Reti Neurali Solitoniche: Un Innovativo Network Neurale Fotonico Basato su Interconnessioni Solitoniche
Autor Alessandro Bileit Limba Italiană Hardback – 12 sep 2024
Dopo una breve introduzione sulla biologia delle reti neurali (Capitolo 1), il libro si addentra nella descrizione del problema neuromorfo, sottolineando le peculiarità degli hardware ottici sviluppati finora (Capitolo 2). Il Capitolo 3 è dedicato alla descrizione delle psicomemorie, che rappresentano il modello dell'apprendimento umano secondo le teorie della moderna neuropsicologia. Questo capitolo fornisce i prerequisiti per comprendere come le reti neurali solitoniche (SNN) siano in grado di apprendere e come la fisica che le governa si avvicini al funzionamento dei modelli biologici. Il Capitolo 4 descrive nel dettaglio gli esperimenti effettuati per la realizzazione di neuroni ottici solitonici in sottili strati di niobato di litio. Vengono discusse le tecniche ottiche per l'apprendimento supervisionato e non supervisionato. L'intero capitolo è corredato da risultati teorici, simulativi e sperimentali. Inoltre, spiega come un neurone X-Junction sia in grado di stabilire sinapsi, modificarle o cancellarle. La cancellazione di strutture solitoniche rappresenta un'importante innovazione nel campo dell'ottica non lineare. Infine, il Capitolo 5 illustra l'implementazione di una rete di neuroni in grado di elaborare informazioni e memorizzarle esattamente come fa una memoria episodica umana. Il Capitolo si conclude con una serie di approfondimenti sulle linee di ricerca attualmente in corso sulla base dei risultati ottenuti.
Il libro è destinato a studenti e ricercatori nei campi dell'ottica, delle applicazioni fotoniche e della biologia. Tuttavia, i principali beneficiari di questo libro sono i ricercatori senior nel campo dell'ottica non lineare e dell'intelligenza artificiale. Per comprendere pienamente i risultati, è importante avere una conoscenza di base della fisica ottica e della biologia dei neuroni.
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Specificații
ISBN-13: 9783031613401
ISBN-10: 3031613406
Pagini: 105
Ilustrații: Ca. 105 pagg. 54 figg., 44 figg. a colori.
Dimensiuni: 155 x 235 mm
Ediția:2024
Editura: Springer Nature Switzerland
Colecția Springer
Locul publicării:Cham, Switzerland
ISBN-10: 3031613406
Pagini: 105
Ilustrații: Ca. 105 pagg. 54 figg., 44 figg. a colori.
Dimensiuni: 155 x 235 mm
Ediția:2024
Editura: Springer Nature Switzerland
Colecția Springer
Locul publicării:Cham, Switzerland
Cuprins
Introduzione alle Reti Neurali: Rete Neurale Biologica.- Panoramica dei sistemi ottici neuromorfici.- Verso il processo neuro-apprendimento: psicomerie.- La giunzione X solitonica come neurone fotonico.- Rete Neurale Solitonica che funge da memoria episodica.
Notă biografică
Alessandro Bile, dopo essersi laureato in fisica presso l'Università 'Sapienza' di Roma, ha combinato la sua passione per la musica con la fisica delle onde gravitazionali laureandosi al Conservatorio 'Santa Cecilia' di Roma. Dopo aver frequentato un corso di machine learning nel 2019, ha terminato nel 2022 un dottorato di ricerca sulla Fotonica Neuromorfa. Attualmente, si occupa della progettazione di sistemi hardware intelligenti nel dominio dell' ottica, della caratterizzazione di met-materiali nel medio-infrarosso e collabora su progetti che prevedono l'applicazione del Machine Learning per il riconoscimento di nanoparticelle. I suoi lavori sono stati presentati in numerosi congressi scientifici internazionali. Dal 2020, è stato premiato con quattro finanziamenti per progetti innovativi sulla fotonica e reti neurali, di cui uno dal governo francese. Oltre all'attività accademica, è stato docente e fondatore del corso Coding e Musica al Digital Education Lab. Attualmente è professore di Fisica presso la Facoltà di Medicina e di Fisica 1 presso la Facoltà di Ingegneria Civile all'Università Sapienza di Roma.
Textul de pe ultima copertă
Questo libro descrive la realizzazione di un sistema ottico intelligente in grado di replicare gli elementi funzionali del cervello biologico. Partendo da un'analisi delle dinamiche neuronali biologiche, ed effettuando una panoramica sullo stato dell'arte dei sistemi neuromorfi sviluppati fino ad oggi, il cuore del manoscritto descrive delle innovative reti neurali completamente ottiche realizzate attraverso la tecnologia dei solitoni spaziali.
Dopo una breve introduzione sulla biologia delle reti neurali (Capitolo 1), il libro si addentra nella descrizione del problema neuromorfo, sottolineando le peculiarità degli hardware ottici sviluppati finora (Capitolo 2). Il Capitolo 3 è dedicato alla descrizione delle psicomemorie, che rappresentano il modello dell'apprendimento umano secondo le teorie della moderna neuropsicologia. Questo capitolo fornisce i prerequisiti per comprendere come le reti neurali solitoniche (SNN) siano in grado di apprendere e come la fisica che le governa si avvicini al funzionamento dei modelli biologici. Il Capitolo 4 descrive nel dettaglio gli esperimenti effettuati per la realizzazione di neuroni ottici solitonici in sottili strati di niobato di litio. Vengono discusse le tecniche ottiche per l'apprendimento supervisionato e non supervisionato. L'intero capitolo è corredato da risultati teorici, simulativi e sperimentali. Inoltre, spiega come un neurone X-Junction sia in grado di stabilire sinapsi, modificarle o cancellarle. La cancellazione di strutture solitoniche rappresenta un'importante innovazione nel campo dell'ottica non lineare. Infine, il Capitolo 5 illustra l'implementazione di una rete di neuroni in grado di elaborare informazioni e memorizzarle esattamente come fa una memoria episodica umana. Il Capitolo si conclude con una serie di approfondimenti sulle linee di ricerca attualmente in corso sulla base dei risultati ottenuti.
Il libro è destinato a studenti e ricercatori nei campi dell'ottica, delle applicazioni fotoniche e della biologia. Tuttavia, i principali beneficiari di questo libro sono i ricercatori senior nel campo dell'ottica non lineare e dell'intelligenza artificiale. Per comprendere pienamente i risultati, è importante avere una conoscenza di base della fisica ottica e della biologia dei neuroni.
Dopo una breve introduzione sulla biologia delle reti neurali (Capitolo 1), il libro si addentra nella descrizione del problema neuromorfo, sottolineando le peculiarità degli hardware ottici sviluppati finora (Capitolo 2). Il Capitolo 3 è dedicato alla descrizione delle psicomemorie, che rappresentano il modello dell'apprendimento umano secondo le teorie della moderna neuropsicologia. Questo capitolo fornisce i prerequisiti per comprendere come le reti neurali solitoniche (SNN) siano in grado di apprendere e come la fisica che le governa si avvicini al funzionamento dei modelli biologici. Il Capitolo 4 descrive nel dettaglio gli esperimenti effettuati per la realizzazione di neuroni ottici solitonici in sottili strati di niobato di litio. Vengono discusse le tecniche ottiche per l'apprendimento supervisionato e non supervisionato. L'intero capitolo è corredato da risultati teorici, simulativi e sperimentali. Inoltre, spiega come un neurone X-Junction sia in grado di stabilire sinapsi, modificarle o cancellarle. La cancellazione di strutture solitoniche rappresenta un'importante innovazione nel campo dell'ottica non lineare. Infine, il Capitolo 5 illustra l'implementazione di una rete di neuroni in grado di elaborare informazioni e memorizzarle esattamente come fa una memoria episodica umana. Il Capitolo si conclude con una serie di approfondimenti sulle linee di ricerca attualmente in corso sulla base dei risultati ottenuti.
Il libro è destinato a studenti e ricercatori nei campi dell'ottica, delle applicazioni fotoniche e della biologia. Tuttavia, i principali beneficiari di questo libro sono i ricercatori senior nel campo dell'ottica non lineare e dell'intelligenza artificiale. Per comprendere pienamente i risultati, è importante avere una conoscenza di base della fisica ottica e della biologia dei neuroni.
Caracteristici
Presenta una panoramica aggiornata dell'intelligenza neuromorfica hardware Evidenzia tecnologie importanti in diverse aree dell'ottica e dei materiali fotonici Raccoglie i progressi nell'IA che sono rilevanti sia in ambito accademico che in quello industriale