<div dir="ltr"><div>Drage kolegice i kolege,<div>zadovoljstvo nam je pozvati vas na sljedeći seminar Fizičkog odsjeka:</div><div><br></div><div>Dear colleagues,</div><div>it is our pleasure to invite you to the following seminar of the Physics Department:</div><div><br></div><div>Srijeda/Wednesday <b>6.7.2022. 14 h, F-201</b></div></div><div><br></div>Phase transitions, criticality and brain-inspired learning in physical<br>neural networks<div><br></div><div>Zdenka Kuncic</div><div>University of Sydney<br><br>Abstract:<br>Biological neural networks, unlike artificial neural networks, exhibit<br>collective dynamics that emerge from the many-body interactions between<br>neurons. If we could strip away the biological processes, new clues<br>might be revealed pointing to the physical mechanisms underlying the<br>brain's efficient information processing capabilities and these<br>mechanisms could then be exploited to develop next-generation<br>intelligent computing systems. In this talk, I will present efforts<br>towards demonstrating this principle using inorganic nanowires that<br>self-assemble into a complex network structure, similar to the brain's<br>neural network circuitry. Under electrical stimulation, nanowire<br>cross-point junctions exhibit hysteresis and synapse-like responses<br>that, collectively, are strikingly similar to the nonlinear dynamics<br>observed in the brain. We found evidence of first-order dynamical phase<br>transitions as well as critical dynamics. By harnessing the diverse<br>dynamics in the readouts from the nanowire physical neural network, we<br>also found optimal performance was achieved in a machine learning task<br>when the network was in a critical-like state, as has also been proposed<br>for the brain's neural network. Overall, these results demonstrate the<br>importance of network dynamics in brain-inspired physical learning and<br>have broader implications for neuromorphic systems and artificial<br>intelligence.<br><br><br>References:<br>Hochstetter J. et al. Avalanches and edge-of-chaos learning in<br>neuromorphic nanowire networks. Nat. Commun. 12, 4008 (2021) |<br><a href="http://doi.org/10.1038/s41467-021-24260-z" rel="noreferrer" target="_blank">doi.org/10.1038/s41467-021-24260-z</a><br>Kuncic Z. & Nakayama T. Neuromorphic nanowire networks: principles,<br>progress and future prospects for neuro-inspired information processing.<br>Adv. Phys. X 6, 1894234 (2021) | <a href="http://doi.org/10.1080/23746149.2021.1894234" rel="noreferrer" target="_blank">doi.org/10.1080/23746149.2021.1894234</a><br><br>Biography:<br>Zdenka Kuncic is a Professor of Physics at the School of Physics,<br>University of Sydney, Australia, where she completed a BSc with<br>1st-class Honours in Physics. She completed a PhD in 1996 in theoretical<br>astrophysics from the University of Cambridge, UK, after which she was<br>awarded the prestigious 1851 Royal Commission International Research<br>Fellowship in Science and Engineering (former recipients of which<br>include Nobel laureates Dirac, Rutherford and Higgs), which she held at<br>the University of Victoria, BC, Canada. After returning to Sydney in<br>2000 to take up an academic position at her alma mater, she pivoted her<br>research direction towards medical and biological physics, in which she<br>has made a number of contributions to biomedical imaging physics,<br>systems biology, nanotechnology in medicine, neurotechnology and<br>neuromorphic systems. She is a former Australia-Harvard Fellow and<br>Australian-American Fulbright Future Scholar, as well as an elected<br>Fellow of the Australian Institute of Physics.</div><div><br></div><div>srdačno/best regards</div><div>Sanjin Benić & Damjan Pelc</div></div>