Cristin-prosjekt-ID: 596390
Sist endret: 22. mai 2019, 11:45

Cristin-prosjekt-ID: 596390
Sist endret: 22. mai 2019, 11:45
Prosjekt

SOCRATES: Self-Organizing Computational substRATES

prosjektleder

Gunnar Tufte
ved Institutt for datateknologi og informatikk ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

prosjekteier / koordinerende forskningsansvarlig enhet

  • Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

Finansiering

  • TotalbudsjettNOK 21.861.000
  • Norges forskningsråd
    Prosjektkode: 270961

Klassifisering

Vitenskapsdisipliner

Datateknologi • Nanoteknologi • Nevrologi

Emneord

Ukonvensjonelle datamaskiner • Neuroner / nevroner • Neurovitenskap / nevrovitenskap • Nanomaterialer • Biologisk inspirerte datamaskiner

HRCS-helsekategori

  • Nevrologisk

HRCS-forskningsaktivitet

  • 1 Underbyggende Forskning

Kategorier

Prosjektkategori

  • Bidragsprosjekt
  • Grunnforskning

Kontaktinformasjon

Tidsramme

Aktivt
Start: 31. august 2018 Slutt: 31. august 2022

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

SOCRATES: Self-Organizing Computational substRATES

Vitenskapelig sammendrag

SOCRATES is a long-term time horizon project seeking radical breakthroughs toward efficient and powerful data analysis available everywhere, from the simplest sensor node to the most complex supercomputer.

SOCRATES will exploit novel substrates that support self-organization through local interactions to create a theoretical and experimental foundation for a new computing paradigm. Such a complex systems approach to analytics opens for a radical breakthrough in the field of computing, alleviating main problems of contemporary computer systems relating to energy efficiency, scalability, and self-learning.

The data analytic challenge is importunate in today's increasingly data-rich society. Where a staggering 2.5 exabytes are created every day and emerging technologies like the Internet of things (IoT) will substantially increase the data growth rate, and further increase the demand for efficient analysis. To achieve efficient analysis everywhere, fundamentally new hardware approaches that are efficient, scalable, and may be adapted to the needs of diverse and complex data analysis tasks are required. An ideal system for realization of efficient hardware should be capable of vast parallel processing of data with inherent parallel learning capability.

SOCRATES will leverage substrates with self-organizing and emergent behavior to create systems with the property of inherently changing state transition functions and the set of state variables over time (caused by bio-inspired morphological processes). We aim at creating a theoretical and experimental foundation of morphogenetic systems based on self-organizing and emergent behavior in biological neural nets and ensembles of nanomagnets that have all the desired properties of an ideal system for data analysis.

prosjektdeltakere

prosjektleder

Gunnar Tufte

  • Tilknyttet:
    Prosjektleder
    ved Institutt for datateknologi og informatikk ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

Anders Strømberg

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved Institutt for elektroniske systemer ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

Arthur George Penty

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved Institutt for datateknologi og informatikk ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

Kristine Anne Heiney

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved Institutt for informasjonsteknologi ved OsloMet - storbyuniversitetet

Sidney Pontes Filho

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved Institutt for informasjonsteknologi ved OsloMet - storbyuniversitetet
1 - 5 av 11 | Neste | Siste »

Resultater Resultater

Unconventional Computing with Artificial Spin Ice.

Strømberg, Anders; Penty, Arthur George; Jensen, Johannes Høydahl; Lykkebø, Odd Rune Strømmen; Själander, Magnus; Tufte, Gunnar; Folven, Erik. 2019, Frontiers in Artificial Spin Ice. NTNUPoster

Maverick machines: From Matter to Inteligence.

Tufte, Gunnar. 2019, Catch IDI!. NTNUFaglig foredrag

Tailoring Properties of Magnetic Metamaterials.

Digernes, Einar; Slöetjes, Samuel Dingeman; Strømberg, Anders; Chopdekar, Rajesh V.; Bang, Ambjørn Dahle; Olsen, Fredrik Kjemperud; Grepstad, Jostein; Folven, Erik. 2018, NTNU Nano Symposium 2018. NTNUFaglig foredrag

Unconventional Computing with Artificial Spin Ice.

Strømberg, Anders; Jensen, Johannes Høydahl; Digernes, Einar; Tufte, Gunnar; Folven, Erik. 2018, NTNU Nano Symposium 2018. NTNUVitenskapelig foredrag

Modelling neural network dynamics in amyotrophic lateral sclerosis (ALS).

Fiskum, Vegard; Nichele, Stefano; Sandvig, Ioanna; Sandvig, Axel. 2018, NRSN 6th Annual PhD conference in Neuroscience. OSLOMET, NTNUPoster
1 - 5 av 14 | Neste | Siste »