Energieeffizientes Brain-like Computing

Kurzzusammenfassung

© Fraunhofer EMFT/ Bernd Müller
Thermisch unterstützte chemische Gasphasenabscheidung auf 8-Zoll-Wafer.

Im Anfang 2020 gestarteten EU-Projekt NeurONN arbeitet ein Forschungsteam der Fraunhofer EMFT mit sechs europäischen Partnerinnen und Partnern an einem neuen neuromorphen Ansatz, der auf energieeffizienten Elementen und Architekturen beruht. Bei der vorgeschlagenen neurologisch inspirierten Computerarchitektur werden Informationen in der Phase von gekoppelten oszillierenden Elementen verschlüsselt, die zu einem neuronalen Netzwerk verschaltet sind. Analog zum Gehirn heißen die beiden Schlüsselkomponenten beim neuromorphen Rechnen Neuron und Synapse – sie bilden die verteilten Rechen- und Speichereinheiten nach. Als Neuronen kommen im Projekt neuartige Elemente auf der Basis von Vanadiumdioxid zum Einsatz, die 250-mal effizienter als modernste digitale Oszillatoren auf CMOS-Basis sein können.

Das Arbeitspaket der Fraunhofer EMFT dreht sich speziell um die Synapsen: Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler entwickeln im Rahmen von NeurONN 2D-Memristoren im Nanomaßstab auf Basis von innovativen 2D-Nanomaterialien. Die winzigen Bauelemente sollen in Hinblick auf Schaltgeschwindigkeit, Lebensdauer und Energieverbrauch 330-mal effizienter sein als aktuell eingesetzte Technologien.

Partner

  • CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS (Koordination)
  • A I MERGENCE
  • AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DEINVESTIGACIONES CIENTIFICAS
  • FRAUNHOFER GESELLSCHAFT ZUR FOERDERUNG DER ANGEWANDTEN FORSCHUNG E.V.
  • IBM RESEARCH GMBH
  • SILVACO EUROPE LTD

Gefördert

Das Projekt wird im Rahmen des EU-Forschungsprogramms Horizon 2020 unter dem Förderkennzeichen 871501 gefördert.