Descripción del proyecto
Sistemas de inteligencia artificial portátiles y más eficientes que funcionan como encéfalos humanos
Los algoritmos de inteligencia artificial (IA o AI, por sus siglas en inglés) más exitosos de la actualidad se inspiran en las redes neuronales similares al encéfalo. Sin embargo, a diferencia de nuestros encéfalos muy eficientes, ejecutar esos algoritmos en ordenadores consume grandes cantidades de energía. En consecuencia, esas unidades centrales de procesamiento extremadamente ineficientes dificultan el desarrollo de sistemas de IA portátiles, modulables y eficientes. El proyecto ChipAI, financiado con fondos europeos, aprovechará el potencial de la nanotecnología fotónica para ofrecer unidades centrales de procesamiento eficientes en materia de energía, de gran ancho de banda y compactas. Los investigadores utilizarán nanoestructuras semiconductoras de túnel resonante incorporadas en cavidades metálicas de sublongitud de onda, las cuales son cien veces más pequeñas que las convencionales a fin de detectar, emitir y confinar la luz de forma eficaz. Los resultados del proyecto allanarán el camino para desarrollos adicionales en el ámbito emergente de la computación óptica neuromórfica.
Objetivo
The same way the internet revolutionized our society, the rise of Artificial Intelligence (AI) that can learn without the need of explicit instructions is transforming our life. AI uses brain inspired neural network algorithms powered by computers. However, these central processing units (CPU) are extremely energy inefficient at implementing these tasks. This represents a major bottleneck for energy efficient, scalable and portable AI systems. Reducing the energy consumption of the massively dense interconnects in existing CPUs needed to emulate complex brain functions is a major challenge. ChipAI aims at developing a nanoscale photonics-enabled technology capable of deliver compact, high-bandwidth and energy efficiency CPUs using optically interconnected spiking neuron-like sources and detectors. ChipAI will pursue its main goal through the exploitation of Resonant Tunnelling (RT) semiconductor nanostructures embedded in sub-wavelength metal cavities, with dimensions 100 times smaller over conventional devices, for efficient light confinement, emission and detection. Key elements developed are non-linear RT nanoscale lasers, LEDs, detectors, and synaptic optical links on silicon substrates to make an economically viable technology. This platform will be able to fire and detect neuron-like light-spiking (pulsed) signals at rates 1 billion times faster than biological neurons (>10 GHz per spike rates) and requiring ultralow energy (<10 fJ). This radically new architecture will be tested for spike-encoding information processing towards validation for use in artificial neural networks. This will enable the development of real-time and offline portable AI and neuromorphic (brain-like) CPUs. In perspective, ChipAI will not only lay the foundations of the new field of neuromorphic optical computing, as will enable new non-AI functional applications in biosensing, imaging and many other fields where masses of cheap miniaturized pulsed sources and detectors are needed.
Ámbito científico
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringcomputer hardwarecomputer processors
- natural sciencesbiological sciencesneurobiologycomputational neuroscience
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencedata processing
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputational intelligence
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
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H2020-FETOPEN-2018-2019-2020-01
Régimen de financiación
RIA - Research and Innovation actionCoordinador
4715-330 Braga
Portugal