Нелинейная динамика сетевых нейросистем: фундаментальные аспекты и приложения, грант Президента РФ для ведущих научных школ 2020-2021 гг.

Цель работы:

​разработка многокомпонентных нелинейных сетей, способных формировать структуры активности и определяющих выполнение определенных функций, включая:
– преобразование информации (кодирование и декодирование);
– генерацию робастных устойчивых пространственно-временных структур;
– генерацию сетевых многомерных сигналов в условиях адаптивного интерфейса с роботизированными устройствами, осуществляющих мониторинг и управление такими устройствами.

Описание проекта:

В контексте данного исследования речь идет о сетях взаимодействующих импульсных (спайковых) нейронных генераторов (в англ. spiking neural networks, SNN). Такие сети, по сути, представляют собой биологорелевантные модели нейронов, обладающих собственной нетривиальной динамикой. С точки зрения нелинейной физики, такие системы представляют собой сложные многомерные динамические системы, поведение которых определяется пространственной архитектурой соответствующей сети, характеристиками нелинейности и характерными временными масштабами процессов. Увеличивающийся в последние годы интерес исследователей и крупных промышленных корпораций к SNN определяется двумя основными моментами. Во-первых, такие сети являются наиболее приближенными к мозгу моделями при построении систем искусственного интеллекта. Во вторых, наличие собственной временной динамики (в отличие от традиционных персептронного типа) позволяет проектировать технические приложения, использующие динамические эффекты синхронизации, частотной и фазовой селективности при построении систем автоматического управления и нейроассистивных технологий, работающих непосредственно с аналоговыми сигналами.

Научный руководитель

д.ф-м.н. Казанцев Виктор Борисович (kazantsev@neuro.nnov.ru).