L'informatique neuromorphique : Principes, défis et orientations futures

Le livre commence par une introduction aux principes de l'informatique neuromorphique, en soulignant qu'elle s'inspire de la structure et de la fonction des réseaux neuronaux du cerveau humain. Il aborde les composants clés des systèmes neuromorphiques, notamment les neurones à pointes, les connexions synaptiques et le traitement événementiel, et explique comment ces éléments contribuent au parallélisme, au fonctionnement à faible consommation et à l'adaptabilité caractéristiques des réseaux neuronaux biologiques. Sur cette base, le livre explore les défis actuels auxquels est confrontée l'informatique neuromorphique, en mettant l'accent sur l'extensibilité, la robustesse et la nécessité de nouveaux algorithmes et paradigmes de programmation. Il aborde les limites des architectures matérielles et des algorithmes neuromorphiques existants et examine les stratégies potentielles pour surmonter ces défis grâce à la recherche interdisciplinaire, à la collaboration ouverte et à des solutions innovantes. Outre les défis à relever, l'ouvrage explore également les orientations futures de l'informatique neuromorphique, en mettant en évidence les tendances émergentes et les orientations de recherche prometteuses.

Autorentext

Dr. Puja Acharya ist Assistenzprofessorin an der K. R. Mangalam Universität. Sie hat einen B.Tech-, M.Tech- und Ph.D.-Abschluss (Antennendesign) in Elektronik und Kommunikationstechnik und verfügt über mehr als 15 Jahre Lehrerfahrung. Vor kurzem hat sie die Zertifizierung als Drohnen-Fernpilotin erhalten. Ihre Interessengebiete sind eingebettete Robotik, Drohnen und Automatisierung.

Klappentext

Le livre commence par une introduction aux principes de l'informatique neuromorphique, en soulignant qu'elle s'inspire de la structure et de la fonction des réseaux neuronaux du cerveau humain. Il aborde les composants clés des systèmes neuromorphiques, notamment les neurones à pointes, les connexions synaptiques et le traitement événementiel, et explique comment ces éléments contribuent au parallélisme, au fonctionnement à faible consommation et à l'adaptabilité caractéristiques des réseaux neuronaux biologiques. Sur cette base, le livre explore les défis actuels auxquels est confrontée l'informatique neuromorphique, en mettant l'accent sur l'extensibilité, la robustesse et la nécessité de nouveaux algorithmes et paradigmes de programmation. Il aborde les limites des architectures matérielles et des algorithmes neuromorphiques existants et examine les stratégies potentielles pour surmonter ces défis grâce à la recherche interdisciplinaire, à la collaboration ouverte et à des solutions innovantes. Outre les défis à relever, l'ouvrage explore également les orientations futures de l'informatique neuromorphique, en mettant en évidence les tendances émergentes et les orientations de recherche prometteuses.