L'obiettivo principale del progetto StorAIge - Embedded Storage Elements on Next MCU Generation Ready for AI on the Edge è lo sviluppo e l'industrializzazione di FDSOI 28nm e tecnologie di semiconduttori embedded Phase Change Memory (ePCM) di nuova generazione che consentiranno la prototipazione di soluzioni System on Chip (SoC) sicure, ad alte prestazioni e a basso consumo in grado di dare vita a un'intelligenza artificiale competitiva per le applicazioni edge. La sfida principale affrontata dal progetto consiste da un lato nel gestire la complessità delle tecnologie “more than moore” sub-28nm e nel portarle a un livello di maturazione più elevato, dall’altro nel gestire la progettazione di SoC complessi per dispositivi più intelligenti, sicuri, flessibili, a basso consumo energetico e convenienti. Il progetto si rivolge a chipset e soluzioni con memorie molto efficienti e potenza di calcolo elevata con un target di 10 TOP per watt.
Lo sviluppo dei microcontrollori automobilistici più avanzati in ePCM FDSOI 28nm sarà la tecnologia di supporto per dimostrare la prestazionalità e la robustezza della soluzione ePCM. La prossima generazione di ePCM FDSOI rappresenterà la via principale per lo sviluppo di microcontrollori avanzati generici utilizzabili su vasta scala per le applicazioni edge dell’intelligenza artificiali nei mercati industriali e consumer, offrendo il miglior compromesso su tre requisiti fondamentali: prestazioni, basso consumo e sicurezza.
Oltre allo sviluppo e all'industrializzazione delle linee di processo al silicio e alla progettazione delle soluzioni SoC, storAIge affronterà anche nuove metodologie e strumenti di progettazione atti a facilitare lo sfruttamento di questi nodi tecnologici avanzati, in particolare per microcontrollori ad alte prestazioni con capacità di intelligenza artificiale. Nell’ambito del progetto, saranno svolte attività volte a fissare un livello di sicurezza solido e adeguato alle applicazioni finali, definendo e implementando la buona “miscela” e il trade-off tra soluzioni HW e SW per accelerarne l’adozione in applicazioni su vasta scala.
