Matériel neuromorphique – Une perspective système

Aperçu

Explorez les principes de l'informatique neuromorphique, les systèmes comme SpiNNaker2, et les développements futurs en matériel d'IA écoénergétique avec Johannes Partzsch de l'université technique de Dresde.

Programme

• Introduction à l'informatique neuromorphique
Aperçu de l'informatique neuromorphique
Développement historique et inspiration de la biologie
Principales différences avec les architectures informatiques conventionnelles
• Principes fondamentaux des systèmes neuromorphiques
Réseaux neuronaux à impulsions (SNN)
Neurones et synapses : inspiration biologique
Traitement évènementiel
• Architectures matérielles neuromorphiques
Composants matériels clés et leurs fonctions
Comparaison du matériel neuromorphique et traditionnel
Défis de conception des systèmes neuromorphiques
• Étude de cas approfondie : SpiNNaker2
Architecture et principes de conception
Evolutivité et conception modulaire
Programmation et écosystème logiciel
• Efficacité énergétique dans le matériel IA
Importance de l'efficacité énergétique dans l'IA
Techniques pour réduire la consommation d'énergie dans les systèmes neuromorphiques
Comparaison avec le matériel IA conventionnel
• Applications de l'informatique neuromorphique
Cas d'utilisation réels
Avantages et limitations
Potentiel futur et tendances émergentes
• Développements futurs des systèmes neuromorphiques
Tendances en technologie et fabrication
Innovations prospectives et axes de recherche
Intégration avec d'autres paradigmes informatiques (par exemple, le calcul quantique)
• Résumé du cours et implications pour le matériel IA
Récapitulatif des concepts clés
Discussion : Impact du matériel neuromorphique sur le développement de l'IA
Considérations éthiques et sociétales
• Projet final/Évaluation
Conception et évaluation d'un système neuromorphique simple
Analyse des compromis d'efficacité énergétique entre le matériel neuromorphique et l'IA traditionnelle

Sujets

Informatique