2022 roadmap on neuromorphic computing and engineering - Archive ouverte HAL
Article Dans Une Revue Neuromorphic Computing and Engineering Année : 2022

2022 roadmap on neuromorphic computing and engineering

Dennis V. Christensen , Regina Dittmann (1) , Bernabé Linares-Barranco (2) , Abu Sebastian (3) , Manuel Le Gallo , Andrea Redaelli (4) , Stefan Slesazeck (5) , Thomas Mikolajick (5) , Sabina Spiga , Stephan Menzel (6) , Ilia Valov , Gianluca Milano , Carlo Ricciardi , Shi-Jun Liang , Feng Miao (7) , Mario Lanza (8) , Tyler J. Quill , Scott T. Keene , Alberto Salleo (9) , Julie Grollier (10) , Danijela Marković , Alice Mizrahi , Peng Yao , J. Joshua Yang , Giacomo Indiveri , John Paul Strachan , Suman Datta , Elisa Vianello , Alexandre Valentian (11) , Johannes Feldmann , Xuan Li , Wolfram H. P. Pernice , Harish Bhaskaran , Steve Furber , Emre Neftci , Franz Scherr , Wolfgang Maass , Srikanth Ramaswamy , Jonathan Tapson , Priyadarshini Panda , Youngeun Kim , Gouhei Tanaka , Simon Thorpe , Chiara Bartolozzi , Thomas A. Cleland , Christoph Posch , Shih-Chii Liu , Gabriella Panuccio , Mufti Mahmud , Arnab Neelim Mazumder , Morteza Hosseini , Tinoosh Mohsenin , Elisa Donati , Silvia Tolu , Roberto Galeazzi , Martin Ejsing Christensen , Sune Holm , Daniele Ielmini , N. Pryds , Dennis Christensen , Manuel Le Gallo , Tyler Quill , Scott Keene , J Joshua Yang , Wolfram Pernice , Thomas Cleland , Shihchii Liu
Dennis V. Christensen
  • Fonction : Auteur
Regina Dittmann
  • Fonction : Auteur
Forschungszentrum Jülich GmbH | Centre de recherche de Jülich | Jülich Research Centre
Bernabé Linares-Barranco
  • Fonction : Auteur
Instituto de Microelectrónica de Sevilla
Abu Sebastian
IBM Research [Zurich]
Manuel Le Gallo
  • Fonction : Auteur
Andrea Redaelli
  • Fonction : Auteur
R&D Technology Development [Numonyx]
Stefan Slesazeck
NaMLab gGmbH
Thomas Mikolajick
NaMLab gGmbH
Sabina Spiga
Stephan Menzel
  • Fonction : Auteur
Universitaetsklinikum Hamburg-Eppendorf = University Medical Center Hamburg-Eppendorf [Hamburg]
Ilia Valov
Gianluca Milano
Carlo Ricciardi
Shi-Jun Liang
Feng Miao
Southwest Minzu University [Chengdu]
Mario Lanza
Institute of Functional Nano & Soft Materials (FUNSOM), Collaborative Innovation Center of the Ministry of Education
Tyler J. Quill
  • Fonction : Auteur
Scott T. Keene
  • Fonction : Auteur
Alberto Salleo
  • Fonction : Auteur
Stanford University
Julie Grollier
Laboratoire Albert Fert (ex-UMPhy Unité mixte de physique CNRS/Thales)
Danijela Marković
  • Fonction : Auteur
Alice Mizrahi
Peng Yao
  • Fonction : Auteur
J. Joshua Yang
  • Fonction : Auteur
Giacomo Indiveri
John Paul Strachan
Suman Datta
  • Fonction : Auteur
Elisa Vianello
Alexandre Valentian
  • Fonction : Auteur
Laboratoire Systèmes-sur-puce et Technologies Avancées
Johannes Feldmann
  • Fonction : Auteur
Xuan Li
  • Fonction : Auteur
Wolfram H. P. Pernice
  • Fonction : Auteur
Harish Bhaskaran
  • Fonction : Auteur
Steve Furber
  • Fonction : Auteur
Emre Neftci
  • Fonction : Auteur
Franz Scherr
  • Fonction : Auteur
Wolfgang Maass
  • Fonction : Auteur
Srikanth Ramaswamy
Jonathan Tapson
  • Fonction : Auteur
Priyadarshini Panda
  • Fonction : Auteur
Youngeun Kim
  • Fonction : Auteur
Gouhei Tanaka
  • Fonction : Auteur
Simon Thorpe
Chiara Bartolozzi
  • Fonction : Auteur
Thomas A. Cleland
  • Fonction : Auteur
Christoph Posch
  • Fonction : Auteur
Shih-Chii Liu
  • Fonction : Auteur
Gabriella Panuccio
Mufti Mahmud
Arnab Neelim Mazumder
  • Fonction : Auteur
Morteza Hosseini
  • Fonction : Auteur
Tinoosh Mohsenin
  • Fonction : Auteur
Elisa Donati
Silvia Tolu
Roberto Galeazzi
  • Fonction : Auteur
Martin Ejsing Christensen
  • Fonction : Auteur
Sune Holm
  • Fonction : Auteur
Daniele Ielmini
N. Pryds
  • Fonction : Auteur
Dennis Christensen
Manuel Le Gallo
Tyler Quill
  • Fonction : Auteur
Scott Keene
J Joshua Yang
Wolfram Pernice
  • Fonction : Auteur
Thomas Cleland
  • Fonction : Auteur
Shihchii Liu
  • Fonction : Auteur

Résumé

Abstract Modern computation based on von Neumann architecture is now a mature cutting-edge science. In the von Neumann architecture, processing and memory units are implemented as separate blocks interchanging data intensively and continuously. This data transfer is responsible for a large part of the power consumption. The next generation computer technology is expected to solve problems at the exascale with 10 18 calculations each second. Even though these future computers will be incredibly powerful, if they are based on von Neumann type architectures, they will consume between 20 and 30 megawatts of power and will not have intrinsic physically built-in capabilities to learn or deal with complex data as our brain does. These needs can be addressed by neuromorphic computing systems which are inspired by the biological concepts of the human brain. This new generation of computers has the potential to be used for the storage and processing of large amounts of digital information with much lower power consumption than conventional processors. Among their potential future applications, an important niche is moving the control from data centers to edge devices. The aim of this roadmap is to present a snapshot of the present state of neuromorphic technology and provide an opinion on the challenges and opportunities that the future holds in the major areas of neuromorphic technology, namely materials, devices, neuromorphic circuits, neuromorphic algorithms, applications, and ethics. The roadmap is a collection of perspectives where leading researchers in the neuromorphic community provide their own view about the current state and the future challenges for each research area. We hope that this roadmap will be a useful resource by providing a concise yet comprehensive introduction to readers outside this field, for those who are just entering the field, as well as providing future perspectives for those who are well established in the neuromorphic computing community.

Domaines

Sciences de l'ingénieur [physics] Physique [physics]

Julie Grollier  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-03872100

Soumis le : jeudi 24 novembre 2022-17:00:27

Dernière modification le : mardi 3 septembre 2024-11:16:05

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Dates et versions

hal-03872100 , version 1 (24-11-2022)
hal-03872100 , version 2 (25-11-2022)

Identifiants

Citer

Dennis V. Christensen, Regina Dittmann, Bernabé Linares-Barranco, Abu Sebastian, Manuel Le Gallo, et al.. 2022 roadmap on neuromorphic computing and engineering. Neuromorphic Computing and Engineering, 2022, 2 (2), pp.022501. ⟨10.1088/2634-4386/ac4a83⟩. ⟨hal-03872100v1⟩

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