#141 De la neurologie à l'informatique neuromorphique
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on Wed May 31 2023 17:00:00 GMT-0700 (Pacific Daylight Time)
with Darren W Pulsipher, Pamela Follet,
Dans cet épisode de podcast intitulé Accueillir la transformation numérique, le Dr Pamela Follett, neurologue et co-fondatrice de Lewis Rhodes Labs, partage son parcours et son expertise dans le domaine de la neurologie, en particulier en ce qui concerne la recherche sur le cerveau en développement chez les jeunes enfants.
Keywords
#neurology #neuromorphic #security #ai #cybersecurity
En tant que neurologue pédiatrique, le Dr Follett souligne l’importance de comprendre les processus de développement du cerveau et sa remarquable capacité à surmonter même des blessures catastrophiques. Elle partage comment ses recherches approfondies ont impliqué l’étude de modèles de rats et de cultures cellulaires pour mieux comprendre le développement des enfants et trouver des moyens de les aider à obtenir les meilleurs résultats, malgré les blessures ou les maladies. Écouter les idées et les expériences du Dr Follett permet de mieux comprendre comment la neurologie est essentielle pour comprendre les processus du cerveau et comment nous pouvons mieux apprécier et soutenir son développement, en particulier chez les enfants. Le Dr Follett partage également son apparition inattendue lors d’un salon high-tech, où elle a utilisé son expertise en neurologie pour aider un homme victime de crises pendant une allocution principale. Ce podcast met en évidence la portée potentielle de la neurologie au-delà des seules institutions médicales et le rôle essentiel des neurologues dans la compréhension de la complexité du cerveau humain.
Avez-vous déjà eu besoin d’aide pour comprendre une technologie ou un produit complexe, alors que vous aviez seulement besoin de savoir comment l’utiliser ? Le Dr a constaté que ses compétences en expliquant aux patients des problèmes médicaux se traduisent bien par l’explication de technologies complexes aux non-experts. Son travail en tant que neuroscientifique étudiant le développement du cerveau l’a amenée, ainsi que son mari, à créer une start-up de haute technologie qui fait de l’informatique neuromorphique, appelée Lewis-Rhodes Labs. Un de leurs produits, Extreme Search, utilise un processeur neuromorphique pour fouiller des quantités massives de données, imitant la manière dont un cerveau reconnaît et traite rapidement l’information.
Le Dr Follet souligne qu’il existe de meilleures approches que celle de reproduire le cerveau lors de la création de technologies. Bien que les cerveaux commettent des milliers d’erreurs chaque jour, nous ne souhaitons pas nécessairement que nos ordinateurs en fassent autant. Au lieu de cela, nous pouvons tirer des leçons attentives du fonctionnement des cerveaux et les appliquer pour créer une technologie plus efficace et plus performante. Cette expérience met en évidence l’importance des compétences interdisciplinaires et de la réflexion en dehors de son domaine spécifique. En identifiant des compétences transférables à différents domaines et industries, nous pouvons apporter des perspectives et des solutions uniques à des problèmes complexes.
La technologie de recherche extrême est une avancée dans le domaine de la cyber-informatique légale et de l’analyse en temps réel qui résout le défi de trier des pétaoctets de données non structurées en un temps record en utilisant des équipements matériels et logiciels de pointe. La technologie de recherche extrême offre des performances élevées, une consommation d’énergie réduite, et un débit constant, et elle est conçue selon le modèle du cerveau humain pour un traitement de données à haute performance.
Contrairement aux méthodes traditionnelles de recherche de données qui nécessitent le déplacement des données, la technologie de recherche extrême permet des recherches sur site qui éliminent tous les goulets d’étranglement du réseau. Cette technologie convient à la cybercriminalistique, à la cybersécurité, à la découverte juridique et à la recherche de données d’entreprise. La technologie de recherche extrême est simple pour les utilisateurs et ne nécessite aucun nouveau langage ou pré-identification de motifs, mais utilise plutôt des expressions régulières pour effectuer des recherches ad hoc sur toutes les données décrites dans le texte.
La technologie de recherche extrême effectue des recherches sensibles sur des appareils de stockage et fournit une analyse en temps réel identifiant les menaces potentielles en millisecondes. Combinée à des méthodes de détection traditionnelles, la technologie peut détecter rapidement des menaces persistantes avancées, des virus, des logiciels publicitaires, des chevaux de Troie, des vers, des rootkits et autres malwares. L’utilisation de la technologie de recherche extrême ne se limite pas à la cybernétique forensique. D’autres domaines de recherche, tels que la recherche génomique ou tout domaine de données non structurées, peuvent bénéficier de la capacité de la technologie de recherche extrême à rechercher d’énormes quantités de données diverses en un temps record.
De nombreuses organisations ont besoin d’aide pour trouver des motifs ou des informations dans leurs données. Ou elles ont de vastes bases de données et ont du mal à trouver quoi que ce soit en raison de la quantité d’informations impressionnante. De nombreux scientifiques des données utilisent des indices pour réduire le temps de recherche d’informations. Cela fonctionne bien lorsque vous savez ce que vous voulez lors de la collecte ou du stockage des données. Cependant, de nombreuses organisations traitent des données opaques qui ne correspondent pas à une structure prédéterminée. Dans ce cas, des recherches en force brute sur des pétaoctets de données peuvent prendre des semaines pour trouver des motifs communs de données non déterminées précédemment.
La technologie de recherche extrême aide à rendre visibles de nouveaux domaines de données, permettant une analyse et une analyse améliorées qui commencent par la recherche et peuvent aller plus vite si les données sont transformées en morceaux requis. Cela est particulièrement utile lorsqu’il s’agit de données de santé, où il existe d’énormes quantités de données structurées, mais où les informations ne correspondent à aucune structure de base de données.
Pour plus d’informations sur la technologie de recherche extrême et les approches de transformation numérique, visitez Lewis-Rhodes.com.