Description du projet
Des résistances à l’échelle nanométrique ouvrent la voie aux puces neuromorphiques pour l’informatique
L’informatique neuromorphique cherche à tirer parti d’architectures et de traitements semblables à ceux du cerveau et des synapses afin de tirer parti de l’incroyable potentiel du cerveau en matière de puissance de calcul, de vitesse, d’efficacité énergétique et d’apprentissage. Les matériaux ferroélectriques présentent une polarisation spontanée qui est réversible par l’application d’un champ électrique, de sorte qu’ils conviennent parfaitement au stockage de mémoire. Les résistances ferroélectriques présentent des avantages supplémentaires: leur résistance (et leur tension) est ajustable sur une large plage continue qui peut émuler les synapses. Le projet FREEMIND, financé par l’UE, exploite des résistances ferroélectriques de taille nanométrique pour réaliser des synapses et des réseaux neuronaux sur des puces neuromorphiques compactes.
Objectif
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.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationintelligence artificielleapprentissage automatiqueapprentissage profond
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationintelligence artificielleintelligence de calcul
Vous devez vous identifier ou vous inscrire pour utiliser cette fonction
Programme(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2018
Voir d’autres projets de cet appelRégime de financement
MSCA-IF-EF-SE - Society and Enterprise panelCoordinateur
8803 Rueschlikon
Suisse