Ein Professor der UC Santa Cruz entwickelte eine Open-Source-Python-Bibliothek namens “snnTorch”, die Neurowissenschaften mit künstlicher Intelligenz kombiniert, um spiking neuronale Netzwerke (SNNs) zu erstellen. Diese Netze imitieren das effiziente Informationsverarbeitungssystem des Gehirns. Die Bibliothek wurde bereits über 100.000 Mal heruntergeladen und kommt in verschiedenen Projekten zum Einsatz, darunter die NASA-Satellitenverfolgung und die Optimierung von KI-Chips in Halbleiterunternehmen.
Die Bibliothek von Professor Eshraghian bietet nicht nur Code-Dokumentation, sondern auch Bildungsmaterialien, die zu beliebten Ressourcen für das Lernen über neuromorphes Engineering und SNNs geworden sind. In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit in den Proceedings of the IEEE fungiert die Bibliothek als Tutorial und Bildungsressource für Studierende und Programmierer, die sich für gehirninspirierte KI interessieren. Sie bietet einen ehrlichen Einblick in das sich entwickelnde Gebiet des neuromorphen Rechnens und zielt darauf ab, Studierende vor der Frustration unklarer Code-Entscheidungen zu bewahren.
Die Arbeit untersucht die Grenzen des gehirninspirierten maschinellen Lernens und zeigt die Notwendigkeit auf, die Unterschiede und Zusammenhänge zwischen maschinellem Lernen und Biologie zu verstehen, wie zum Beispiel Echtzeit-Datenverarbeitung und das Konzept “fire together, wired together”.
Eshraghian arbeitet mit Forschern der Braingeneers-Gruppe des UCSC Genomics Institute zusammen, um die Rolle von Hirngewebsmodellen, sogenannten Hirnorganoiden, bei der Informationsverarbeitung zu erforschen. Der snnTorch-Code könnte verwendet werden, um Organoid-Simulationen durchzuführen, da diese im Labor schwer zu erhalten sind.
Eshraghian unterrichtet eine Vorlesung über neuromorphes Rechnen an der UC Santa Cruz, in der die Konzepte von snnTorch vermittelt werden. Die Studierenden haben die Möglichkeit, zur Bibliothek beizutragen und praktische Erfahrungen im maschinellen Lernen zu sammeln.
Die offene Struktur des Fachgebiets hat zu Beiträgen von Wissenschaftlern auf der ganzen Welt geführt, und Kooperationen zwischen Industrie und Forschung gedeihen über Plattformen wie Discord und Slack-Kanäle.
Eshraghians zukünftige Zusammenarbeit zielt darauf ab, biologische Erkenntnisse über das Gehirn zu gewinnen, neuromorphe Chips für energieeffiziente KI-Aufgaben zu verbessern und SNNs auf andere Bereiche wie die Physik anzuwenden.
Einführung in snnTorch
– Professor Jason Eshraghian von der UC Santa Cruz entwickelt die Open-Source-Python-Bibliothek “snnTorch”.
– Kombiniert Neurowissenschaften mit künstlicher Intelligenz, um spiking neuronale Netzwerke zu erstellen.
– Emuliert die effiziente Informationsverarbeitung des Gehirns.
– Wird in verschiedenen Projekten eingesetzt, wie z.B. der NASA-Satellitenverfolgung und der Optimierung von KI-Chips.
– Code-Dokumentation und Schulungsmaterialien machen es zu einer beliebten Ressource.
Erkunden des Papers und Tutorials
– Kürzlich veröffentlichtes Paper in den Proceedings of the IEEE dient als Tutorial und Schulungsmaterial.
– Bietet eine ehrliche Perspektive auf das sich entwickelnde Feld des neuromorphen Computings.
– Ziel ist es, Studenten vor der Frustration unklarer Code-Entscheidungen zu bewahren.
– Untersucht die Grenzen des gehirninspirierten Deep Learnings.
– Betont die Notwendigkeit, Unterschiede und Zusammenhänge zwischen Deep Learning und Biologie zu verstehen.
– Betont Echtzeit-Datenverarbeitung und das Konzept des “Gemeinsam Feuern, Verbinden”.
Zusammenarbeit mit der Braingeneers-Gruppe des UCSC Genomics Institute
– Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, zu verstehen, wie zerebrale Organoiden zur Informationsverarbeitung beitragen.
– snnTorch-Code könnte verwendet werden, um Organoiden zu simulieren, die in Laboreinstellungen schwer zu halten sind.
Integration von snnTorch in den Kurs der UC Santa Cruz
– snnTorch-Konzepte werden in den Kurs für neuromorphes Computing an der UC Santa Cruz integriert.
– Ermöglicht es den Studierenden, zur Bibliothek beizutragen und praktische Erfahrungen im Deep Learning zu sammeln.
Open Source-Beiträge und Zusammenarbeit
– Aufgrund der Open-Source-Natur des Feldes kommen Beiträge von Forschern weltweit.
– Die Zusammenarbeit zwischen Industrie und Hochschulen wird durch Plattformen wie Discord und Slack unterstützt.
Zukünftige Richtungen und Anwendungen
– Eshraghians zukünftige Zusammenarbeit zielt darauf ab, biologische Entdeckungen über das Gehirn zu machen.
– Verbesserung der neuromorphen Chips für energieeffiziente KI-Workloads.
– Anwendung von spiking neuronalen Netzwerken auf andere Bereiche wie die natürliche Physik.
