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Bottom up Approaches to Machines dedicated to Bayesian Inference

We propose a theory and a hardware implementation of probabilistic computation inspired by biochemical cell signaling. We will study probabilistic computation following three axes: algebra, biology, and hardware. In each case, we... ver más

31/12/2016

CNRS

3M€

Presupuesto del proyecto: 3M€

Líder del proyecto

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE... 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 6 Participantes

Financiación concedida El organismo FP7 notifico la concesión del proyecto el día 2016-12-31 No tenemos la información de la convocatoria

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Características del participante

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

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6 Participantes

CNRS

0.00€ | Lider

ISR

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UPSud

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PROBAYES

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Líder del proyecto

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE... 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 We propose a theory and a hardware implementation of probabilistic computation inspired by biochemical cell signaling. We will study probabilistic computation following three axes: algebra, biology, and hardware. In each case, we will develop a bottom-up hierarchical approach starting from the elementary components, and study how to combine them to build more complex systems. We propose Bayesian gates operating on probability distributions on binary variables as the building blocks of our probabilistic algebra. These Bayesian gates can be seen as a generalization of logical operators in Boolean algebra. We propose to interpret elementary cell signaling pathways as biological implementation of these probabilistic gates. In turn, the key features of biochemical processes give new insights for innovative probabilistic hardware implementation. We propose to associate conventional electronics and novel stochastic nano-devices to build the required hardware elements. Combining them will lead to new artificial information processing systems, which could, in the future, outperform classical computers in tasks involving a direct interaction with the physical world. For these purposes, the BAMBI project associates research in Bayesian probability theory, molecular biology, nanophysics, computer science and electronics.

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