Лекторий «Спайковые нейронные сети: будущее или тупик?»

Современные искусственные нейронные сети (ANNs) сталкиваются с рядом проблем: они требуют огромных вычислительных мощностей, энергоемки и не учитывают временные аспекты данных, что делает их неэффективными для задач реального времени и энергоограниченных устройств, таких как IoT, мобильные системы и автономные роботы. Решение спайковые нейронные сети (SNN), которые решают эти проблемы за счет: - Энергоэффективности: SNN потребляют меньше энергии, так как нейроны активируются только при необходимости. - Временной динамики: Спайковые сети учитывают время поступления сигналов, что делает их идеальными для реальной обработки событий. - Подхода, основанного на биологии мозга: Модели точнее воспроизводят работу человеческого мозга, что открывает новые горизонты в разработке интеллектуальных систем.