RTC2019-007196-7
Financiado
Quspin: aceleradores hardware inspirados en física cuántica para optimización y Machine Learning. 2020-2021
Los problemas de optimización son ubicuos en nuestra sociedad y se utilizan en campos tan diversos como las infraestructuras, incluyendo el transporte o las mercancías, en gran parte de los procesos industriales y de ingeniería e...
Los problemas de optimización son ubicuos en nuestra sociedad y se utilizan en campos tan diversos como las infraestructuras, incluyendo el transporte o las mercancías, en gran parte de los procesos industriales y de ingeniería e incluso en la distribución de los recursos financieros, Todas estas áreas dependen de forma directa de optimizar los recursos de los que disponen para distribuirlos lo más eficientemente posible, Hoy en día, grandes superordenadores se encargan de intentar resolver los problemas de optimización más acuciantes; sin embargo, su diseño interno no es el más adecuado para tratar muchos de estos problemas de optimización, lo cual los convierte en un método ineficiente para tratar de afrontar los futuros desafíos que se vislumbran en el horizonte, Con cada vez más dispositivos conectados a la red, generando más y más datos, los problemas de optimización supondrán un desafío gigantesco incluso para los ordenadores más avanzados de la actualidad, Para tratar de superar este reto tecnológico, Quside e ICFO presentan en la siguiente propuesta Quspin, un sistema informático acelerado por hardware y especializado en la solución eficiente y precisa de algunos de los procesos de optimización más extendidos, Para lograr dicho objetivo, enfrentamos el reto desde un enfoque dual: El desarrollo y despliegue de Quspin Annealer, un producto innovador para acelerar, mediante sistemas hardware especializados, la ejecución de algoritmos de templado o annealing, los cuales han demostrado su aplicabilidad en múltiples problemas de optimización combinacional, Para ello, Quside trabajará en el desarrollo y la implementación del hardware, firmware y software requerido, mientras que ICFO se centrará en el estudio de la forma óptima de plantear los problemas de optimización para su resolución eficiente por parte del sistema, La demostración de un sistema fotónico integrado para su uso en nuevas plataformas de aceleración, con aplicaciones en optimización y Machine Learning, Para ello, Quside e ICFO trabajarán conjuntamente para el desarrollo del primer acelerador fotónico para problemas de Machine Learning basado en tecnología integrada en fosfuro de indio y nitruro de silicio, La combinación de los dos sistemas permitirá la puesta en marcha de uno de los primeros sistemas para computación heterogénea basados en tecnologías fotónicas, así como la comercialización de una plataforma de aceleración de hardware para la resolución de los problemas de optimización más exigentes actualmente, Asimismo, a lo largo de todo el proyecto, y con la clara intención de la validación y la mejora continua del producto, se establecerá un programa piloto de colaboración tanto con potenciales empresas cliente como con empresas de consultoría especializadas en el tratamiento de problemas de optimización para el caso de grandes corporaciones, Quspin tiene el potencial de convertirse en la plataforma más eficiente para resolver algunos de los problemas más demandantes en la actualidad para los mercados de la logística, las finanzas, la ingeniería e incluso la ciencia fundamental, El mercado total para la resolución de problemas de optimización supera los 1,000 millones de euros en la actualidad, y Quspin tiene el potencial de penetrar en un mercado con un valor agregado de más de 300 millones de euros anuales en 2024, una vez superada la fase de internacionalización del producto,
ver más
Línea de financiación: concedida
El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01
AEI
No se conoce la línea exacta de financiación, pero conocemos el organismo encargado de la revisión del proyecto.
Presupuesto
El presupuesto total del proyecto asciende a
376K€
Líder del proyecto
QUSIDE TECHNOLOGIES
No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
