Neuronale Schaltkreise sind in ihrer Arbeitsweise dem biologischen Nervensystem nachempfunden (siehe Neuronaler Erregungskreis).
Neuronale Schaltkreise beruhen auf der Technik künstlicher neuronaler Netze. Die Arbeitsweise Neuronaler Schaltkreise ist in der Regel Parallel Distributed Processing oder eine alternative davon abgeleitete Technik.
Der wichtigste Vertreter der neuronalen Schaltkreise sind die neuromorphen Schaltkreise, welche die Nachbildung biologischer Neuronen zum Ziel haben.
Hintergrund Bearbeiten
Überlegungen, neuronale Schaltkreise für Neuroprothesen (vgl. Brain-Computer-Interface) zu nutzen, gibt es seit langem (Rolf Eckmiller). Bislang sind Versuche solcher Realisierungen nicht über das Stadium von Tierversuchen hinausgekommen.
Neuronale Schaltkreise haben sich in verschiedenen Bereichen als adaptive Filter und Regelkreise bewährt, sowie in der digitalen Bildverarbeitung (Bilderkennung, industrielle Qualitätssicherung). Die Leistung der künstlichen neuronalen Schaltkreise ist bislang weit hinter der natürlicher Systeme zurückgeblieben.
Im Rahmen zukünftiger Nanotechnologie und Quanteninformationstechnologie werden auch quantum-neuronale Netzwerke (QNN oder QANN) diskutiert. Eine besondere Variante ist dabei das fuzzy quantum neural network (bzw. fuzzy quantum artificial neural network), siehe Fuzzy-Logik.