Liquid State Machine (LSM)

¿Qué es?
1. Es un modelo computacional emergente que es más adecuado que la máquina de Turing para describir cómputo en redes de neuronas biológicas.
Su origen
1. Fueron creadas en 2000 por Wolfgang Maas, Thomas Natschläger y Henry Markram al proponer un nuevo modelo para tiempo real y variaciones en el tiempo, como alternativa a los paradigmas basados en la máquina de Turing, para ello tomaron inspiración de las características conocidas del cerebro
Principales capacidades
1. Es un modelo para sistemas computacionales adaptativos
2. Provee un método para emplear circuitos conectados de manera aleatoria
3. Provee un contexto teorico donde heterogeneos, más que puertas locales o procesadores incrementan el poder computacional de un circuito
4. Provee un método para multiplexar diferentes cómputos en un mismo circuito
Aplicaciones
1. Ayudarnos a comprender el computo realizado en circuitos locales de neuronas en el neocortex
2. Telecomunicaciones
3. Robótica
4. Aprendizaje reforzado
5. Lenguaje natural
6. Reconocimiento de problemas
7. Reconocimiento musical
Variantes
1. Echo State Network
  1. Una versión en buena parte equivalente a la LSM que fue independientemente descubierta por Herbert Jaeger
Hardware y software implementado
1. Microcircuitos neurales
2. Python
3. FPGA's
4. Cómputo fotonico
Algoritmos de aprendizaje
1. Readouts
2. No supervisado. Si se desea que sea adaptativa
3. Hebbian learning. se está experimentando y muestra ser más eficiente.

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