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Neuromorphic Engineering: Gehirninspirierte Datenverarbeitung und Systeme erforscht das transformative Feld der neuromorphen Technik, die die Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns nachahmt, um die Datenverarbeitung zu verbessern. Die Monographie behandelt die Ursprünge dieses Bereichs und hebt seine Vorteile gegenüber der herkömmlichen Datenverarbeitung in Bezug auf Parallelverarbeitung, Energieeffizienz und Anpassungsfähigkeit hervor. Sie befasst sich mit biologischen Inspirationen, einschließlich neuronaler Netze und synaptischer Plastizität, und vergleicht neuromorphe Hardware mit herkömmlichen Systemen. Der Text behandelt vom Gehirn inspirierte Algorithmen wie Spiking Neural Networks (SNNs), Hebbian Learning und Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP). Es werden Anwendungen in den Bereichen Robotik, autonome Systeme, Edge Computing, IoT, Brain-Machine-Interfaces (BMI) und KI untersucht. Außerdem werden Herausforderungen wie Skalierbarkeit, Energieeffizienz und ethische Fragen angesprochen und künftige Forschungsrichtungen, einschließlich der Integration mit Quantencomputern, erörtert. Diese Ressource ist unerlässlich, um die potenziellen Auswirkungen der neuromorphen Technik auf zukünftige Computertechnologien zu verstehen.