Функциональные спайковые нейронные сети: нелинейная динамика и машинное обучение

В ходе выполнения проекта планируется разработка функциональных сетей спайковых нейронов, их настройка методами машинного обучения выполнять нейроинспирированные целевые функции и анализ нелинейно-динамических характеристик, лежащих в основе выполняемых функций. Научная новизна предлагаемого исследования обусловлена междисциплинарностью и оригинальностью поставленных задач на стыке математической нейронауки и машинного обучения в контексте нелинейно-динамической парадигмы, рассматривающей многоэлементную искусственную нейронную сеть как динамическую систему. В проекте делается упор на сетях спайковых нейронов как наиболее биологически релевантных и наиболее перспективных с точки зрения развития искусственных нейронных сетей нового поколения. Полученные в ходе выполнения проекта новые знания о закономерностях динамики спайковых нейронных сетей при выполнении ими биоинспирированных целевых функций будут носить фундаментальный характер в области математической нейронауки, а также могут послужить развитию новых алгоритмов технологии машинного обучения.