In¿ynieria neuromorficzna: obliczenia i systemy inspirowane mózgiem

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.

Dr.M.S.Roobini, Profesor Asociado, Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería en Sathyabama Instituto de Ciencia y Tecnología.Ms.V.Gowri Manohari y Mrs.M.Gowri trabajando como Profesor Asistente, Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería, Sathyabama Instituto de Ciencia y Tecnología.