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NEURO2D

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Neuromorphic computing system for real time signal monitoring and classification...

Neuromorphic computing system for real time signal monitoring and classification with ultra low power 2D devices The detection and classification of electrophysiological signals (EPSs), such as electroencephalography (EEG) and electromyography (EMG) recordings, are the gold standard in neuroscience, enabling the identification of digital b... ver más

31/03/2026

POLIMI

150K€

Presupuesto del proyecto: 150K€

Líder del proyecto

POLITECNICO DI MILANO No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2024-09-26

ERC-2024-POC: ERC PROOF OF CONCEPT GRANTS Objective:ObjectivesThe ERC Proof of Concept Grants aim at facilitating exploration of the commercia...

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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1 Participantes

POLIMI

150.00K€ | Lider

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Duración del proyecto: 18 meses Fecha Inicio: 2024-09-26
Fecha Fin: 2026-03-31

Líder del proyecto

POLITECNICO DI MILANO No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 150K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The detection and classification of electrophysiological signals (EPSs), such as electroencephalography (EEG) and electromyography (EMG) recordings, are the gold standard in neuroscience, enabling the identification of digital biomarkers capable of health monitoring, personalised medicine and advanced brain-computer interfaces (BCIs). The state-of-the-art technology in this field, however, still relies on bulky, inefficient microelectronic systems which relies on artificial intelligence (AI) in the cloud. The energy efficiency and classification accuracy can be largely improved by neuromorphic computing with emerging materials and devices capable of mimicking the neural mechanisms in our brain. This project aims at developing a novel class of neuromorphic systems based on reservoir computing (RC) in charge trap memory (CTM) based on 2D semiconductors. 2D-CTM devices are able to extracted features from EPSs at extremely low power and high accuracy of classification, thus providing efficient biomarkers for medical diagnosis and BCIs. The project will develop the RC system based on the 2D-CTM technology for a broad application space, with the goal of establishing a novel technology platform for scalable, lowpower implantable/wearable chips for real-time EPS monitoring and classification.

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