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Paolo PAVAN
Professore Ordinario
Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari"
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Insegnamento: Elettronica e hardware neuromorfi
Bioingegneria per l'innovazione in medicina (Offerta formativa 2024)
Obiettivi formativi
Questo corso mira a fornire conoscenze circa le architetture, i circuiti e i dispositivi elettronici più rilevanti ed innovativi per il calcolo neuro-ispirato. Ci si focalizzerà sugli aspetti generali dell'elaborazione dell'informazione nelle macchine di calcolo odierne e sulle innovazioni che possono essere introdotte prendendo ispirazione dai processi che avvengono nel cervello umano. Si farà cenno a nuovi dispositivi elettronici e al loro uso in circuiti neuro-sinaptici. Verranno introdotti nuovi paradigmi di calcolo neuro-ispirato, nuove architetture computazionali e verranno illustrati alcuni esempi di circuiti innovativi per implementarne le operazioni di base.
Prerequisiti
Conoscenze di base di architetture di elaborazione e di elettronica
Programma del corso
- Computazione biologica vs. computazione elettronica (2 CFU)
- Architetture e circuiti neuro-ispirati (3 CFU)
- Nuovi paradigmi di calcolo per edge computing e calcolo a bassa potenza (1 CFU).
Metodi didattici
- Lezioni frontali, strumenti multimediali, tutorials, attività da casa e di laboratorio.
- Attività di lavoro a gruppi in classe e anche on-line.
Testi di riferimento
Appunti delle lezioni, slides e articoli di ricerca.
Capitoli selezionati da: Principles of Neural Design, Peter Sterling and Simon Laughlin, ISBN: 9780262534680, The MIT Press, 2017.
Verifica dell'apprendimento
- compilazione di report di ricerca e presentazione alla classe;
- progetto di gruppo su tematiche affrontate durante le lezioni.
Risultati attesi
Abilità di comprensione:
Tramite lezioni e discussioni aperte in classe, lo studente acquisisce metodologie di analisi di aspetti di elettronica legati al mondo del calcolo neuro-ispirato.
Abilità nell'applicare la conoscenza:
Lo studente impara ad applicare le conoscenze acquisite, in particolare:
- comprensione delle problematiche delle architetture di calcolo tradizionali;
- comprensione dei principi di funzionamenti dei principali dispositivi e circuiti neuro-ispirati.
Abilità comunicative:
Tramite la preparazione all'esame e le esperienze in classe, lo studente sviluppa abilità di esprimersi, anche in gruppo, con lessico appropriato, oltre ad abilità nel sostenere conversazioni tecniche sugli argomenti del corso.
Abilità di apprendimento:
Le attività permettono allo studente di imparare gli aspetti teorici e metodologici necessari a proseguire gli studi in modo autonomo e di relazionarsi con colleghi in attività di gruppo.