Био-подобные нейроморфные технологии и алгоритмы

Разработка алгоритмов, пригодных к применению в энергоэффективных нейроморфных системах, является одной из актуальных современных проблем машинного обучения. Прикладная значимость полученных результатов заключается в возможности применения разработанных методов в работе нейроморфных компьютеров. В рамках данного направления проводятся исследования в области машинного обучения, искусственного интеллекта и теории нейронных сетей. Одна из решаемых задач посвящена развитию методов обмена знаниями и опытом между агентами с искусственным интеллектом при обучении с подкреплением. Другая задача посвящена развитию методов обучения импульсных нейронных сетей. Особое внимание уделяется развитию генеративных методов. Проводимые исследования направлены на преодоление фундаментальных ограничений в возможностях существующих систем искусственного интеллекта за счет использования фундаментальных принципов работы естественных нейрокогнитивных систем.

Руководитель направления: ст. науч. сотр., канд. физ.-мат. наук Сухов Сергей Владимирович