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Two-Dimensional Oscillatory Neural Networks for Energy Efficient Neuromorphic Computing

Descrizione del progetto

I dispositivi bio-ispirati ad alta efficienza energetica accelerano il percorso verso il brain-like computing

L’informatica neuro-ispirata impiega tecnologie che consentono l’utilizzo di hardware informatici ispirati al cervello per sistemi intelligenti più efficienti e adattativi. Imitando il sistema nervoso e il cervello umano, queste architetture di calcolo si candidano in maniera eccellente alla risoluzione di problemi di apprendimento associativo complessi e su larga scala. Il progetto NeurONN, finanziato dall’UE, metterà in mostra un paradigma di calcolo neuromorfico alternativo e innovativo basato su dispositivi e architetture efficienti dal punto di vista energetico. Nell’architettura di calcolo neuro-ispirata proposta, le informazioni verranno codificate nella fase di neuroni oscillanti accoppiati o reti neurali oscillatorie. I dispositivi di transizione metallo-isolante VO2 emuleranno i neuroni biologici, con un’efficienza prevista di 250 volte superiore a quella degli oscillatori digitali più all’avanguardia basati su tecnologia CMOS. Secondo le previsioni, i memristori 2D che emuleranno le sinapsi saranno 330 volte più efficienti rispetto allo stato dell’arte.

Obiettivo

Neuro-inspired computing architectures are one of the leading candidates to solve complex and large-scale associative learning problems for AI applications. The two key building blocks for neuromorphic computing are the neuron and the synapse, which form the distributed computing and memory units. In the NeurONN project, we are proposing a novel neuro-inspired computing architecture where information is encoded in the “phase” of coupled oscillating neurons or oscillatory neural networks (ONN). Specifically, VO2 metal-insulator transition (MIT) devices and 2D memristors will be developed as neurons and synapses for hardware implementations. We predict VO2 MIT devices are up to 250X more energy efficient than state of the art digital CMOS based oscillators, where 2D memristors are up to 330X more energy efficient than state of the art TiO2 memristors. Moreover, the predicted energy efficiency gain of ONN architecture vs state of the art spiking neural network (SNN) architecture is up to 40X. Thus, NeurONN will showcase a novel and alternative energy efficient neuromorphic computing paradigm based on energy efficient devices and architectures. Such ONN will demonstrate synchronization and coupling dynamics for establishing collective learning behavior, in addition to desirable characteristics such as scaling, ultra-low power computation, and high computing performance. NeurONN aims to develop the first-ever ONN hardware platform (targeting two demonstrators) and complete with an ONN design methodology toolbox covering aspects from ONN architecture design to algorithms in order to facilitate adoption, testing and experimentation of ONN demonstrator chips by all potential users to unleash the potential of ONN technology.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

RIA - Research and Innovation action

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) H2020-ICT-2018-20

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 1 064 800,00
Indirizzo
RUE MICHEL ANGE 3
75794 PARIS
Francia

Mostra sulla mappa

Regione
Ile-de-France Ile-de-France Hauts-de-Seine
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 1 064 800,00

Partecipanti (6)

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