Projektbeschreibung
Neue Integrationswege für innovative Speicher ermöglichen neuromorphe Computersysteme
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen werden heute für die rechnergestützte Verarbeitung von Informationen aller Art, zur Erstellung von Prognosen sowie zum Lösen von Problemen eingesetzt. Dabei handelt es sich um Verfahren, die sich zunehmend auf Modelle für tiefe neuronale Netze stützen. Da das Volumen der erzeugten Daten die Maschinen ausbremst und größere Energiemengen verbraucht, gibt es nun eine neue Generation neuronaler Einheiten. Gepulste neuronale Netze beinhalten biologisch-nachbildbare feuernde Neuronen und deren zeitliche Dynamik. Das EU-finanzierte Projekt TEMPO bedient sich aufstrebender Speichertechnologie, um damit neue innovative technologische Lösungen zu konzipieren. Diese vereinfachen und erleichtern die Integration von Daten, wobei neue Rechenmaschinen zum Einsatz kommen, die tiefe sowie gepulste neuronale Netze verwenden. Die neuromorphen Algorithmen von Rechnerbetriebssystemen mit reduziertem Kern werden als Demonstrationsmodelle dienen.
Ziel
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.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
H2020-ECSEL-2018-2-RIA-two-stage
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H2020-ECSEL-2018-2-RIA-two-stage-1
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
3001 Leuven
Belgien
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Beteiligte (19)
75015 PARIS 15
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80686 Munchen
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5656 AE Eindhoven
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Beteiligung beendet
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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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
01069 Dresden
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70839 Gerlingen-Schillerhoehe
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Rechtsträger, der nicht Auftragnehmer ist und an einen Teilnehmer angegliedert oder rechtlich mit diesem verbunden ist. Der Rechtsträger übernimmt Arbeiten zu in der Finanzhilfevereinbarung festgelegten Bedingungen, liefert Waren oder bietet Dienstleistungen für die Aktion, unterzeichnet jedoch nicht die Finanzhilfevereinbarung. Eine Drittpartei hält sich an die Regeln, die gemäß der Finanzhilfevereinbarung für den verbundenen Teilnehmer gelten hinsichtlich der Förderfähigkeit von Kosten und der Kontrolle der Ausgaben.
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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5684 PC Best
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30165 Hannover
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