Descripción del proyecto
Las resistencias nanométricas allanan el camino a los chips neuromórficos para la computación
La computación neuromórfica busca aprovechar los procesamientos y las arquitecturas sinápticas y cerebrales para abrir la puerta al increíble potencial del cerebro en materia de aprendizaje, eficacia energética, velocidad y potencia de cálculo. Los materiales ferroeléctricos presentan una polarización espontánea reversible mediante la aplicación de un campo eléctrico, por lo que resultan adecuados para el almacenamiento de memoria. Las resistencias ferroeléctricas tienen otras ventajas, como la posibilidad de ajustar la resistencia (y la tensión) en una amplia gama continua que puede simular sinapsis. El proyecto FREEMIND, financiado con fondos europeos, aprovecha las resistencias ferroeléctricas nanométricas para llevar a cabo sinapsis e instalar redes neuronales en chips neuromórficos compactos.
Objetivo
Neuromorphic computing such as deep-learning algorithms arise as a promising solution to treat the exploding amount of data generated worldwide, but at the cost of expensive time and energy budget on conventional hardware. There is an urgent need for a low-power, compact neuromorphic chip that can support bio-inspired computing: a network of cells collocating storage (non-volatility) and computing (synaptic plasticity). This work proposes to achieve such cell using a ferroelectric resistor, down-scaled to nanometer thickness to allow direct electron tunneling through the ferroelectric barrier (ferroelectric tunnel junction): the learning functionality (i.e. synaptic plasticity) will be implemented through the control of the distribution of the (non-volatile) ferroelectric domains. The fellow will bring her expertise in ferroelectric tunnel junctions and will combine it with IBM’s expertise in device and circuits integration and characterization, making use of the state-of-the-art equipment offered by their research center. In order to accelerate the creation of an end-to-end neuromorphic device, she will lead a collaboration with ETH Zurich and will benefit from their expertise in predictive physics-based modeling. The research project will aim at: (i) the demonstration of a non-volatile and plastic ferroelectric “synapse” made of Hf0.5Zr0.5O2 – a fully CMOS-compatible material, (ii) the development of models of individual cells and of a neural network and (iii) providing design guidelines for neuromorphic hardware based on this technology. The outcome will be to evaluate performances not only of individual synapses but of a neural network as a whole. Through the Action, the fellow will not only aim at creating a novel technology; but also at leading an interdisciplinary research project uniting complementary actors for an innovative solution to a society challenge.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Programa(s)
Régimen de financiación
MSCA-IF-EF-SE - Society and Enterprise panelCoordinador
8803 Rueschlikon
Suiza