S'engage dans l'apprentissage continu des modèles de représentation après déploiement, soulignant les limites des réseaux neuronaux artificiels actuels.
Explore la synergie entre l'apprentissage automatique et les neurosciences, en montrant comment les réseaux neuronaux profonds peuvent prédire les réponses neuronales et les défis rencontrés par l'IA en robotique.
Discute des défis liés à la construction de réseaux neuraux physiques, en mettant l'accent sur la profondeur, les connexions et la capacité de formation.
Couvre l'informatique neuromorphe, les défis dans l'informatique ternaire et binaire, les simulations matérielles du cerveau, et les nouveaux matériaux pour les cellules cérébrales artificielles.
Explore les défis et la signification de la classification des neurones en fonction de la morphologie pour la modélisation précise du cerveau et la compréhension de la fonction cérébrale.
Explore l'optogénétique, la chimiogénétique et la sonogénétique pour concevoir l'activité neuronale à l'aide de la lumière, des produits chimiques et du son.
