2021年3月22 日 - CEA-Leti今天宣布，高级科学家兼Edge AI项目协调员Elisa Vianello已获得欧洲研究委员会（ERC）的300万欧元赠款，用于构建纳米级存储设备，用于消费机器人，植入式医疗诊断微芯片和可穿戴电子产品等应用。该纳米级存储设备的设计是受昆虫神经系统启发的。
人工智能（AI）社区最近提出了强大的算法，使机器能够从经验中学习并与环境自主交互。两个潜在应用案例包括：采摘水果的机器人和从倒塌的建筑物中救人的机器人。
但实现这一愿景将需要纳米系统具有由新型纳米技术实现的突破性架构，因为目前的架构在处理AI任务方面效率低下。只是在处理器和存储器之间移动数据，就要消耗高达 90% 的设备总能耗。
研究小组试图通过开发使用纳米级存储设备进行处理和数据存储的内存计算架构来克服这一限制。然而，这种雄心勃勃的方法需要具有无限耐用性的非常高密度、高分辨率、非易失性存储器。目前业界并没有这样的能力，尽管十年来，人们一直在努力在工业实验室和研究中心中创造这些存储器。
"我的项目是从昆虫的神经系统中汲取灵感，以实现在存储密度和可靠性方面的硬件要求，并构建我们需要的新纳米系统，以便从非常有限的噪声数据中学习，"Vianello说。
"为逃避它们的捕食者，蟋蟀是依靠自己迟钝的、不精确和不可靠的神经元和突触做出准确决定。仔细观察它们的生物学，我们发现在它们的感觉和神经系统中有各种各样的记忆样功能在起作用，"她说，"通过结合这些不同的功能，蟋蟀的内部计算系统实现了惊人的性能和能源效率。
Elisa Vianello，CEA-Leti's Edge AI Program Coordinator（@UtopikPhoto/CEA）
| "我们ERC资助的项目将使用这些新颖的纳米级存储技术来模仿在昆虫中观察到的生物机制，并创建高性能、节能的硅基纳米系统。” Elisa Vianello指出。 |
Vianello发现，昆虫神经系统的不同功能与她目前正在与CEA-Leti科学家一起开发的确定性，概率性，易失性和非易失性存储的功能非常相似。
"Elisa的工作将为能够在线学习的更节能的嵌入式智能开辟新的研究视角，"CEA-Leti副主任兼首席技术官Jean-René Lequepeys说，"这是一个真正的技术和应用突破，将结合微电子的最新发展，使用新一代非易失性存储器，并从生活世界中汲取灵感。”
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