Projektbeschreibung
Nanomagneten-Reservoirs könnten die Rechenleistung erhöhen
Die Rechenleistung kann aufgrund der exponentiell zunehmenden Datenerzeugung nur schwer mit den Analyseanforderungen Schritt halten. Die Realisierung neuer Plattformen für die massiv-parallele Datenverarbeitung, bei der große Datenmengen nicht Stück für Stück, sondern „auf einmal“ verarbeitet werden, ist der Schlüssel zur Schließung dieser Lücke. Um diese Vision zu verwirklichen, kombiniert SpinENGINE jetzt zwei hochmoderne Konzepte, das Reservoir-Computing und die Nanomagnet-Ensemble-Dynamik. Das Reservoir-Computing beruht darauf, dass ein Reservoir mit einer hochgradig nichtlinearen Dynamik Eingangssignale auf hochdimensionale Räume projiziert und einfache lineare Verarbeitungstechniken verwendet, um eine Ausgabe zu extrahieren. SpinENGINE nutzt die auftretenden und abstimmbaren nichtlinearen Wechselwirkungen in Nanomagnet-Ensembles als Reservoir, um ein neues massiv-paralleles Rechengerät zu schaffen.
Ziel
The SpinENGINE project will lay the foundations for a new, massively parallel, computational platform based on emergent behaviour in large nanomagnet ensembles. The project will develop an efficient, highly scalable, and easily reproducible platform meeting the data analysis challenges in our increasingly data-rich society. We will build upon our recent discoveries and use complex, nonlinear, and highly tunable interactions in such ensembles to realize a hardware platform for “Reservoir Computing”, a biologically-inspired computational approach. Our critical hypothesis is that the synergies between the inherent properties of nanomagnet ensembles and those required for reservoir computing will enable the efficient creation of a highly adaptive computational platform for the analysis of complex, dynamic data sets. This has the potential to greatly outperform current approaches using conventional CMOS hardware.
SpinENGINE will bring together a multidisciplinary team of researchers with expertise in computer science, condensed matter physics, material science, computational modelling, and high-resolution microscopy. This will enable us to simultaneously explore the fundamental behaviours of nanomagnet ensembles and understand how these can be harnessed for useful computation. By the end of the project, we aim to fabricate a proof-of-concept device capable of solving pattern recognition and classification problems, and, in collaboration with our industrial partner, IBM, produce a roadmap to the further scaling and commercialization of our computational platform. Success in the SpinENGINE project will have vast implications for data analysis at all scales, ranging from low power computation in the simplest sensor node to accelerated data processing in the most complex supercomputer.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencesphysical sciencescondensed matter physics
- natural sciencesphysical sciencesopticsmicroscopy
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencepattern recognition
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringcomputer hardwaresupercomputers
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencedata processing
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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H2020-FETOPEN-2018-2019-2020-01
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
7491 Trondheim
Norwegen