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Transforming Data Processing Efficiency: Pioneering Memory Functionality in Sili...

Transforming Data Processing Efficiency: Pioneering Memory Functionality in Silicon Photonics for Sustainable and High-Performance Computing This project aims to address the pressing issue of energy consumption in data transmission and processing by developing materials technology for efficient memory computing. Currently, data centers consume a significant amount of e... ver más

28/02/2027

UPV

181K€

Presupuesto del proyecto: 181K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT POLITÈCNICA DE VALÈNCIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 687

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2024-03-08

HORIZON-MSCA-2023-PF-01-01: MSCA Postdoctoral Fellowships 2023 ExpectedOutcome:Project results are expected to contribute to the following outcomes:

I+D

Cerrada hace 1 año

0% 100%

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

1 Participantes

UPV

181.15K€ | Lider

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Duración del proyecto: 35 meses Fecha Inicio: 2024-03-08
Fecha Fin: 2027-02-28

Líder del proyecto

UNIVERSITAT POLITÈCNICA DE VALÈNCIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 687

Presupuesto del proyecto 181K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto This project aims to address the pressing issue of energy consumption in data transmission and processing by developing materials technology for efficient memory computing. Currently, data centers consume a significant amount of electricity, and traditional computing architectures are inefficient. Neuromorphic computing, inspired by the brain's functioning, offers a promising solution with ultra-fast communication and low energy consumption. Photonic processors, which use light for probing, are particularly attractive for achieving these goals. The project focuses on integrating advanced materials into existing silicon photonic (SiPh) platforms to create efficient reconfigurable circuits. Refractive index tuning methods in Si are limited, and the project seeks to overcome them by integrating materials like Phase Change Materials (PCMs) and suitable 2D transition metal dichalcogenides (TMDs) to demonstrate optical memristors. These materials can emulate neural systems, offering control over switching, energy consumption, heat dissipation, and other crucial parameters. The project's objectives include optimizing materials technology, designing optical memristors based on PCMs and 2D materials, exploring new configurations with PCM+MEMs, investigating memory functionality in VO2, and demonstrating neural response. The goal is to improve data processing speeds while reducing power consumption, ultimately leading to energy-efficient computing. Additionally, the project aims to assess the environmental impact of these advancements through empirical cost comparisons. The researcher envisions that this experience will empower them to become a high-quality academic researcher with a focus on materials photonics. Overall, the project addresses a critical need in the field of computing by developing materials technology for energy-efficient memory computing, aligning with the goals of the European Green Deal towards the pursuit of ultra-fast, low-energy data processing.

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