Finding the low-energy spectrum of spin glasses by exhaustive search using CUDA
We present how to find a low-energy spectrum for small (N <50) spin glasses of any structure, using modern GPUs or similar heterogeneous architecture. The presented algorithm performs a full review of all possible system configurations in order to select l << 2N states with the lowest energy, together with the corresponding energies.
Niekonwencjonalne podejście do przetwarzania informacji z wykorzystaniem Słoneczników van Gogha
Rosnące wymagania stawiane systemom obliczeniowym katalizują prace nad niekonwencjonalnymi układami przetwarzającymi informację. Obserwuje się ciągły wzrost zainteresowania alternatywnymi – względem klasycznych rozwiązań opartych na krzemie – gałęziami elektroniki, które mogłyby znaleźć zastosowanie w budowie biosensorów, wyświetlaczy cienkowarstwowych, pamięci molekularnych, materiałów inteligentnych, etc.
Rozwój metod uczenia maszynowego bazujących na uczeniu zespołowym, głębokim i obliczeniach ewolucyjnych oraz ich fuzji
Synergy in biolubrication
Synovial fluid present in natural joints is composed in over 70% of water, yet it shows up remarkable lubricating properties, which are in part a result of interactions between hyaluronic acid and common phospholipids. I will present a current state of knowledge on the mechanism of lubrication in articular cartilage. Then, I will show the results of molecular dynamics simulations an experimental measurements of hyaluronic acid and phospholipids interactions and address these results in terms of the mechanism of lubrication in articular cartilage system.
Deep Learning w EEG
Temat interfejsów mózg-komputer wrócił do świadomości publicznej kilka tygodni temu po prezentacji dokonań firmy Neuralink. Na prezentacji pod przewodnictwem Elona Muska zabrakło jednak szczegółow dotyczących analizy komputerowej sygnałów neuronalnych. W moim wystąpieniu postaram się rozwinąć ten temat bazując na badaniach i publikacjach związanych z moim przewodem doktorskim. Zaczynając od podstaw neuronauki i technik pomiaru aktywności mózgu, kończąc na obecnych trendach i aplikacjach, ze szczególnym uwzględnieniem metod uczenia głębokiego dla sygnału EEG.