Inżynieria neuromorficzna

In¿ynieria neuromorficzna: obliczenia i systemy inspirowane mózgiem bada transformacyjn¿ dziedzin¿ in¿ynierii neuromorficznej, która näladuje struktur¿ i funkcje ludzkiego mózgu w celu usprawnienia oblicze¿. Monografia obejmuje pocz¿tki tej dziedziny, podkre¿laj¿c jej przewag¿ nad konwencjonalnymi obliczeniami w zakresie przetwarzania równoleg¿ego, wydajno¿ci energetycznej i zdolno¿ci adaptacyjnych. Zag¿¿bia si¿ w biologiczne inspiracje, w tym sieci neuronowe i plastyczno¿¿ synaptyczn¿, a tak¿e porównuje sprz¿t neuromorficzny z tradycyjnymi systemami. Tekst omawia algorytmy inspirowane mózgiem, takie jak Spiking Neural Networks (SNN), Hebbian Learning i Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP). Analizowane s¿ zastosowania w robotyce, systemach autonomicznych, przetwarzaniu brzegowym, IoT, interfejsach mózg-maszyna (BMI) i sztucznej inteligencji. Omówiono równie¿ wyzwania, takie jak skalowalno¿¿, wydajno¿¿ energetyczna i kwestie etyczne, a tak¿e rozwäono przysz¿e kierunki badä, w tym integracj¿ z obliczeniami kwantowymi. Zasób ten jest niezb¿dny do zrozumienia potencjalnego wp¿ywu in¿ynierii neuromorficznej na przysz¿e technologie obliczeniowe.

Pagina's: 120, Paperback, Wydawnictwo Nasza Wiedza