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ADOPD

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Adaptive Optical Dendrites

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 p... ver más

31/03/2024

UGOE

3M€

Presupuesto del proyecto: 3M€

Líder del proyecto

GEORGAUGUSTUNIVERSITAT GOTTINGEN STIFTUNG OFF... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 7 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2024-03-31

FETOPEN-01-2018-2019-2020: FET-Open Challenging Current Thinki... Specific Challenge:to lay the foundations for radically new future technologies of any kind from vis...

I+D

Cerrada hace 6 años

0% 98% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

7 Participantes

UGOE

757.63K€ | Lider

YALE UNIVERSITY

TU GRAZ

515.00K€ | Participante

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Duración del proyecto: 46 meses Fecha Inicio: 2020-05-26
Fecha Fin: 2024-03-31

Líder del proyecto

GEORGAUGUSTUNIVERSITAT GOTTINGEN STIFTUNG OFF... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 3M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto 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.

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