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HAETAE

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Heterogeneously integrated Multi material Photonic Chiplets for Neuromorphic Ph...

Heterogeneously integrated Multi material Photonic Chiplets for Neuromorphic Photonic Transfer Learning AI Engines HAETAE targets to establish a novel computing paradigm by developing a multi-material PIC technology platform and align this along photonic Neural Network architectures capable of operating along the principles of Transfer Learnin... ver más

30/09/2027

Líder desconocido

1M€

Presupuesto del proyecto: 1M€

Líder del proyecto Líder desconocido

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 4 Participantes

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2024-10-04

HORIZON-JU-Chips-2024-3-RIA: Joint call with Korea

I+D

Cerrada

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Características del participante

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

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4 Participantes

Daegu Gyeongbuk Institute of...

AKHETONICS GMBH

ARISTOTELIO PANEPISTIMIO THE...

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Duración del proyecto: 35 meses Fecha Inicio: 2024-10-04
Fecha Fin: 2027-09-30

Líder del proyecto Líder desconocido

Presupuesto del proyecto 1M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto HAETAE targets to establish a novel computing paradigm by developing a multi-material PIC technology platform and align this along photonic Neural Network architectures capable of operating along the principles of Transfer Learning methods. HAETAE will deploy a co-integrated PIC platform that brings together the best-in-class material platforms through micro-transfer-printing and hybrid multi-chiplet bonding and proceeds along the best-in-class linear optical circuit architectures, combining: a) Si/Si3N4/SiGe photonics for high-speed fan-in, weighting and fan-out computational stages, b) InP actives for on-chip amplification, and all-optical non-linearities, for speed- and SNR-enhancement in neuromorphic photonic circuit layouts, c) Si/Si3N4 non-volatile Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) structures for energy-efficient and non-volatile weighting, d) embedded FPGA-based control plane for the efficient programmability of MEMS and chip-configuration. It aims to finally deliver a Photonic Transfer Learning engine that can support one order of magnitude improvements along all critical performance metrics of AI chipsets: energy efficiency of <19fJ/MAC and on-chip computational power that can scale to ~4.1PMAC/s. HAETAE aims to highlight the versatility and flexibility of its twofold photonic transfer learning accelerator by targeting three discrete application sectors in communications and computing: i) real-time threat detection processor for DC cybersecurity applications, ii) DL and AI computing as a LLM transformer, and iii) an optics-enabled AI-enhanced DSP processor for IM/DD transceivers.

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