Descripción del proyecto
La potencia de procesamiento se puede ver impulsada por los reservorios de nanoimanes
La potencia de computación tiene dificultades para mantenerse al nivel de las demandas de análisis ante el crecimiento exponencial de la generación de datos. Para cerrar esta brecha es fundamental crear nuevas plataformas de procesamiento masivo de datos en paralelo, donde grandes cantidades de datos son procesados «de una vez» en lugar de pieza a pieza. Ahora, SpinENGINE combina dos novedosos conceptos, la computación por reservorios y la dinámica de conjuntos de nanoimanes, para hacer realidad esta visión. La computación por reservorios utiliza un reservorio de dinámicas altamente no lineales que proyecta señales de entrada hacia espacios de alta dimensión y emplea sencillas técnicas de procesamiento lineal para extraer un producto de salida. SpinENGINE utiliza las interacciones no lineales emergentes y ajustables en conjuntos de nanoimanes como el reservorio para crear un nuevo dispositivo computacional masivo en paralelo.
Objetivo
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.
Ámbito científico
- 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
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaConvocatoria de subcontratación
H2020-FETOPEN-2018-2019-2020-01
Régimen de financiación
RIA - Research and Innovation actionCoordinador
7491 Trondheim
Noruega