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Memory technologies with multi-scale time constants for neuromorphic architectures

Projektbeschreibung

Neuartige neuromorphe Chip-Technologie zur Lernunterstützung in mehreren Zeiträumen

Neuromorphes Computing ist ein Überbegriff für eine Vielzahl von Bemühungen, eine Berechnung zur Nachahmung der neuronalen Struktur des menschlichen Gehirns aufzustellen. Das EU-finanzierte Projekt MeM-Scales wird an der Entwicklung einer innovativen Plattform arbeiten, die als Grundlage für zukünftige Produkte dienen und extreme Energieeffizienz mit menschlichen Erkennungsfähigkeiten kombinieren wird. Der Schwerpunkt wird auf der Schaffung neuartiger Speicher- und Gerätetechnologien sowie autonomer Lernalgorithmen liegen, die das Lernen auf dem Chip über mehrere Zeiträume hinweg sowohl für Synapsen als auch für Neuronen unterstützen. Diese neue Art von Computertechnologie hat das Potential, die verteilte Umweltüberwachung, implantierbare medizinische Diagnosemikrochips, tragbare Elektronik und Mensch-Computer-Interaktion voranzutreiben.

Ziel

"The project MeM-Scales aims at lifting neuromorphic computing in analog spiking microprocessors to an entirely new level of performance. Work in this project is based on a dedicated commitment that novel hardware and novel computational concepts must be co-evolved in a close interaction between nano-electronic device engineering, circuit and microprocessor design, fabrication technology and computing science (machine learning and nonlinear modeling). A key to reflecting ""hardware physics"" in ""computational function"" and vice versa is the fundamental role played by multiple timescales. Here MeM-Scales introduces a number of innovations. On the side of physical substrates, novel memory and device technologies, supporting on-chip learning over multiple timescales for both synapses and neurons, will be fabricated. To enable timescales spanning up to 9 (!) orders of magnitude both volatile memory and non-volatile memory as well as Thin Film Transistor technology will be exploited. On the side of computational theory, autonomous learning algorithms and architectures supporting computation over these wide range of timescales will be developed. These computational methods are specifically tailored to cope with the low numerical precision, parameter drift, stochasticity, and device mismatch which are inherent in analog nano-scale devices. These cross-disciplinary efforts will lead to the fabrication of an innovative hardware/software platform as a basis for future products which combine extreme power efficiency with robust cognitive computing capabilities. This new kind of computing technology will open new perspectives, for instance, for high-dimensional distributed environmental monitoring, implantable medical diagnostic microchips, wearable electronics or human-computer interfacing."

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

H2020-ICT-2018-20

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Unterauftrag

H2020-ICT-2019-2

Koordinator

COMMISSARIAT A L ENERGIE ATOMIQUE ET AUX ENERGIES ALTERNATIVES
Netto-EU-Beitrag
€ 889 323,75
Adresse
RUE LEBLANC 25
75015 PARIS 15
Frankreich

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Region
Ile-de-France Ile-de-France Paris
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten
€ 889 323,75

Beteiligte (8)