A Bio-realistic Synthetic Hippocampus for Robotic Cognition

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00023752%3A_____%2F25%3A43921695" target="_blank" >RIV/00023752:_____/25:43921695 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://link.springer.com/article/10.1007/s12668-025-02229-2" target="_blank" >https://link.springer.com/article/10.1007/s12668-025-02229-2</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/s12668-025-02229-2" target="_blank" >10.1007/s12668-025-02229-2</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

A Bio-realistic Synthetic Hippocampus for Robotic Cognition

Popis výsledku v původním jazyce

Current robotic systems struggle with adaptive generalisation beyond curated training domains. Inspired by hippocampal dynamics in biological cognition, we introduce a synthetic memory architecture that segregates online sensorimotor interaction from offline consolidation and generative replay. Implemented via spiking neural networks and neuromorphic substrates, our framework enables bidirectional memory traversal, goal-prioritised plasticity updates, and energy-efficient policy synthesis. This dual-state system bridges real-time control with autonomous learning, advancing a biologically grounded pathway toward resilient, context-adaptive robotic intelligence.

Název v anglickém jazyce

A Bio-realistic Synthetic Hippocampus for Robotic Cognition

Popis výsledku anglicky

Current robotic systems struggle with adaptive generalisation beyond curated training domains. Inspired by hippocampal dynamics in biological cognition, we introduce a synthetic memory architecture that segregates online sensorimotor interaction from offline consolidation and generative replay. Implemented via spiking neural networks and neuromorphic substrates, our framework enables bidirectional memory traversal, goal-prioritised plasticity updates, and energy-efficient policy synthesis. This dual-state system bridges real-time control with autonomous learning, advancing a biologically grounded pathway toward resilient, context-adaptive robotic intelligence.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

30103 - Neurosciences (including psychophysiology)

Projekt

—

Návaznosti

V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju

Rok uplatnění

2025

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

BioNanoScience

ISSN

2191-1630

e-ISSN

2191-1649

Svazek periodika

15

Číslo periodika v rámci svazku

4

Stát vydavatele periodika

US - Spojené státy americké

Počet stran výsledku

14

Strana od-do

"Article Number 591"

Kód UT WoS článku

001597063800001

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-105019377693