Обработката на информация в мозъка се извършва в гъста мрежа от свързани неврони чрез синапси. Съвместната работа между тези два компонента (синапси и неврони) позволява основни мозъчни функции като учене и запаметяване. Така нареченото условие на фон Нойман, което ограничава способността за обработка на информация на конвенционалните системи, може да бъде преодоляно чрез ефективната емулация на тези изчислителни концепции. За тази цел, имитирайки невронни архитектури, на които се основава невроморфното инженерство, са разработени нови устройства с невроморфни функционалности. Изучени са различни модели на мемристорни клетъчни нелинейни мрежи. Строгият математически анализ е представени въз основа на теорията за локалната активност и е намерена областта, наречена ръб на хаоса в разглеждани модели. Показани са симулации на тези модели, работещи на ръба на хаоса, където е възможно генериране на статични и динамични шаблони. Като приложение са показани симулации за генериране на ЕЕГ сигнал, за да се предскажат епилептичните припадъци.
МЕМРИСТОРНИ КЛЕТЪЧНО НЕВРОННИ МРЕЖИ РАБОТЕЩИ НА РЪБА НА ХАОСА И ПРИЛОЖЕНИЕТО ИМ В ПРЕДСКАЗВАНЕТО НА ЕПИЛЕПТИЧНИ ПРИПАДЪЦИ
