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大规模的神经形态计算
神经形态计算是一种脑启发的硬件和算法设计方法，有效地实现了人工神经网络。神经形态设计师应用神经科学家发现的生物智能原理来设计有效的计算系统，通常用于大小，重量和功率约束的应用。在关键时刻的这项研究场上，至关重要的是要绘制发展未来大规模神经形态系统的过程。我们描述了创建可扩展神经形态体系结构并识别关键特征的方法。我们讨论了可以从扩展中受益的潜在应用以及需要解决的主要挑战。此外，我们研究了一个维持增长和扩展神经形态系统时未来的新机会所必需的综合生态系统。我们的工作使几个计算子领域的想法扭曲了想法，为旨在推动边境向前发展的神经形态计算的研究人员和从业人员提供了指导。
Basatvat，Shaghayegh，Russell，J.M.，Saare，M.，Thurston，L.M。，Salumets，A。和Fazeli，A。（2021）。 的潜在先天免疫相关标记 评估糖尿病代谢失调与乳腺癌进展之间的联系 超临界二氧化碳的研究和技术发展的进步和前景热对流 Orpin，Joy，Rodriguez，Alison，Harrop，Deborah，Mills，Elizabeth，Campbell，Fiona，Fiona，Martin-Kerry，Jacqueline，Turner，Turner，James，Horsman，Janet，Janet，Painter，J 超越个人：妊娠糖尿病后影响活动的社会生态因素 金属的基于粉末的激光混合添加剂
在人类机器人交互环境中大脑的抽象建模功能需要实时了解机器人的每个部分（电动机，传感器，情感等）在与环境互动时，它们如何工作以及它们如何相互作用，以完成复杂的行为任务。人类的大脑非常有效，因为它们使用基于事件的冲动处理信息，也称为尖峰，这使生物非常有效，并且能够在几乎每个需要实时互动的任务中都超越当前主流机器人系统。近年来，神经科学家，生物学家，计算机科学家和工程师的共同努力使设计具有生物学现实的硬件和模型可以使机器人具有基于神经形态计算和尖峰神经网络（SNN）所需的类似人类的处理能力。然而，尽管已经进行了一些尝试，但仍缺少神经形态计算和机器人技术的全面组合。在本文中，我们介绍了针对社会互动机器人技术的神经形态计算应用的系统综述。我们首先介绍了神经形态计算的基本原理，模型和体系结构。根据其关注的应用程序对其余文章进行分类。最后，我们确定了完全整合社会互动性神经形态机器人的潜在研究主题。
沟通思想：将合成细胞与神经形态网络相结合，实现组织通讯 2. 研究项目/研究小组描述
受大脑启发的计算范式通过模仿大脑的信息处理能力，处于自动化基本视觉和语言任务的前沿。人工神经网络和生物神经网络之间的相似性为开发旨在缓解神经退行性疾病的先进脑机接口开辟了令人兴奋的途径。神经形态设备正在成为具有学习和适应潜力的突破性平台，能够与神经元和肌肉交互，为患有退行性疾病的患者提供支持。然而，将这些复杂的电子元件与生物组织连接起来，使它们能够通过生物反馈自主学习，仍然存在重大挑战。该项目旨在将（生物）神经形态技术与合成细胞连接起来，标志着朝着无缝组织整合迈出了关键一步。合成细胞将充当传感器，将电信号转换成活细胞可解释的生物信号。
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：推进节能人工智能......
神经形态计算代表了人工智能的一种变革性方法，利用大脑启发式架构来提高能源效率和计算性能。本文探讨了神经形态系统背后的原理和创新，这些系统模仿了生物大脑的神经结构和过程。我们讨论了这些架构在处理信息方面比传统冯·诺依曼模型更高效的优势，特别是在涉及模式识别、感官处理和自适应学习的任务中。通过将神经科学的概念与尖端硬件开发（例如脉冲神经网络和忆阻器）相结合，神经形态计算解决了人工智能应用中功耗和可扩展性的关键挑战。本综述重点介绍了最近的进展、正在进行的研究工作以及潜在的未来方向，说明了神经形态计算如何通过使系统不仅更快、更高效，而且还能够在动态环境中进行实时学习和决策来重新定义人工智能的格局。关键词：神经形态计算、节能人工智能、脑启发式架构、人工智能、神经网络、脉冲神经网络、低功耗计算、类脑处理、认知计算、硬件加速、机器学习、模拟计算、并行处理、自适应学习、边缘计算、生物启发系统、智能传感器、计算神经科学、突触处理、机器人应用、事件驱动计算、神经形态芯片、高效算法、弹性系统、自组织网络。
机器人神经形态系统的接口平台
摘要：神经形态计算有望成为低功率AI应用中的未来标准。新的神经形态硬件与传统微控制器之间的集成是一个开放的挑战。在本文中，我们提出了一个接口板和一个通信协议，该协议允许使用中间的微控制器单元（Arduino Push）在不同设备之间进行通信。我们的紧凑型印刷电路板（PCB）将不同的设备链接到整个系统，并使用电池作为电源为整个系统提供电源。具体而言，我们已经连接了一个动态视觉传感器（DVS128），大三角器板和伺服电动机，为由尖峰神经网络控制的神经形态机器人系统创建了平台，该平台在拦截传入对象的任务上证明了这一点。实现的接口板的数据速率为24.64 K符号/s，生成命令的延迟约为11ms。完整的系统仅由电池运行，非常适合机器人应用。
基于新设备的神经形态计算 - VDE
NMC 系统的技术测试需要适当的方法和设备以及对测试程序的明确描述（Leupers，2024）。有必要弥合系统应用、电路架构和电子设备的要求与可用材料之间的差距，这需要规定系统层及其接口。带有被测设备的验证平台充当实用工具，将集成电路或所谓的神经形态硬件与输入和输出连接起来。这种灵活的测试环境有助于软件开发，以将人工智能应用程序迁移到新的基于忆阻设备的电路。这是评估和验证神经形态系统架构及其相应软件的一种变体。
人工智能的分子神经形成块
人工智能（AI）长期以来一直是迷人的主题，在巨大的诺言和不可避免的幻灭之间振荡。尽管在复杂游戏中的AI表现优于人类冠军，但表明我们进入了一个新的计算时代，但更深入的外观表明，这些突破的成本很高 - 需要大量的精力和昂贵，昂贵的培训过程。在认知，决策和智力等领域，即使我们最先进的计算机也远远远远低于大脑无与伦比的效率和紧凑的设计。这一挑战的核心在于传统电路元素和计算体系结构的局限性，这些元素难以复制大脑在混乱边缘运行的大脑复杂的非线性动力学。在本次研讨会中，我将引入一类新的分子电路元素，旨在捕获模仿纳米级的大脑样行为的复杂，可重构逻辑。这些设备可以作为模拟或数字元素操作，也可以在不稳定的边缘固定，从而以传统计算硬件无法使用的方式效仿神经功能的独特潜力。我们的旅程从其基础物理和化学探索这些分子系统，一直到集成电路设计和片上应用程序[1-7]，目的是为AI和机器学习平台奠定基础，以超越摩尔定律的局限性并导致一个新的能量计算时代。参考文献：[1] Sharma，D.，Rath，S.P.，Kundu，B.，Korkmaz，A.，Thompson，D.，Bhat，N.，Goswami，S.，Williams，R.S。和Goswami，s。线性对称自我选择14位动力学分子回忆录。自然633，560–566（2024）。[2] Sreebrata Goswami，Williams，R。Stanley和Sreetosh Goswami。“用分子材料进行计算的潜力和挑战”。自然材料（2024）：1-11。[3] Rath，S。P.，Deepak，Goswami，S.，Williams，R。S.，＆Goswami，S。使用分子备忘录的能量和空间有效的平行加法。高级材料（2023），2206128。[4] Rath，Santi Prasad，Thompson，Damien，Goswami，Sreebrata和Goswami，Sreetosh。“在回忆录中的许多身体分子相互作用。”高级材料（2023）：2204551。[5] Goswami，Sreetosh等。“分子回忆录中的决策树”。自然597.7874（2021）：51-56。[6] Goswami，Sreetosh等。“使用可加工的金属配位的偶氮芳烃的强大电阻存储器。”自然材料16.12（2017）：1216-1224。[7] Goswami，Sreetosh等。“电荷不成比例的分子氧化还原，用于离散的回忆和成年开关。”自然纳米技术15.5（2020）：380-389。
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 ...