<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div><div>The next AI Seminar will be on THURSDAY February 26th, 11am-12pm at the Winston Chung Hall (WCH) 205-206.</div></div><div>PLEASE NOTE the change in day, time and place (just for this seminar).</div><div><br></div><div>*** Pizza and refreshments will be provided ****<br><br>To keep track of the number of attendees, please *register* at:</div><div><a href="https://www.eventbrite.com/e/ai-seminar-series-tickets-1983726471276" target="_blank">https://www.eventbrite.com/e/ai-seminar-series-tickets-1983726471276</a> </div><div><br></div><div>The talk will be given by <b>Prof. Francesco Bullo</b>, Distinguished Professor, Department of Mechanical Engineering, UC Santa Barbara<br><br></div><div>This talk is in collaboration with the Department of Mechanical Engineering<br><br></div><div>TITLE: Biologically Plausible Computing: Navigating Energy Landscapes</div><div><br></div><div>ABSTRACT: </div><div>Deep learning models, despite their power, lag behind the biological brain in interpretability, energy efficiency, and physical plausibility. This presentation explores the mathematical design principles of biological neural circuits -- building upon the classic concept that neural activity is fundamentally driven by cost minimization and energy landscapes.<br><br>We demonstrate a direct mathematical equivalence between the firing dynamics of recurrent neural networks and "proximal gradient descent, "a novel dynamical system used to solve optimization problems. This framework provides a top-down explanation for how biological networks process information, illustrated through examples such as sparse signal reconstruction in the visual cortex and decision-making via the free energy principle. Finally, we extend these concepts to complex excitatory-inhibitory circuits, modeling neurons as players in a mathematical game. We conclude by briefly discussing how these biological insights can inspire next-generation analog and neuromorphic computing.<br><br></div><div><br></div><div>Bio:</div><div>Francesco Bullo is a Distinguished Professor and Mosher Chair of Mechanical Engineering at the University of California, Santa Barbara. He was previously with the University of Padova (Laurea degree, Italy), the California Institute of Technology (Ph.D. degree), and the University of Illinois at Urbana-Champaign. His research interests include contraction theory, mathematical neuroscience, and neural networks. He is the author or coauthor of Geometric Control of Mechanical Systems (Springer, 2004), Distributed Control of Robotic Networks (Princeton, 2009), Lectures on Network Systems (KDP, 2024), and Contraction Theory for Dynamical Systems (KDP, 2026). He served as IEEE CSS President and SIAG CST Chair. He is a Fellow of ASME, IEEE, IFAC, NetSci, and SIAM.</div><div><br></div><div>------------------------------------<br>Sponsored by the RAISE@UCR Institute, the <span><span><span>AI</span></span></span> <span><span><span>Seminar</span></span></span> <span><span><span>Series</span></span></span> presents speakers working on cutting edge Foundational <span><span><span>AI</span></span></span> or applying <span><span><span>AI</span></span></span> in their research. The goal of these <span><span><span>seminars</span></span></span> is to inform the UCR community about current trends in <span><span><span>AI</span></span></span> research and promote collaborations between faculty in this emerging field. These <span><span><span>seminars</span></span></span> are open to interested faculty and graduate/undergraduate students. Please forward this email to other colleagues or students in your lab that may be interested. After the <span><span><span>seminar</span></span></span> a discussion will follow for questions, open problems, ideas for possible collaborations etc.<br><br>Sincerely,<br>Vassilis Tsotras<br>Professor, CSE Department<br>co-Director, RAISE@UCR Institute<br><br>Amit Roy-Chowdhury<br>Professor, ECE Department<br>co-Director, RAISE@UCR Institute</div></div>
</div></div>
</div>
</div></div>
</div>
</div></div>
</div></div>
</div>
</div></div>
</div>
</div></div>
</div>