Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Neuronal networks from Cortical human iPSCs for Machine Learning Processing- NEU-ChiP

Opis projektu

Wykorzystywanie mocy obliczeniowej ludzkiego mózgu

Współczesne zastosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego stają się coraz bardziej powszechne w wielu obszarach naszego życia, w tym w medycynie, finansach, pojazdach autonomicznych czy w rozwiązaniach rozpoznających mowę. Olbrzymie inwestycje w istniejące techniki uczenia maszynowego i obliczeń neuromorficznych są jednak ograniczone, wymagają bowiem coraz większych mocy obliczeniowych, co prowadzi do wysokiego zapotrzebowania na energię. W celu osiągnięcia przełomu w tej dziedzinie zespół finansowanego ze środków Unii Europejskiej projektu NEU-ChiP zamierza zbadać, w jaki sposób ludzkie komórki macierzyste mózgu wyhodowane na mikrochipie mogą być uczone rozwiązywania problemów na podstawie danych. Wykorzystując zaawansowane modelowanie komputerowe 3D, konsorcjum badaczy zajmujących się wieloma dziedzinami wiedzy zamierza przeprowadzić obserwację procesów zmian zachodzących w komórkach oraz ich plastyczności, co może przełożyć się na rewolucję w obszarze technologii uczenia maszynowego.

Cel

The EU and the rest of the world increasingly rely on artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) for everyday functioning. Applications range from decision making in areas such as health and finance, face recognition, autonomous vehicle control, speech recognition and interaction with the internet and social media platforms. Estimated annual global spend on ML and AI is $77.6B in 2022 with a business value of $3.9T. However, current deep-learning machines suffer from inherent and difficult limitations: architectures not adaptable, ineffective learning rules, long training times and computing power, making advances unsustainable.
The NeuChiP project will tackle this issue. We will use emerging stem cell technology to make human neuronal networks that self-organise developmentally using the rules that form the brain. Networks will be made of layered cortical structures and hubs, with guided directional network connections and housed in a fabricated assembly. Input will be by patterned light at cells expressing optogenetic actuators, and output recorded via high resolution 3D multielectrode arrays. Intrinsic physiological mechanisms will enable them to undergo plasticity to designated input patterns. NeuChip will surpass the abilities of conventional artificial neural networks by conducting tasks in dynamically changing environments, exploiting the adaptive, complex and exploratory nature of biological human neural systems. To achieve this we have assembled a cross-disciplinary consortium of neuroscientists, stem cell biologists, bioelectronics developers, statistical physicists, together with machine learning and neuromorphic computing experts. We expect that within 15 years NeuChiP technology, using biological learning rules and powerful human-brain-based circuits will lead to novel and widespread advances in machine learning abilities and beyond, leading to a paradigm-shift in AI technology and applications to benefit society.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Słowa kluczowe

Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

RIA - Research and Innovation action

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) H2020-FETOPEN-2018-2020

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

ASTON UNIVERSITY
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 1 047 726,88
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 1 047 726,88

Uczestnicy (5)

Moja broszura 0 0