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SpinENGINE

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Harnessing the Emergent Properties of Nanomagnet Ensembles for Massively Paralle...

Harnessing the Emergent Properties of Nanomagnet Ensembles for Massively Parallel Data Analysis The SpinENGINE project will lay the foundations for a new, massively parallel, computational platform based on emergent behaviour in large nanomagnet ensembles. The project will develop an efficient, highly scalable, and easily re... ver más

30/06/2024

SINTEF

3M€

Presupuesto del proyecto: 3M€

Líder del proyecto

SINTEF AS No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 5 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2024-06-30

FETOPEN-01-2018-2019-2020: FET-Open Challenging Current Thinki...

I+D

Cerrada hace 6 años

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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.

5 Participantes

SINTEF

831.50K€ | Lider

CYSNERGY

229.28K€ | Participante

UGent

607.15K€ | Participante

ETH Zürich

392.18K€ | Participante

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Duración del proyecto: 57 meses Fecha Inicio: 2019-09-24
Fecha Fin: 2024-06-30

Líder del proyecto

SINTEF AS No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Presupuesto del proyecto 3M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The SpinENGINE project will lay the foundations for a new, massively parallel, computational platform based on emergent behaviour in large nanomagnet ensembles. The project will develop an efficient, highly scalable, and easily reproducible platform meeting the data analysis challenges in our increasingly data-rich society. We will build upon our recent discoveries and use complex, nonlinear, and highly tunable interactions in such ensembles to realize a hardware platform for Reservoir Computing, a biologically-inspired computational approach. Our critical hypothesis is that the synergies between the inherent properties of nanomagnet ensembles and those required for reservoir computing will enable the efficient creation of a highly adaptive computational platform for the analysis of complex, dynamic data sets. This has the potential to greatly outperform current approaches using conventional CMOS hardware. SpinENGINE will bring together a multidisciplinary team of researchers with expertise in computer science, condensed matter physics, material science, computational modelling, and high-resolution microscopy. This will enable us to simultaneously explore the fundamental behaviours of nanomagnet ensembles and understand how these can be harnessed for useful computation. By the end of the project, we aim to fabricate a proof-of-concept device capable of solving pattern recognition and classification problems, and, in collaboration with our industrial partner, IBM, produce a roadmap to the further scaling and commercialization of our computational platform. Success in the SpinENGINE project will have vast implications for data analysis at all scales, ranging from low power computation in the simplest sensor node to accelerated data processing in the most complex supercomputer.

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