Opis projektu
Nowe sposoby na wykorzystanie nowych technologii pamięci w celu budowy neuromorficznych systemów obliczeniowych
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są dziś wykorzystywane do obliczania wszelkiego rodzaju danych, wykonywania prognoz i rozwiązywania problemów. Są to procesy oparte w coraz większym stopniu na modelach głębokich sieci neuronowych (deep neural networks, DNN). Ponieważ ilość generowanych danych spowalnia urządzenia i powoduje zwiększenie zużycia energii, pojawiła się nowa generacja jednostek neuronowych. Pulsujące sieci neuronowe (spiking neural networks, SNN) są ściśle wzorowane na naturalnych sieciach neuronowych, wraz z ich dynamiką czasową. Finansowany przez UE projekt TEMPO wykorzysta nowe technologie pamięci do zaprojektowania innowacyjnych rozwiązań, które ułatwią i uproszczą integrację danych za pomocą nowych neuronowych silników obliczeniowych wykorzystujących DNN i SNN. Do demonstracji planuje się użycie algorytmów neuromorficznych obliczeniowych systemów operacyjnych o zredukowanej liczbie rdzeni.
Cel
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.
Dziedzina nauki
Słowa kluczowe
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
H2020-ECSEL-2018-2-RIA-two-stage
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSzczegółowe działanie
H2020-ECSEL-2018-2-RIA-two-stage-1
System finansowania
RIA - Research and Innovation actionKoordynator
3001 Leuven
Belgia
Zobacz na mapie
Uczestnicy (19)
75015 PARIS 15
Zobacz na mapie
80686 Munchen
Zobacz na mapie
5656 AE Eindhoven
Zobacz na mapie
Zakończenie uczestnictwa
94000 CRETEIL
Zobacz na mapie
38920 Crolles
Zobacz na mapie
31100 Toulouse
Zobacz na mapie
5656 AG Eindhoven
Zobacz na mapie
38000 Grenoble
Zobacz na mapie
5617BA Eindhoven
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
01069 Dresden
Zobacz na mapie
70839 Gerlingen-Schillerhoehe
Zobacz na mapie
Podmiot prawny inny niż podwykonawca, stowarzyszony lub mający inne powiązania prawne z uczestnikiem. Podmiot realizuje prace na podstawie warunków umowy o grant, dostarcza towary lub świadczy usługi związane z działaniem, jednak nie podpisuje umowy o grant. Podmiot zewnętrzny przestrzega zasad i wymogów dotyczących danego uczestnika wynikających z umowy o grant, dotyczących kwalifikowalności kosztów oraz kontroli wydatków.
72770 Reutlingen
Zobacz na mapie
85579 Neubiberg
Zobacz na mapie
97499 Donnersdorf
Zobacz na mapie
8006 Zurich
Zobacz na mapie
74321 Bietigheim Bissingen
Zobacz na mapie
8050 Zurich
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
5684 PC Best
Zobacz na mapie
30165 Hannover
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.