Projektbeschreibung
Optikberechnungen auf Grundlage neuronaler Signalverarbeitung für verbesserte Energieeffizienz
Die Dendriten von Neuronen bilden eine hochgradig verzweigte, baumähnliche Struktur, die vor allem dem Empfang eingehender Signale anderer Neuronen und deren Verarbeitung dienen. Schätzungen zufolge sind tatsächlich etwa 75 % der dendritischen Oberfläche an der synaptischen Übertragung beteiligt, das heißt dem Empfang eines Signals von anderen Neuronen. Die Verarbeitung selbst hat lineare, nicht lineare, analoge sowie schwellenwertorientierte Eigenschaften und ist komplex und effizient. Modelle werden eingesetzt, um die Fähigkeiten solcher dendritischer Berechnungen zu ergründen. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des EU-finanzierten Projekts ADOPD wollen sich diese Konzepte für die Entwicklung ultraschneller faseroptischer Recheneinheiten zunutze machen, die als Grundlage bahnbrechender neuromorphischer Rechner mit wesentlich geringerem Energieverbrauch im Vergleich zu herkömmlichen Computern fungieren können. Da die Endnutzernachfrage nach immer schnellerer Rechenleistung für exponentiell steigende Datenmengen in Anwendungen von Smartphones und Videospielen bis hin zu autonomen Fahrzeugen zunimmt, könnten sich neuartige Recheneinheiten, die auf faseroptischen, von Dendriten inspirierten Systemen basieren, als wegweisende Technologie erweisen.
Ziel
The increased demand for computation with low energy consumption requires entirely novel hardware concepts. In ADOPD we develop ultra-fast computational units based on optical-fiber technologies exploiting information processing principles used by neurons in their dendritic trees. Dendritic processing is highly condensed, local, and parallel and it allows also for non-linear computations. These properties will first be modelled and in a second step transferred to optical systems consisting of fiber optics as well as other optical components. For the first prototype, ADOPD uses well-established single-mode fiber technology to build an optical-dendritic unit (ODU). From there, we move on to cutting-edge multi-mode fibers to obtain an all-optical second prototype of a dendritic tree with significantly higher computing power and compactness. Finally we will design computational models of networks of multiple ODUs to quantify the computational efficiency such multiple, parallel operating devices. Thus, the optical dendritic units created by ADOPD represent a novel, cutting-edge computing hardware for fast, low-power, parallel computing, with the potential to help addressing the rising demands for computation.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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H2020-FETOPEN-2018-2019-2020-01
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
37073 Gottingen
Deutschland