Service de Physique de l'Etat Condensé
Nick Barett de l'IRAMIS/SPEC est le coordinateur du projet Horizon-Europe-CL4-2023 "Digital Emerging" FERRO4EDGEAI – "Scalable, Ferroelectric-based Accelerators for Energy Efficient Edge AI". Ce projet rassemble 12 partenaires européens de 6 pays, dont des industriels (ST-Microelectronics en France, et 2 PME) pour conduire des recherches sur des composants à basse consommation énergétique.
Dans la continuité des recherches menées par l’IRAMIS pour l'exploitation des propriétés ferro-électriques de couches minces, l'objectif de FERRO4EDGEAI est de concevoir un accélérateur périphérique à très faible consommation et évolutif pour l'intelligence artificielle, incorporant un réseau neuronal à mémoire augmentée et fondé sur une technologie ferroélectrique intégrée à faible coût, de haute densité, multi-niveaux jusqu'à l'étape de réalisation des connexions sur le composant.
Le projet vise à obtenir un gain d'efficacité énergétique de 2500x permettant de franchir la barrière des peta-operations/s/W (Pops/w), bien au-delà de la capacité des accélérateurs CMOS actuels.
Coordinateur du projet FERRO4EDGEAI : Nick Barrett (SPEC/LENSIS)
Collaboration : CEA/Leti, NaMLab, INL, TU Delft, ST Microelectronics, FMC, SynSense...
Nick Barett of IRAMIS/SPEC is coordinator of the Horizon-Europe-CL4-2023 "Digital Emerging" project FERRO4EDGEAI - "Scalable, Ferroelectric-based Accelerators for Energy Efficient Edge AI". This project brings together 12 European partners from 6 countries, including industrial companies (ST-Microelectronics in France, and 2 SMEs) to conduct research into low-energy components.
Following up the research carried out by IRAMIS to exploit the ferroelectric properties of thin films, the aim of FERRO4EDGEAI is to design an ultra-low-power, scalable peripheral booster for artificial intelligence, incorporating an augmented-memory neural network and based on integrated, low-cost, high-density, multi-level ferroelectric technology right through to the component connection step.
The project aims to achieve an energy efficiency gain of 2500x, breaking the peta-operations/s/W (Pops/w) barrier, well beyond the capacity of current CMOS boosters.
FERRO4EDGEAI Project Coordinator : Nick Barrett (SPEC/LENSIS)
Collaboration: CEA/Leti, NaMLab, INL, TU Delft, ST Microelectronics, FMC, SynSense...
• 
Institut Rayonnement Matière de Saclay • UMR 3680 - Service de Physique de l'Etat Condensé (SPEC)
• Laboratoire d'Etude des NanoStructures et Imagerie de Surface (LENSIS)
