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Quantum Engineering for Machine Learning

Descrizione del progetto

Tecnologia pionieristica per circuiti integrati destinati all’apprendimento automatico

L’ingegneria quantistica dei materiali bidimensionali (2DM) può supportare una nuova tecnologia integrata per l’apprendimento automatico e consentire la produzione di dispositivi basati sulla combinazione di eterostrutture verticali e laterali. Il progetto QUEFORMAL, finanziato dall’UE, lavorerà allo sviluppo di circuiti integrati per l’apprendimento automatico in cui transistor a basso voltaggio a effetto campo e memorie non volatili sono integrati fianco a fianco, sfruttando l’ingegneria quantistica dei 2DM. Il progetto dimostrerà a livello sperimentale la costruzione e il funzionamento di dispositivi basati su eterostrutture laterali e verticali di 2DM per circuiti integrati logic-in-memory e dimostrerà le potenzialità di questa tecnologia per la produzione di circuiti integrati destinati all’apprendimento automatico.

Obiettivo

We propose the radical vision of a new integrated circuit technology for machine learning where low-voltage field-effect transistors and non-volatile memories are integrated next to each other exploiting quantum engineering of heterostructures of two-dimensional materials (2DMs), i.e. the atom-by-atom design and fabrication of devices which combine vertical and lateral heterostructures (VH and LH, respectively) of 2DMs.

QUEFORMAL pursues a very risky and original proposed solution, with the extremely high potential gain of advancing a science-enabled technology for the fabrication of integrated circuits for machine learning, in a field in which Europe has a strong basic-science leadership, thanks to the pioneering breakthroughs on graphene and 2D materials.

The overall objective and targeted breakthrough of QUEFORMAL is to experimentally demonstrate the fabrication and operation of devices based on LH and VH of 2DMs for logic-in-memory integrated circuits and to show the potential of this technology for the fabrication of integrated circuits for machine learning. Devices include i) lateral heterostructure FETs (LH-FETs) operating at low voltage (0.6 V) fabricated in close vicinity to ii) floating-gate non-volatile memories based on VHs for the gate stack and LHs for the channel (LVH-NVMs), that can be programmed at low voltage (<5 V) with retention time larger than 1 month.

The QUEFORMAL consortium consists of six partners and has unique advantages: Consortium members have proposed and patented the LH-FET concept and have experimentally demonstrated the floating gate non-volatile memory concept using 2D materials.

Parole chiave

Invito a presentare proposte

H2020-FETOPEN-2018-2020

Vedi altri progetti per questo bando

Bando secondario

H2020-FETOPEN-2018-2019-2020-01

Meccanismo di finanziamento

RIA - Research and Innovation action

Coordinatore

UNIVERSITA DI PISA
Contribution nette de l'UE
€ 658 000,00
Indirizzo
LUNGARNO PACINOTTI 43/44
56126 Pisa
Italia

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Regione
Centro (IT) Toscana Pisa
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 658 000,00

Partecipanti (5)