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Investigadores/as Institucionales

Otero, AAutor (correspondencia)De La Torre, EAutor o Coautor

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25 de marzo de 2025
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Conferencia Publicada
Sí

Evolutionary FPGA-Based Spiking Neural Networks for Continual Learning

Publicado en: Syntactic ASP Forgetting with Forks. 14251 260-274 - 2023-01-01 14251(), DOI: 10.1007/978-3-031-42921-7_18

Autores:

Otero, A; Sanllorente, G; de la Torre, E; Nunez-Yanez, J
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Afiliaciones

Linkoping Univ, Dept Elect Engn - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Ctr Elect Ind - Autor o Coautor

Resumen

Spiking Neural Networks (SNNs) constitute a representative example of neuromorphic computing in which event-driven computation is mapped to neuron spikes reducing power consumption. A challenge that limits the general adoption of SNNs is the need for mature training algorithms compared with other artificial neural networks, such as multilayer perceptrons or convolutional neural networks. This paper explores the use of evolutionary algorithms as a black-box solution for training SNNs. The selected SNN model relies on the Izhikevich neuron model implemented in hardware. Differently from state-of-the-art, the approach followed in this paper integrates within the same System-on-a-chip (SoC) both the training algorithm and the SNN fabric, enabling continuous network adaptation in-field and, thus, eliminating the barrier between offline (training) and online (inference). A novel encoding approach for the inputs based on receptive fields is also provided to improve network accuracy. Experimental results demonstrate that these techniques perform similarly to other algorithms in the literature without dynamic adaptability for classification and control problems.
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Palabras clave

AlgorithmClassificationEvolutionary algorithmsFpgasModelSpiking neural networks

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Syntactic ASP Forgetting with Forks debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2023, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría .

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-09:

  • WoS: 1
  • Scopus: 1
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-09:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 5.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 5 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 1.

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/80635/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 245
  • Descargas: 270
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Sweden.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Palumbo, F) .

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido OTERO MARNOTES, JOSE ANDRES.

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