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In?ynieria neuromorficzna: obliczenia i systemy inspirowane mózgiem bada transformacyjn? dziedzin? in?ynierii neuromorficznej, która na?laduje struktur? i funkcje ludzkiego mózgu w celu usprawnienia oblicze?. Monografia obejmuje pocz?tki tej dziedziny, podkre?laj?c jej przewag? nad konwencjonalnymi obliczeniami w zakresie przetwarzania równoleg?ego, wydajno?ci energetycznej i zdolno?ci adaptacyjnych. Zag??bia si? w biologiczne inspiracje, w tym sieci neuronowe i plastyczno?? synaptyczn?, a tak?e porównuje sprz?t neuromorficzny z tradycyjnymi systemami. Tekst omawia algorytmy inspirowane mózgiem, takie jak Spiking Neural Networks (SNN), Hebbian Learning i Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP). Analizowane s? zastosowania w robotyce, systemach autonomicznych, przetwarzaniu brzegowym, IoT, interfejsach mózg-maszyna (BMI) i sztucznej inteligencji. Omówiono równie? wyzwania, takie jak skalowalno??, wydajno?? energetyczna i kwestie etyczne, a tak?e rozwa?ono przysz?e kierunki bada?, w tym integracj? z obliczeniami kwantowymi. Zasób ten jest niezb?dny do zrozumienia potencjalnego wp?ywu in?ynierii neuromorficznej na przysz?e technologie obliczeniowe.
