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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Time Encoded Voice Interfaces

Descrizione del progetto

Codifica e interazioni dei sensori

I sensori a bassissima potenza, che integrano l’intelligenza artificiale, richiedono la presenza di un convertitore analogico-digitale prima del blocco di elaborazione del segnale provvisto di una rete neurale. I convertitori analogico-digitali sono stati impiegati basandosi su un oscillatore a tensione controllata per l’implementazione di sensori integrati. Ciò richiede lo sviluppo di una nuova cella di moltiplicazione-accumulo per il primo strato della rete neurale funzionante con i segnali provenienti dall’oscillatore a tensione controllata nonché di un’interfaccia adatta tra l’oscillatore a tensione controllata e i sensori esistenti. Tuttavia, i metodi per l’applicazione di un’interazione con i sensori utilizzando un oscillatore a tensione controllata e l’implementazione di un’unità di cella di moltiplicazione-accumulo a fase/frequenza codificate per la rete neurale sono stati sperimentati separatamente. Il progetto TEVI, finanziato dall’UE, si propone di combinare entrambi i metodi a vantaggio della ricerca e delle applicazioni in ambito industriale. A questo scopo, rimuoverà il convertitore analogico-digitale prima della rete neurale, collegando direttamente il sensore alla rete e codificando i segnali dei sensori tramite un oscillatore a tensione controllata.

Obiettivo

The research of this EID focuses on ultra-low power sensors incorporating artificial intelligence. The current solution for such systems requires an analog-to-digital converter (ADC) prior to the signal processing block, usually implemented with a neural network (NN). The innovation consists of removing the ADC prior to the NN by directly coupling the sensor to it and encoding the sensor signals with a voltage-controlled-oscillator (VCO). VCO-based ADCs have been used to implement integrated sensors. Achieving this goal requires to develop a new multiply-accumulate cell (MAC) for the first layer of the NN that operates with signals from the VCO, and a suitable VCO interfaces with existing sensors. In most applications, the raw data form the sensor is required as well. Here, signals coming from the VCO can also be converted to a sampled sequence by enabling a digital decoder, which is not needed when detecting a pattern in the NN. As a benefit, power consumption can meet the requirements of battery-operated products. Power improvement comes from both the ADC removal and the power efficiency of the NN implementation. Approaches to implement a sensor interface using a VCO and to implement a phase/frequency-encoded MAC unit (P-MAC) for a NN have been attempted separately but, there is no combination of both ideas. The research in this EID tries to bridge this gap. This architecture can be useful for both research and industrial applications, such as neural probe chips, wearable electronics or battery powered IoT devices. This EID proposal requires intersectoral involvement of both academia and the industry, to develop a doctoral program and train researchers that will be in high demand by having the specific skills developed in this research. We have selected waterproof smart microphones as an application to benefit from this research, which may directly lead to a product development of interest to microelectronic industries in the EU producing MEMS microphones.

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.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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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.

MSCA-ITN - Marie Skłodowska-Curie Innovative Training Networks (ITN)

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-MSCA-ITN-2020

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID
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.

€ 752 714,64
Indirizzo
CALLE MADRID 126
28903 Getafe (Madrid)
Spagna

Mostra sulla mappa

Regione
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
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.

€ 752 714,64

Partecipanti (1)

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