Evoluční a neurální hardware

• 26 hod. přednášky

• 100 bodů závěrečná zkouška

Studenti budou schopni využít evoluční algoritmy pro návrh elektronických obvodů, budou schopni modelovat, simulovat a realizovat biologií inspirované výpočetní systémy, zejména evoluční a neurální hardware.
Pochopení vztahu mezi počítači (počítáním) a vybranými přírodními procesy.

Porozumět principům vybraných biologií inspirovaných výpočetních technik a jejich využití zejména při návrhu, hardwarové implementaci a provozu výpočetních systémů.

• Floreano, D., Mattiussi, C.: Bioinspired Artificial Intelligence: Theories, Methods, and Technologies. The MIT Press, Cambridge 2008, ISBN 978-0-262-06271-8
• Reda S., Shafique M.: Approximate Circuits - Methodologies and CAD. Springer Nature, 2019, ISBN 978-3-319-99322-5
• Trefzer M., Tyrrell A.M.: Evolvable Hardware - From Practice to Application. Berlin: Springer Verlag, 2015, ISBN 978-3-662-44615-7
• Sekanina L., Vašíček Z., Růžička R., Bidlo M., Jaroš J., Švenda P.: Evoluční hardware: Od automatického generování patentovatelných invencí k sebemodifikujícím se strojům. Academia Praha 2009, ISBN 978-80-200-1729-1

1. Úvod a motivace.
2. Výpočetní modely inspirované v biologii (zdroje inspirace, principy adaptace a samoorganizace).
3. Aproximativní počítání a energetická účinnost.
4. Hardware a rekonfigurovatelná zařízení pro umělou inteligenci.
5. Evoluční návrh.
6. Kartézské genetické programování.
7. Evoluční návrh číslicových a analogových obvodů.
8. Problém škálovatelnosti evolučního návrhu obvodů a jeho řešení.
9. Výpočetní development, celulární automaty, L-systémy.
10. Hluboké neuronové sítě a jejich hardwarová implementace.
11. Aproximativní počítání v neuronových sítích.
12. Neuroevoluce.
13. Moderní HW/SW platformy a aplikace.

Odevzdání projektu v zadaném termínu, zkouška.

V průběhu studia je třeba odevzdat vypracovaný projekt a složit zkoušku. Výuka probíhá formou přednášek nebo řízeného samostudia; zmeškanou výuku je třeba nahradit samostudiem.