Projektbeschreibung
Prozessor mit künstlicher Intelligenz der nächsten Generation mit weltbestem Kompromiss zwischen Genauigkeit und Energieverbrauch
In den letzten Jahren wurden tiefe neuronale Netze, welche die menschliche Wahrnehmung simulieren können, mit großem Erfolg auf hunderte Probleme in den Bereichen Gesundheit, Robotertechnik, Finanzen und Spiele angewandt. Auch wenn sie unter Einsatz großer und tiefer Modelle eine ausgezeichnete Genauigkeit erreichen, sind die Kosten für ihre Berechnungskomplexität hoch. Das EU-finanzierte Projekt Reexen verfolgt das Ziel, diese Herausforderung mit der Entwicklung eines extrem effizienten Prozessors mit künstlicher Intelligenz zu bewältigen, der Edge-Computing-Anwendungen auf Basis tiefer neuronaler Netze unterstützt. Bei dieser Technologie werden Mixed-Signal-Schaltungen für Deep-Learning-Inferenz-Computing genutzt, womit die Grenzen des Mooreschen Gesetzes in traditionellen digitalen Schaltungen überwunden werden. Das Chipdesign gestattet 30 Billionen Operationen pro Watt pro Sekunde, was weitaus effizienter als Beschleuniger für neuronale Netze auf rein digitaler Basis ist.
Ziel
"Since the breakthrough application of Deep Neural Networks algorithms (DNNs) to speech and image recognition, the number of applications that use DNNs has exploded, achieving the highest accuracy in a myriad of contexts (health, robotics, finance, gaming, etc.). However, their superior accuracy comes at the cost of high computational complexity.
Current approaches to solve this challenge are cloud-based, incurring in high power consumption and high latency, given their communication needs. Although cloud approaches are suitable for some context, they are suboptimal for real-time applications running on embedded or mobile devices (with limited battery capacity and requiring fast responses).
REEXEN appears to bring a solution to this challenge: an extremely efficient AI processor (a semiconductor chip) specifically designed for supporting DNN-based edge applications. By exploiting state-of-the-art semiconductor technologies in mixed-signal circuits and in-memory processing, REEXEN obtains the best power-efficiency when executing DNN algorithms, in terms of maximum throughput per energy unit consumption (30 TOPs/W). By reducing the ""distance"" between data generation (sensors), data storage (memory) and data processing (core processor or nucleus), and by eliminating A/D conversions, REEXEN also achieves minimum latency (<10ms) and fabrication area, thus also reducing the overall cost of production.
REEXEN completely aligns with the EU approach to AI, as an enabling technology that will allow the development of current industry-transversal smart services and the implementation of future new ones.
Our company is 100% focused on developing next generation of ultra-low power neural network processors. From the successful results of our early prototyping for audio applications, REEXEN project will attract the best talent and additional financing to build the business around our technology and increase our company size, international presence and job generation."
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz maschinelles Sehen Bilderkennung
- Technik und Technologie Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik Elektrotechnik Sensoren
- Technik und Technologie Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik Elektrotechnik Robotertechnik
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften Datenwissenschaften Datenverarbeitung
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz Computational Intelligence
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Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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H2020-EU.2.3. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Innovation In SMEs
HAUPTPROGRAMM
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H2020-EU.3. - PRIORITY 'Societal challenges
Alle im Rahmen dieses Programms finanzierten Projekte anzeigen -
H2020-EU.2.1. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Leadership in enabling and industrial technologies
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Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
SME-1 - SME instrument phase 1
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020
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Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
8001 ZURICH
Schweiz
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.