Ciao,
Vorrei fare un talk da un'ora/ un'ora e mezza sulle Spiking Neural
Network e le nascenti tecnologie che la implementano.
Una SNN è un implementazione in silico di una rete neurale biologica
(che invece ha bisogno di sangue, cellule di supporto,
neurotrasmettitorii, etc...).
A differenza delle ANN, le SNN sono definite in tempo continuo e
consistono nell'integrazione di una equazione differenziale, sono più
complesse per via del comportamento quasi caotico e della variabilità
delle singole unità (i neuroni).
La simulazione di questi sistemi su architetture tradizionali è
estremamente costosa, tuttavia negli ultimi anni sono state sviluppate
tecnologie che implementano queste eqs. differenziali su substrati
analogici.
Le SNN sono intrinsecamente parallele e sono il modello computazionale
del sistema più efficiente conosciuto -il cervello- in termini di
capacità di elaborazione/costo energetico, ma soprattutto sono molto
promettenti nell'ambito del Machine Learning. Queste prospettive sono
molto invitanti e per le industrie dell'IT.
Nel talk:
1. I neuroni, le sinapsi, e gli spikes: una boccata di neuroscienze
computazionali.
2. Alcuni algoritmi recenti per l'applicazione delle medesime in ML,
3. Substrati analogici per le SNN, alcuni esempi.
4. Perché fanno gola all'industria Hi-Tech?
Nelle prossime settimane passerò un po di materiale così che chi vuole
può leggerlo in anticipo.
Quando e dove:
in una stanza fresca, con il proiettore. Il venerdì o il sabato, purché
non si sovrapponga al talk sulla computazione con le membrane.
