Inżynieria neuromorficzna

Inżynieria neuromorficzna: obliczenia i systemy inspirowane mózgiem bada transformacyjną dziedzinę inżynierii neuromorficznej która naśladuje strukturę i funkcje ludzkiego mózgu w celu usprawnienia obliczeń. Monografia obejmuje początki tej dziedziny podkreślając jej przewagę nad konwencjonalnymi obliczeniami w zakresie przetwarzania równoległego wydajności energetycznej i zdolności adaptacyjnych. Zagłębia się w biologiczne inspiracje w tym sieci neuronowe i plastyczność synaptyczną a także porównuje sprzęt neuromorficzny z tradycyjnymi systemami. Tekst omawia algorytmy inspirowane mózgiem takie jak Spiking Neural Networks (SNN) Hebbian Learning i Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP). Analizowane są zastosowania w robotyce systemach autonomicznych przetwarzaniu brzegowym IoT interfejsach mózg-maszyna (BMI) i sztucznej inteligencji. Omówiono również wyzwania takie jak skalowalność wydajność energetyczna i kwestie etyczne a także rozważono przyszłe kierunki badań w tym integrację z obliczeniami kwantowymi. Zasób ten jest niezbędny do zrozumienia potencjalnego wpływu inżynierii neuromorficznej na przyszłe technologie obliczeniowe.