神经形态工程机器人

神经工程旨在应用见解从神经生物学的知识开发下一代计算、人工智能机器人系统的传感和控制。有神经工程技术的快速发展为机器人由于一些发展。首先,深层神经网络的成功和限制大大激发研究潜力,生物智能可以进一步提高人工智能的计算性能数据而言,权力,和计算效率。第二,小说的出现神经形态硬件和传感器显示更大的应用程序级的性能与传统的CPU和GPU。第三,神经科学的进展速度急剧加快,近年来,提供丰富的新的认识和见解对大脑的神经元的功能水平。

神经工程因此可以代表机器人在许多方面的根本性革命。本研究课题旨在邀请理论和实验结果处理神经工程技术设计、控制和机器人系统的实际应用。具体来说,本研究主题进行跨学科创新机器人在许多领域,如环境遥感、新颖的计算模型和体系结构,物理混合模拟和brain-inspired网络,人工智能和机器学习。我们欢迎研究文章、评论、数据集或基准测试在实际的应用程序。

感兴趣的主题包括,但不限于:

•理论研究侧重于神经形态技术部署,包括正式的验证,小说的框架,和神经科学基础robotics-related任务。
•算法,利用神经形态的小说特性计算,其中包括新颖的计算模型、优化方法和学习范式机器人任务。
•机器人系统应用程序或示威者展示神经形态的方法是独一无二的能力优于最先进的解决方案。
•neurorobotics模拟框架或技术,如演示,sim-2-real转让、或并行计算。
•基准测试和数据集在神经形态硬件或传感器在实际场景。