Discute des défis et de l'avenir de l'informatique neuromorphe, en comparant les ordinateurs numériques et le matériel spécialisé, comme SpiNNaker et NEST, tout en explorant la plate-forme informatique neuromorphe du projet Human Brain.
Couvre l'informatique neuromorphe, les défis dans l'informatique ternaire et binaire, les simulations matérielles du cerveau, et les nouveaux matériaux pour les cellules cérébrales artificielles.
Discute des défis liés à la construction de réseaux neuraux physiques, en mettant l'accent sur la profondeur, les connexions et la capacité de formation.
Explore l'impact de la latence dans les récepteurs sans fil, en soulignant l'importance de la latence déterministe pour les applications en temps réel.
Explore l'avenir de l'informatique, y compris l'impact de la loi de Moore, les différences entre CPU et GPU, et l'évolution du matériel conventionnel et neuromorphique.
Se penche sur la simulation de la dynamique du réseau dans les neurosciences silico, couvrant l'activité spontanée et évoquée, les simulations in-vitro et in-vivo, et l'analyse de sensibilité.
Explore l'informatique d'inspiration physique, l'informatique analogique, l'informatique optique et le potentiel des ondes de spin pour l'informatique basée sur la physique.
Explore l'avancement des modèles système de l'intelligence humaine au moyen d'analyses comparatives intégrées et de l'importance de Brain-Score pour des comparaisons équitables de modèles.
Explore les progrès récents dans les matériaux magnétiques et la spintronics, y compris la manipulation de l'aimantation avec des impulsions lumineuses et des éléments essentiels pour la mémoire magnétique d'accès aléatoire haute densité.
Explore l'optogénétique, la chimiogénétique et la sonogénétique pour concevoir l'activité neuronale à l'aide de la lumière, des produits chimiques et du son.
Plonge dans une version biologiquement inspirée de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur la navigation dans le labyrinthe et la mise en œuvre des neurones de stimulation.
Couvre l'histoire et l'inspiration derrière les réseaux neuronaux artificiels, la structure des neurones, l'apprentissage par les connexions synaptiques et la description mathématique des neurones artificiels.
