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Self-Organizing Machine Architecture - SOMA

hepia, Andres Upegui, 01.03.2018-28.02.2021
Division 2 : Mathématique, sciences naturelles et de l'ingénieur (Projet Lead Agency, France)

Mots-clés

auto-organisation; architecture des ordinateurs; dispositifs numériques reconfigurables; machines neuromorphiques; calcul cellulaire  

Contenu et objectifs du travail de recherche

Le premier défi consiste à étendre les mécanismes habituels d'auto-organisation aux niveaux des calcul et des communications dans une architecture matérielle neuromorphique. Du point de vue biologique, cela correspond à une combinaison des phénomènes de plasticité synaptique et corticale. Nous avons l'intention de définir des modèles computationnels capables de s'organiser simultanément à ces deux niveaux, et compatibles avec un déploiement matériel, distribué et tolérants aux pannes. Le deuxième défi consiste à prouver la faisabilité d'une auto-organisation structurelle matérielle. Considérant que ces propriétés émergent à grande échelle de cartes neuronales entièrement connectées, nous nous concentrerons sur la définition d'une architecture matérielle numérique utilisant des neurones impulsionnels. Le troisième défi consiste à coupler ce nouveau paradigme de calcul à une architecture parallèle conventionnelle. Cette volonté nécessite la spécification d'un réseau sur puce qui s'adapte aux ressources matérielles auto-organisées, ainsi que la définition d'un modèle de programmation utilisant l'apprentissage des données d'entrée pour automatiquement diviser et allouer des éléments fonctionnels.

 

Discipline

Informatique 

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