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À la suite de cent millions d'années d'évolution, les animaux vivants se sont extrêmement bien adaptés à leur niche écologique. Une telle adaptation implique des interactions spécifiques aux espèces avec leur environnement immédiat en traitant des indices sensoriels et en répondant par un comportement approprié. Comprendre comment les êtres vivants effectuent la reconnaissance de motifs et les tâches cognitives est d'une importance particulière pour les architectures informatiques : en étudiant ces voies d'information affinées au cours d'éons d'évolution, les chercheurs peuvent être capables de rationaliser le processus de développement de systèmes autonomes, très avancés et énergétiquement efficaces. Avec l'avènement de nouveaux composants électroniques et ioniques, ainsi qu'une compréhension plus profonde des voies d'information dans les espèces vivantes, une pléthore d'opportunités de développer des avenues de traitement de l'information complètement novatrices est à portée de main. Des principes biologiques fondamentaux sont mis en lumière, y compris les phylogénies, l'ontogenèse et l'homéostasie, avec une emphase particulière sur la topologie et la dynamique du réseau. Alors que dans l'apprentissage automatique, l'entraînement du système est effectué sur des réseaux vierges sans aucune connaissance a priori, l'approche proposée ici se distingue de manière claire en utilisant des mécanismes de croissance comme ligne directrice pour concevoir de nouvelles architectures de calcul. Dans ce cadre, des expériences sur des oscillateurs de type relaxation à basse fréquence couplés via des réseaux complexes et temporellement variables seront présentées. Le développement spatio-temporel du réseau résulte d'une interaction mutuelle entre l'ensemble des oscillateurs et la structure du réseau. L'épanouissement et l'élagage de ponts conducteurs apparaissant soudainement et leur relation avec l'état de synchronie de l'ensemble des oscillateurs seront discutés.
H. Kohlstedt (Vendredi) a étudié cette question.
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