Лекцию «Нейроморфная кибернетика»

В отличие от привычных искусственных нейросетей, нейроморфные процессоры работают на аналоговых элементах (мемристорах) и спайковых сигналах, что позволяет снизить энергопотребление в разы. Главная трудность — их невозможно обучить стандартными методами, и здесь требуются принципиально новые подходы.

Одна из самых захватывающих областей применения — робототехника. Биоморфные роботы — гуманоидные, четвероногие, летающие и плавающие — уже учатся ходить, бегать и манипулировать предметами, копируя движения животных и человека. Гибридные модели, объединяющие нейроморфные процессоры и глубокое обучение с подкреплением, делают их автономными и энергоэффективными.

В лекции мы рассмотрим:

• нейроморфные сетевые модели для управления роботами (импульсные сети, мемристорные архитектуры);
• имитационное обучение в биоморфной робототехнике — плавание, полёт, антропоморфная локомоция;
• реальные примеры автономных систем, где нейроморфный подход обеспечивает биологическую правдоподобность движений и сверхнизкое энергопотребление.