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Technology and hardware for neuromorphic computing

Massive adoption of computing in all aspects of human activity has led to unprecedented growth in the amount of data generated. Machine learning has been employed to classify and infer patterns from this abundance of raw data, at... ver más

31/01/2023

IMEC

34M€

Presupuesto del proyecto: 34M€

Líder del proyecto

INTERUNIVERSITAIR MICROELECTRONICA CENTRUM 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 21 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2023-01-31

ECSEL-2018-2-RIA: H2020-ECSEL-2018-2-RIA

I+D

Cerrada hace 6 años

0% 30% 100%

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21 Participantes

IMEC

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THALES ALENIA SPACE FRANCE

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Duración del proyecto: 44 meses Fecha Inicio: 2019-05-23
Fecha Fin: 2023-01-31

Líder del proyecto

INTERUNIVERSITAIR MICROELECTRONICA CENTRUM No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 34M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Massive adoption of computing in all aspects of human activity has led to unprecedented growth in the amount of data generated. Machine learning has been employed to classify and infer patterns from this abundance of raw data, at various levels of abstraction. Among the algorithms used, brain-inspired, or neuromorphic, computation provides a wide range of classification and/or prediction tools. Additionally, certain implementations come about with a significant promise of energy efficiency: highly optimized Deep Neural Network (DNN) engines, ranging up to the efficiency promise of exploratory Spiking Neural Networks (SNN). Given the slowdown of silicon-only scaling, it is important to extend the roadmap of neuromorphic implementations by leveraging fitting technology innovations. Along these lines, the current project aims to sweep technology options, covering emerging memories and 3D integration, and attempt to pair them with contemporary (DNN) and exploratory (SNN) neuromorphic computing paradigms. The process- and design-compatibility of each technology option will be assessed with respect to established integration practices. Core computational kernels of such DNN/SNN algorithms (e.g. dot-product/integrate-and-fire engines) will be reduced to practice in representative demonstrators.

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