Dmitri Strukov (加州大学圣巴巴拉分校的电气工程师)、Giacomo Indiveri （苏黎世大学的电气工程师）、Stefano Fusi （哥伦比亚大学神经学家）、Julie Grollier （法国CNRS 材料物理学家）与《自然通讯》(Nature Com ...
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Dmitri Strukov (加州大学圣巴巴拉分校的电气工程师)、Giacomo Indiveri （苏黎世大学的电气工程师）、Stefano Fusi （哥伦比亚大学神经学家）、Julie Grollier （法国CNRS 材料物理学家）与《自然通讯》(Nature Communications)讨论了开发基于大脑的计算技术(即神经形态计算)的机遇和挑战，并提倡跨多学科研究领域的有效合作，以支持这个新兴的领域。 四位来自不同领域的学者就人脑启发的计算领域的八个问题展开了讨论： 1. 请告诉我们你的研究背景以及它是如何让你从事神经形态计算的工作的？ 2. 为什么我们需要神经形态计算? 3.在信息处理方面，我们能从大脑中学到什么?如何利用电子设备模拟人脑，我们现在在哪里? 4. 如何最好地利用我们从传统电子学中学习的现有科学和技术来发展神经形态计算? 5. 从您的角度来看，到目前为止实现神经形态计算的主要障碍是什么? 6. 你对解决这些主要障碍的设想是什么?有什么建议吗? 7. 当神经形态计算准备好取代当前的数字计算时，有什么可以衡量的? 8. 对于包括但不限于材料科学家、设备物理学家、电路工程师、计算机科学家、神经科学家甚至政策制定者在内的研究人员如何更好地在这个多学科领域合作，有什么建议吗? 具体的采访内容可以参考文章 ：doi:10.1038/s41467-019-12521-x |
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