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神经形态自旋电子学
神经形态计算使用受大脑启发的基本原理来设计电路，以卓越的能效执行人工智能任务。传统方法受到传统电子设备实现的人工神经元和突触的能量区域的限制。近年来，多个研究小组已经证明，利用电子的磁性和电学特性的自旋电子纳米器件可以提高能源效率并减少这些电路的面积。在已使用的各种自旋电子器件中，磁隧道结因其与标准集成电路的既定兼容性和多功能性而发挥着重要作用。磁隧道结可以用作突触，存储连接权重，用作本地非易失性数字存储器或连续变化的电阻。作为纳米振荡器，它们可以充当神经元，模拟生物神经元组的振荡行为。作为超顺磁体，它们可以通过模拟生物神经元的随机尖峰来实现这一点。磁结构（如畴壁或 skyrmion）可以通过其非线性动力学配置为用作神经元。神经形态计算与自旋电子器件的几种实现方式展示了它们在这一领域的前景。用作可变电阻突触时，磁隧道结可在联想记忆中执行模式识别。作为振荡器，它们可在储层计算中执行口语数字识别，当耦合在一起时，它们可对信号进行分类。作为超顺磁体，它们可执行群体编码和概率计算。模拟表明，纳米磁体阵列和 skyrmion 薄膜可作为神经形态计算机的组件运行。虽然这些例子展示了自旋电子学在这一领域的独特前景，但扩大规模仍面临一些挑战，包括
神经形态磁子学
项目详情：计算和思考都可以看作是输入数据到答案空间的复杂非线性映射。这种映射由计算机架构或大脑训练定义，使用额外数据（“经验”）完成。还有一个重要的区别——功耗。大脑可以以非常节能的方式实现这种映射。现代基于半导体的计算硬件允许人们使用机器学习算法模拟大脑，并在一系列与人工智能相关的任务中稳步前进。然而，这种成功在能源效率方面被证明是灾难性的，使机器学习本身成为主要的（且不断增长的）能源消耗者。因此，人们开始寻找新方法来增强机器学习——那些可以摆脱这种能源效率瓶颈的方法。在这个项目中，您将探索使用自旋波（磁序材料的基本激发）构建定制硬件以实现节能的非常规计算。自旋波具有极端的非线性和适度的能量耗散，同时在 GHz 频率下具有微米到纳米的波长。这为实现微型、强大且节能的计算设备提供了独特的途径。您将结合两种本质上节能的技术范式：(i) 磁振子学（使用自旋波处理信号和数据）和 (ii) 神经形态计算（使用大规模集成系统和模拟电路以类似大脑的方式解决数据驱动的问题）。超越现有范式，您将使用纳米级手性磁振子谐振器 [1] 作为人工神经网络 [2] 的构建块。通过创建磁振子版本的储存器计算机和循环神经网络来展示网络的强大功能。该项目允许应用和/或开发一系列实际相关的技能，从分析理论到数值建模和最先进的实验。1. VV Kruglyak “手性磁振子谐振器：重新发现磁振子中的基本磁手性” Appl. Phys. Lett. 119, 200502 (2021)。2. KG Fripp 等人“非线性手性磁振子谐振器：面向磁振子神经元”Appl. Phys. Lett. 122, 172403 (2023)。
神经形态计算
研究论文 1. S. Wozniak 等人，《自然机器智能》，2020 年 2. T. Ortner 等人，IEEE ICASSP，2022 年 3. T. Ortner 等人，I EEE Trans. Neural Networks Learn. Syst，2022 年 4. A. Stanojevic 等人，《神经网络》，2023 年 5. G. Dellaferrera 等人，《自然通讯》，2022 年 6. S. Wozniak 等人，《自然通讯》，2023 年 7. Y. Schnider 等人，IEEE CVPRW，2023 年 8. A. Stanjoevic 等人，《自然通讯》，2024 年 ...
neuromorphic computing in the Netherlands
Neuromorphic computing has enormous potential for very fast and extremely energy-efficient data processing. It can, therefore, play a key role in data analysis in many fields, like for example in healthcare, sustainable food supply for the expanding world population, failure analysis of the power grid as well as for growth in key parts of the Dutch economy, such as for diagnosis of maintenance tasks in logistics. At the same time, neuromorphic computing allows applications such as evaluations of high-dimensional problems or cryptography that are simply impossible or too time and power consuming with standard approaches. In addition, the development of expertise and neuromorphic data processing capabilities would limit the need to transfer privacy-sensitive data and improves digital sovereignty.
神经科学中的神经形态计算
1. Atapattu, KV、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。斯里兰卡科伦坡地区雨季与登革热爆发关系研究。医学研究院和其他生命科学专题杂志。，1 (3)。2. Morton Cuthrell, K.、Tzenios, N. 和 Umber, J. (2022)。自身免疫性疾病的负担；综述。亚洲免疫学杂志，6 (3)，1-3。3. Sibanda, AM、Tazanios, M. 和 Tzenios, N. (2023)。社区赋权作为促进健康的工具。4. OFFIONG, BE、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。非洲的医疗人才流失祸害：重点关注尼日利亚。5. Tzenios, N. (2023)。研究中的统计分析。6. JUSTUS, O.、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。监测是疾病预防和控制的基础。7. Fashanu, H.、Tazanios, M. 和 Tzenios, N. (2022)。健康促进计划。剑桥开放参与。