction. Among the algorithms used, brain-inspired, or “neuromorphic”, computation provides a wide range of classification and/or prediction tools. Additionally, certain implementations come about with a significant promise of energy efficiency: highly optimized Deep Neural Network (DNN) engines, ranging up to the efficiency promise of exploratory Spiking Neural Networks (SNN). Given the slowdown of silicon-only scaling, it is important to extend the roadmap of neuromorphic implementations by leveraging fitting technology innovations. Along these lines, the current project aims to sweep technology options, covering emerging memories and 3D integration, and attempt to pair them with contemporary (DNN) and exploratory (SNN) neuromorphic computing paradigms. The process- and design-compatibility of each technology option will be assessed with respect to established integration practices. Core computational kernels of such DNN/SNN algorithms (e.g. dot-product/integrate-and-fire engines) will be reduced to practice in representative demonstrators.
Ámbito científico
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
H2020-ECSEL-2018-2-RIA-two-stage
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaConvocatoria de subcontratación
H2020-ECSEL-2018-2-RIA-two-stage-1
Régimen de financiación
RIA - Research and Innovation actionCoordinador
3001 Leuven
Bélgica
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Participantes (19)
75015 PARIS 15
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80686 Munchen
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5656 AE Eindhoven
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La participación finalizó
94000 CRETEIL
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38920 Crolles
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31100 Toulouse
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5656 AG Eindhoven
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38000 Grenoble
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5617BA Eindhoven
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
01069 Dresden
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70839 Gerlingen-Schillerhoehe
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Entidad jurídica distinta de un subcontratista que está afiliada o vinculada jurídicamente con un participante. Dicha entidad lleva a cabo su trabajo en las condiciones establecidas en el acuerdo de subvención, proporciona bienes o presta servicios para la acción, pero no firma dicho acuerdo. El tercero acata las normas aplicables a su participante en virtud del acuerdo de subvención en lo que respecta a la subvencionalidad de los costes y el control de los gastos.
72770 Reutlingen
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85579 Neubiberg
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97499 Donnersdorf
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8006 Zurich
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74321 Bietigheim Bissingen
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8050 Zurich
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
5684 PC Best
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30165 Hannover
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.