6 research outputs found
Nano-scale reservoir computing
This work describes preliminary steps towards nano-scale reservoir computing
using quantum dots. Our research has focused on the development of an
accumulator-based sensing system that reacts to changes in the environment, as
well as the development of a software simulation. The investigated systems
generate nonlinear responses to inputs that make them suitable for a physical
implementation of a neural network. This development will enable
miniaturisation of the neurons to the molecular level, leading to a range of
applications including monitoring of changes in materials or structures. The
system is based around the optical properties of quantum dots. The paper will
report on experimental work on systems using Cadmium Selenide (CdSe) quantum
dots and on the various methods to render the systems sensitive to pH, redox
potential or specific ion concentration. Once the quantum dot-based systems are
rendered sensitive to these triggers they can provide a distributed array that
can monitor and transmit information on changes within the material.Comment: 8 pages, 9 figures, accepted for publication in Nano Communication
Networks, http://www.journals.elsevier.com/nano-communication-networks/. An
earlier version was presented at the 3rd IEEE International Workshop on
Molecular and Nanoscale Communications (IEEE MoNaCom 2013
Selezione del Modello e delle Feature per l'Apprendimento in Ecologie Robotiche
Questa tesi è stata svolta nell'ambito del progetto europeo RUBICON (Robotic UBIquitous COgnitive Network). RUBICON ha l'obiettivo di sviluppare ecologie robotiche adattive. A al fine, l'ecologia robotica RUBICON sfrutta un sistema di apprendimento distribuito su reti di dispositivi eterogenei, inclusi sensori wireless. Tale sistema necessita della capacità di gestire in maniera autonoma l'acquisizione dinamica di nuovi compiti di apprendimento. La necessità di lavorare con dati sequenziali, come quelli raccolti dai sensori wireless, ha reso opportuno l'utilizzo di modelli neurali di tipo ricorrente, nello specifico le Echo State Networks (ESN). La tesi è incentrata sull'implementazione di una procedura di selezione automatica di modelli tramite la tecnica di cross-fold validation e sulla realizzazione di un algoritmo innovativo di feature selection specifico per ESN e serie temporali. I risultati ottenuti consentono ad un'ecologia robotica che adotti le soluzioni sviluppate di \emph{auto-configurarsi} e gestire autonomamente il processo di apprendimento adattandosi ai cambiamenti nelle abitudini degli utenti. Inoltre, l'algoritmo di feature selection sviluppato nel lavoro di tesi, permette di identificare automaticamente i segnali di ingresso maggiormente rilevanti per un compito di apprendimento acquisito dinamicamente. Ciò consente di ottimizzare i costi di comunicazione e, potenzialmente, migliorare le prestazioni predittive del sistema di apprendimento