Séance de cours

Avenir de l'informatique: simulation et technologie intersectées

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Dans cours

BIOENG-450: In silico neuroscience

"In silico Neuroscience" introduces students to a synthesis of modern neuroscience and state-of-the-art data management, modelling and computing technologies. ...

Description

Cette séance de cours explore l'avenir de l'informatique, en explorant l'intersection de la technologie de simulation avec les substrats informatiques. L'instructeur discute de la façon dont l'informatique évolue, en mettant l'accent sur le passage à des types accrus d'ordinateurs et l'augmentation potentielle de l'informatique neuromorphique. La séance de cours explique la signification de la loi de Moore, détaillant ses observations et ses limites historiques, ainsi que les différences entre les processeurs de programmation et les GPU. En outre, il explore les distinctions entre le matériel conventionnel et neuromorphique en termes de performance et de consommation d'énergie, en soulignant les compromis entre la vitesse et l'efficacité énergétique dans les systèmes informatiques.

Enseignant·e·s (2)

Felix Schürmann

Felix Schürmann is co-director of the Blue Brain Project and involved in several research challenges of the European Human Brain Project. He studied physics at the University of Heidelberg, Germany, supported by the German National Academic Foundation. Later, as a Fulbright Scholar, he obtained his Master's degree (M.S.) in Physics from the State University of New York, Buffalo, USA, under the supervision of Richard Gonsalves. During these studies, he became curious about the role of different computing substrates and dedicated his master thesis to the simulation of quantum computing. He studied for his Ph.D. at the University of Heidelberg, Germany, under the supervision of Karlheinz Meier. For his thesis he co-designed an efficient implementation of a neural network in hardware.

Armando Romani

Source officielle

Concepts associés (24)

Informatique quantique

L'informatique quantique est le sous-domaine de l'informatique qui traite des calculateurs quantiques et des associés. La notion s'oppose à celle d'informatique dite « classique » n'utilisant que des phénomènes de physique classique, notamment de l'électricité (exemple du transistor) ou de mécanique classique (exemple historique de la machine analytique). En effet, l'informatique quantique utilise également des phénomènes de la mécanique quantique, à savoir l'intrication quantique et la superposition.

Computing

Computing is any goal-oriented activity requiring, benefiting from, or creating computing machinery. It includes the study and experimentation of algorithmic processes, and development of both hardware and software. Computing has scientific, engineering, mathematical, technological and social aspects. Major computing disciplines include computer engineering, computer science, cybersecurity, data science, information systems, information technology, digital art and software engineering.

Simulation de phénomènes

La simulation de phénomènes est un outil utilisé dans le domaine de la recherche et du développement. Elle permet d'étudier les réactions d'un système à différentes contraintes pour en déduire les résultats recherchés en se passant d'expérimentation. Les systèmes technologiques (infrastructures, véhicules, réseaux de communication, de transport ou d'énergie) sont soumis à différentes contraintes et actions. Le moyen le plus simple d'étudier leurs réactions serait d'expérimenter, c'est-à-dire d'exercer l'action souhaitée sur l'élément en cause pour observer ou mesurer le résultat.

Physique numérique

La physique numérique (ou parfois physique informatique) est l'étude et l'implémentation d'algorithmes numériques dans le but de résoudre des problèmes physiques pour lesquels une théorie existe déjà. Elle est souvent considérée comme une sous-discipline de la physique théorique mais certains la considèrent comme une branche intermédiaire entre la physique théorique et la physique expérimentale. En général, les physiciens définissent un système et son évolution grâce à des formules mathématiques précises.

Reconfigurable computing

Reconfigurable computing is a computer architecture combining some of the flexibility of software with the high performance of hardware by processing with very flexible high speed computing fabrics like field-programmable gate arrays (FPGAs). The principal difference when compared to using ordinary microprocessors is the ability to make substantial changes to the datapath itself in addition to the control flow. On the other hand, the main difference from custom hardware, i.e.

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Introduction à la science informatique: Aperçu du cours et objectifs

Introduit l'option Informatique à l'EPFL, détaillant les objectifs du cours et les principes fondamentaux de la programmation à l'aide de Python.

Computing neuromorphe : concepts et implémentations matérielles

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.

Silico Neuroscience: Modélisation de la complexité du cerveau

Explore l'importance des neurosciences in silico dans la compréhension de la complexité du cerveau et des considérations éthiques de l'expérimentation animale.

Prix Berni Alder: Célébration des 50 ans de la CECAM

Commémore 50 ans de CECAM et le Prix Berni J. Alder CECAM, qui couvre des jalons dans les méthodes de calcul, la mécanique quantique, le mouvement de glissement, et plus encore.

Aperçu des programmes de maîtrise: Statistiques et micro-ingénierie Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Décrit les programmes de maîtrise en statistique et micro-ingénierie à l'EPFL, détaillant leur structure, leurs cours et leurs opportunités de carrière.

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Physique numérique

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