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Grenadyn

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Neural Gradient Evaluation through Nanodevice Dynamics

The Grenadyn project will demonstrate that assemblies of imperfect, dynamical nanodevices can self-learn through physical principles, like biological neurons and synapses do, with performance comparable to the best artificial inte... ver más

30/09/2027

CNRS

2M€

Presupuesto del proyecto: 2M€

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 2 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2021-06-07

ERC-2020-ADG: ERC ADVANCED GRANT

I+D

Cerrada hace 4 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.

2 Participantes

CNRS

2.46M€ | Lider

MAXAM EUROPE

328.80K€ | Participante

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Duración del proyecto: 75 meses Fecha Inicio: 2021-06-07
Fecha Fin: 2027-09-30

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 2M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The Grenadyn project will demonstrate that assemblies of imperfect, dynamical nanodevices can self-learn through physical principles, like biological neurons and synapses do, with performance comparable to the best artificial intelligence (AI) algorithms. For this, Grenadyn’s networks will minimize their effective energy together with the recognition error when learning. The starting point of Grenadyn is an algorithm called Equilibrium Propagation, developed by AI pioneer Yoshua Bengio, that takes its roots in physics. We will assemble memristive as well as spintronic nanocomponents in neural networks that perform pattern recognition through Equilibrium Propagation. We will show that these dynamical networks learn by nudging their outputs towards the desired solution through a spring-like force, and letting nano-synapses and neurons reorganize themselves towards equilibrium. We will show that they can also learn directly from the data, without supervision. We will induce a high resilience to imperfections in these networks through self-adaptation and digitization. We will demonstrate by experiments and simulations that our physical neural networks made of variable elements compute with an accuracy similar to software neural networks trained with backpropagation. We will produce a chip integrating nanosynaptic devices on CMOS and achieve state-of-the-art recognition rates on AI image benchmarks. We will enhance the network functionalities by leveraging their dynamical properties through synchronization and time-delayed feedback. Finally, we extend Grenadyn’s in-materio self-learning to any assembly of coupled dynamical nanodevices, providing novel horizons for multifunctional materials and devices. Grenadyn’s scientific advances in condensed-matter physics, non-linear dynamics, electronics, and AI will give the foundations for deep network chips that contain billions of nano-synapses and nano-neurons and self-learn with state-of-the-art accuracy.

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