Descrizione del progetto
Nuovi modi per integrare le memorie emergenti al fine di attivare sistemi di calcolo neuromorfi
L’intelligenza artificiale (IA) e l’apprendimento automatico sono oggi utilizzati per la computazione di qualsiasi genere di dati, per fare previsioni e risolvere i problemi. Si tratta di processi basati sempre più su modelli di rete neuronale profonda (DNN). Poiché il volume dei dati prodotti rallenta le macchine e consuma maggiori quantità di energia, c’è una nuova generazione di unità neurali. Le reti neurali spiking (a impulso) incorporano neuroni spiking riproducibili biologicamente, con la loro dinamica temporale. Il progetto TEMPO, finanziato dall’UE, sfrutterà la tecnologia delle memorie emergenti per progettare nuove soluzioni tecnologiche innovative che renderanno l’integrazione dei dati più semplice e facile grazie ai nuovi motori di calcolo neuronali DNN e SNN. Gli algoritmi neuromorfi dei sistemi operativi computazionali a nucleo ridotto serviranno come dimostratori.
Obiettivo
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.
Campo scientifico
Parole chiave
Programma(i)
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
H2020-ECSEL-2018-2-RIA-two-stage
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H2020-ECSEL-2018-2-RIA-two-stage-1
Meccanismo di finanziamento
RIA - Research and Innovation actionCoordinatore
3001 Leuven
Belgio
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Partecipanti (19)
75015 PARIS 15
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80686 Munchen
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5656 AE Eindhoven
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Partecipazione conclusa
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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L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
01069 Dresden
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70839 Gerlingen-Schillerhoehe
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Soggetto giuridico diverso da un subappaltatore che è affiliato o legalmente collegato a un partecipante. Il soggetto svolge le attività secondo le condizioni stabilite nell’accordo di sovvenzione, fornisce beni o servizi per l’azione, ma non ha sottoscritto l’accordo di sovvenzione. Una terza parte rispetta le regole applicabili al suo partecipante correlato ai sensi dell’accordo di sovvenzione per quanto riguarda l’ammissibilità dei costi e il controllo delle spese.
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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L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
5684 PC Best
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30165 Hannover
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