Séance de cours

Computing neuromorphe : concepts et implémentations matérielles

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Dans cours

MSE-806: Spin-based devices for neuromorphic computing

The course entails a 5-days-program with lectures and exercises about spin-based computing and novel spin texture-based computing devices. An additional round table discussion and journal club session provide further knowledge about recent trends and chall ...

Description

Cette séance de cours introduit le concept de calcul neuromorphe, qui implique l'utilisation de circuits analogiques électroniques pour imiter les architectures neurobiologiques présentes dans le système nerveux. L'instructeur explique la nécessité de nouvelles architectures de calcul neuromorphes et du matériel pour exécuter efficacement de nouveaux algorithmes à grande échelle. La séance de cours couvre également les défis rencontrés dans le calcul ternaire et les affaires de calcul binaire réussies, comme la loi de Moore et les progrès dans les transistors comptent sur les puces. Les simulations matérielles du cerveau, y compris les simulations booléennes et la comparaison des neurones avec les processeurs, sont discutées. En outre, la séance de cours se penche sur le potentiel de nouveaux matériaux pour les cellules cérébrales artificielles et les exigences de compatibilité pour la mise en œuvre de la fonctionnalité synaptique dans les mémristeurs.

Enseignant·e

Dirk Grundler

Source officielle

Concepts associés (32)

Neuromorphic engineering

Neuromorphic computing is an approach to computing that is inspired by the structure and function of the human brain. A neuromorphic computer/chip is any device that uses physical artificial neurons to do computations. In recent times, the term neuromorphic has been used to describe analog, digital, mixed-mode analog/digital VLSI, and software systems that implement models of neural systems (for perception, motor control, or multisensory integration).

Réseau de neurones à impulsions

Les réseaux de neurones à impulsions (SNNs : Spiking Neural Networks, en anglais) sont un raffinement des réseaux de neurones artificiels (ANNs : Artificial Neural Networks, en anglais) où l’échange entre neurones repose sur l’intégration des impulsions et la redescente de l’activation, à l’instar des neurones naturels. L’encodage est donc temporel et binaire. Le caractère binaire pose une difficulté de continuité au sens mathématique (cela empêche notamment l’utilisation des techniques de rétropropagation des coefficients - telle que la descente de gradient - utilisées classiquement dans les méthodes d'apprentissage).

Modèles du neurone biologique

vignette|390x390px|Fig. 1. Dendrites, soma et axone myélinisé, avec un flux de signal des entrées aux dendrites aux sorties aux bornes des axones. Le signal est une courte impulsion électrique appelée potentiel d'action ou impulsion. vignette|Figure 2. Évolution du potentiel postsynaptique lors d'une impulsion. L'amplitude et la forme exacte de la tension peut varier selon la technique expérimentale utilisée pour acquérir le signal.

Ordinateur

Un ordinateur est un système de traitement de l'information programmable tel que défini par Alan Turing et qui fonctionne par la lecture séquentielle d'un ensemble d'instructions, organisées en programmes, qui lui font exécuter des opérations logiques et arithmétiques. Sa structure physique actuelle fait que toutes les opérations reposent sur la logique binaire et sur des nombres formés à partir de chiffres binaires.

Réseau de stockage SAN

vignette|upright=1.5|Protocoles d'accès à un SAN. En informatique, un réseau de stockage, ou SAN (de l'anglais Storage Area Network), est un réseau spécialisé permettant de mutualiser des ressources de stockage. vignette|Différence entre SAN et NAS. Un réseau de stockage se différencie des autres systèmes de stockage tels que le NAS (Network attached storage) par un accès bas niveau aux disques. Pour simplifier, le trafic sur un SAN est très similaire aux principes utilisés pour l'utilisation des disques internes (ATA, SCSI).

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Séances de cours associées (64)

L'informatique neuromorphe : défis et avenir

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.

Bâtir des réseaux neuraux physiques

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.

Cours 8 (04.10.2024)

Introduction au module MOOC: Simulation de la neuroscience

Introduit l'activité électrique des cellules nerveuses, en se concentrant sur les pointes et les potentiels synaptiques.

Optimisation des systèmes neuroprothétiques

Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.

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