Ċirkwiti tan-Newron u Sinapsi bbażati fuq iż-Żona u l-enerġija bbażati fuq CMOS Għal Netwerks Neural ta' Spiking Analog tal-Ħin fil-qasam

ASTRATT

Strutturi newrali konvenzjonali għandhom it-tendenza li jikkomunikaw permezz ta 'kwantitajiet analogi, bħal kurrenti jew vultaġġi; madankollu, hekk kif l-apparati CMOS jiċkienu u l-vultaġġi tal-provvista jonqsu, il-firxa dinamika ta 'ċirkwiti analogi ta' vultaġġ/dominju tal-kurrent issir idjaq, il-marġni disponibbli jsir iżgħar, u l-immunità tal-istorbju tonqos. Aktar minn hekk, l-użu ta 'amplifikaturi operattivi (op-amps) u komparaturi ta' ħin kontinwu jew arloġġ f'disinji konvenzjonali jwassal għal konsum għoli ta 'enerġija u żona kbira ta' ċippa, li tkun ta 'detriment għall-bini ta' netwerks newrali ta 'spiking. Minħabba dan, nipproponu struttura newrali għall-ġenerazzjoni u t-trażmissjoni ta 'sinjali tad-dominju tal-ħin, inkluż modulu tan-newroni, modulu tas-sinapsi, u żewġ moduli tal-piż. L-istruttura newrali proposta hija mmexxija minn kurrent ta 'tnixxija ta' transistors MOS u tuża komparatur ibbażat fuq inverter biex tirrealizza funzjoni ta 'sparar, u b'hekk tipprovdi effiċjenza ogħla ta' enerġija u żona meta mqabbla ma 'disinji konvenzjonali. L-istruttura newrali proposta hija fabbrikata bl-użu ta 'teknoloġija CMOS TSMC 65 nm. In-newron u s-sinapsi proposti jokkupaw iż-żona ta '127 u 231 lm2, rispettivament, filwaqt li jiksbu kostanti ta' ħin millisekondi. Il-kejl attwali taċ-ċippa juri li l-istruttura proposta timplimenta l-funzjoni tal-komunikazzjoni tas-sinjal temporali b'kostanti tal-ħin millisekondi, li huwa pass kritiku lejn il-kompjuters tal-ġibjun tal-ħardwer għall-interazzjoni bejn il-bniedem u l-kompjuter. Riżultati ta 'simulazzjoni tan-netwerk newrali spiking għall-kompjuters bil-ġibjun bil-mudell ta' mġiba tal-istruttura newrali proposta juru l-funzjoni tat-tagħlim.

benefiċċji cistanche għall-irġiel isaħħu s-sistema immuni

Ikklikkja hawn biex tara l-prodotti Cistanche Enhance Immunity

【Staqsi għal aktar】 Email:cindy.xue@wecistanche.com / Whats App: 0086 18599088692 / Wechat: 18599088692

Netwerks newrali profondi (DNNs), li huma t-tieni ġenerazzjoni ta 'netwerks newrali artifiċjali (ANNs), ġew esplorati b'mod estensiv f'dawn l-aħħar snin għal numru dejjem jikber ta' applikazzjonijiet. Madankollu, il-konsum enormi tal-enerġija tagħhom speċjalment għall-aċċess għall-memorja fl-arkitettura konvenzjonali von Neumann ġiegħel lin-nies isibu mod alternattiv biex jiksbu soluzzjonijiet aktar effiċjenti fl-enerġija.1–6 Spiking newrali network (SNN) huwa wieħed mis-soluzzjonijiet attraenti bħala t-tielet ġenerazzjoni ta 'ANNs li jistgħu jirrealizzaw funzjoni ta' tagħlim b'qawwa baxxa billi jimitaw newroni bijoloġiċi. L-SNNs jikkonsistu f’newroni u sinapsi u ġeneralment jinbnew bl-użu ta’ approċċ minn isfel għal fuq, li jfisser li kull komponent tal-SNNs jeħtieġ li jiġi ddisinjat l-ewwel.6–12 Ġew irrappurtati ħafna implimentazzjonijiet ta’ hardware ta’ newroni jew sinapsi pulsati.13–21 Biex timplimenta l-funzjoni ta 'integrazzjoni leaky ta' newroni, disinji konvenzjonali normalment jibnu integraturi b'amplifikaturi operattivi (op-amps)14 u ħafna drabi jużaw capacitors u resistors kbar fuq iċ-ċippa biex jimitaw il-kostanti tal-ħin millisekondi ta 'newroni bijoloġiċi.16,17 Barra minn hekk, biex timplimenta l- Neuron "nar" funzjoni, struttura ta 'ċirkwit ddedikata ta' komparatur ta 'ħin kontinwu jew arloġġ normalment tintuża biex tiffissa l-limitu għall-eċitazzjoni tan-newroni. newron, filwaqt li l-paragun tal-arloġġ jeħtieġ distribuzzjoni addizzjonali tas-sinjal tal-arloġġ u l-istruttura tal-komparatur kumplessa tokkupa żona kbira taċ-ċippa. Filwaqt li proċessi aktar avvanzati jistgħu jiksbu konsum baxx ta’ enerġija billi jnaqqsu l-vultaġġ tal-provvista u l-kurrent ta’ tnixxija statika,21 iwassal ukoll għal firxa dinamika idjaq, marġni disponibbli iżgħar, u immunità tal-istorbju degradata taċ-ċirkwiti analogi tal-vultaġġ/dominju tal-kurrent.22 Dan huwa detrimentali għal netwerks newrali konvenzjonali li jużaw kwantitajiet analogi, bħal vultaġġ u kurrent, biex jikkomunikaw ma 'xulxin. Min-naħa l-oħra, grazzi għat-transistors skalati li għandhom veloċità ta 'operazzjoni mtejba b'transizzjonijiet ta' sinjal li jaqtgħu, l-informazzjoni analoga tista 'tiġi rappreżentata b'mod aktar effiċjenti fid-dominju tal-ħin, jiġifieri, intervall ta' ħin ta 'żewġ transizzjonijiet tas-sinjali. Dan l-hekk imsejjaħ ċirkwit tad-dominju tal-ħin għandu vantaġġ ieħor fl-effiċjenza tal-enerġija tiegħu peress li ħafna drabi jikkonsisti minn inverters jew gradi loġiċi li idealment ma jikkunsmaw l-ebda enerġija DC. .

benefiċċji cistanche għall-irġiel isaħħu s-sistema immuni

F'dan id-dokument, nipproponu struttura newrali oriġinali għall-ġenerazzjoni u t-trażmissjoni ta 'sinjali tad-dominju tal-ħin biex tikkomponi netwerk newrali tad-dominju tal-ħin. L-istruttura integrata tinkludi moduli newroni u sinapsi li jiġġeneraw u jittrasmettu sinjali tad-dominju tal-ħin, rispettivament, kif ukoll moduli tal-piż għal funzjonijiet ta 'tagħlim. Waħda mill-applikazzjonijiet fil-mira prinċipali tagħna hija l-kompjuters tar-riżervi, li jipproċessa informazzjoni relatata mal-attività umana. L-applikazzjoni tagħna timmira ipproċessar aktar sempliċi u inqas intensiv tad-dejta, bħal bijo-sinjali. Fil-reservoir computing, il-funzjonijiet tat-tagħlim bħall-ECG u r-rikonoxximent tal-kelliem kif ukoll ir-rikonoxximent tal-kitba bl-idejn jistgħu jiġu implimentati bl-użu ta 'ftit mijiet ta' newroni biss. Ir-referenza 24 turi li l-prestazzjoni tat-tagħlim titjieb meta l-kostanti tal-ħin tal-effetti tal-input jitqabblu bejn il-funzjoni fil-mira u d-dinamika tal-ġibjun, u nużaw il-kostanti tal-ħin millisekondi bħala mira tad-disinn għal struttura newrali li se tintuża biex tipproċessa informazzjoni ta’ serje ta’ ħin ta’ attivitajiet umani. Aħna nużaw il-mudell tal-imġieba tal-istruttura newrali proposta biex nibnu l-SNN għall-kompjuters bil-ġibjun u nimplimentaw il-funzjoni tat-tagħlim, li turi li l-istruttura newrali proposta tagħna tista 'tintuża għall-kompjuters bil-ġibjun. L-istruttura newrali ddisinjata u fabbrikata hija murija f'Fig. 1 (a), li hija bbażata fuq il-moduli proposti tan-newroni, sinapsi u piż, li se jiġu deskritti fid-dettall hawn taħt. F'din l-istruttura, l-input tal-modulu tan-newron huwa konness ma 'żewġ moduli tal-piż, wieħed għall-irfinar tas-sinjal inibitorju u l-ieħor għas-sinjal eċitatorju. Aħna ffabbrikajna l-istruttura newrali proposta murija fil-Fig. 1 (a) b'teknoloġija CMOS standard TSMC 65 nm. Il-mikrografija taċ-ċippa hija murija f'Fig. 1 (b), fejn iż-żona tad-die tal-moduli tan-newroni, tas-sinapsi u tal-piż huma 127, 231, u 525 lm2, rispettivament.

moduli ght huma 127, 231, u 525 lm2, rispettivament. Il-mudell tan-newron LIF jikkonsisti prinċipalment f'kapaċitatur tal-membrana, resistor leaky, u komparatur tal-vultaġġ. In-newroni jirċievu sinjali minn newroni oħra permezz ta' sinapsi u s-soma jiġġenera potenzjal ta' azzjoni b'reazzjoni għal dawn is-sinjali esterni. Jekk newron jirċievi numru suffiċjenti ta 'spikes permezz tas-sinapsi, il-potenzjal tal-membrana tiegħu jilħaq valur ta' limitu, u jikkawża li n-newron "jispara."8,25,26 L-użu ta 'inverters biex jimplimentaw il-funzjoni "nar" huwa diġà magħruf bħala alternattiva għall-komparaturi. Referenza 27 ipproponiet newron ibbażat fuq inverter, li huwa adattat tajjeb għall-użu fl-istruttura newrali proposta, u għalhekk, in-newron użat f'dan l-istudju kien iddisinjat ibbażat fuq Ref. 27, li tidher fil-Fig. 2(a). Tikkonsisti f'apparat ta 'input, apparat integratur leaky, apparat tan-nar, u apparat ta' dewmien. Oriġinarjament, fir-Ref. 27, iċ-ċirkwit mhuwiex preżunt li huwa ddisinjat bħala element biex jibni netwerk newrali u, għalhekk, m'għandux struttura biex jirċievi sinjali eċċitatorji u inibitorji. Fiċ-ċirkwit propost, min-naħa l-oħra, l-apparat ta 'input li jikkonsisti f'M1 u M2 jirċievi input eċitatorju u input inibitorju, rispettivament. L-inputs għal M1 u M2 huma sinjali tal-polz dojoq kif muri f'Fig. 2 (a), li huma ġġenerati minn sinapsi ta 'qabel l-istadju. L-attività tas-sinapsi ta 'qabel l-istadju hija rappreżentata mill-frekwenza tal-polz, u l-piż tal-igganċjar huwa rappreżentat mill-wisa' tal-polz. Meta aktar minn sinapsi waħda ta 'qabel l-istadju tkun imqabbda biex tikkomponi netwerk, l-impulsi multipli jistgħu jiġu applikati permezz tal-loġika JEW jew billi żżid apparati ta' input konnessi b'mod parallel. B'apparati ta 'input paralleli, iċ-ċirkwit tan-newron jista' jaċċetta impulsi multipli anke fl-istess ħin.

cistanche tubulosa-titjib tas-sistema immuni

Fl-apparat leaky-integrator, Cmem jirrappreżenta l-membrana taċ-ċellula tan-newron, u M5 jista 'jitqies bħala resistor leaky fl-istat ta' mistrieħ. Meta ma jkun hemm l-ebda input estern għall-apparat tad-dħul, il-kapaċitatur jiġi ċċarġjat mill-kurrent ta 'tnixxija ta' M3 u M4, u l-potenzjal tal-membrana Vmem jiżdied kontinwament mal-influss tal-kurrent ta 'tnixxija [il-kurrent huwa integrat kif muri f'Fig. 2( bi)]. F'dan il-punt, peress li M5 huwa fl-istat mitfi, jista 'jitqies bħala reżistenza b'mod parallel mal-kapaċitatur, jiġifieri, reżistenza leaky, kapaċi tikseb kostanti fit-tul. Ladarba Vmem jitla' sal-limitu tal-vultaġġ VthðFireÞ, l-apparat li jispara jiġi attivat [Fig. 2(b-ii)]. F'disinji konvenzjonali, in-newroni LIF l-aktar jużaw strutturi ta 'ċirkwiti ddedikati ta' komparatur ta 'ħin kontinwu jew arloġġ biex jistabbilixxu l-vultaġġ tal-limitu. Dan mhuwiex faċli għall-bini ta 'SNNs li huma effiċjenti fl-enerġija u fuq skala bijoloġika daqs il-moħħ. F'dan l-istudju, l-apparat ta 'l-isparar huwa implimentat minn komparatur ibbażat fuq inverter li jista' jistabbilixxi l-vultaġġ tal-limitu b'żewġ transistors minflok komparatur ta 'ħin kontinwu jew arloġġ. Biex nirrealizzaw vultaġġ ta 'limitu preċiż għal komparatur ibbażat fuq inverter, nistgħu nużaw teknika ta' awto-żero li perjodikament issens, taħżen u tikkanċella l-offset bi swiċċijiet u capacitors.28 Madankollu, jeħtieġ arloġġi ta 'fażi multipli biex jikkontrollaw is-swiċċijiet; għalhekk, mhuwiex adattat għal implimentazzjonijiet ta 'ġibjun effiċjenti fiż-żona u l-enerġija. Għalkemm b'paragun sempliċi bbażat fuq inverter, jista 'jkun hemm varjazzjoni ta' limitu minħabba varjazzjonijiet fil-proċess, il-vultaġġ u t-temperatura, tista 'titqies li timita d-differenza bejn individwi ta' newroni reali. Barra minn hekk, il-funzjoni tat-tagħlim tista 'tikkumpensa għad-differenzi fil-limitu u l-varjazzjonijiet tal-proċess.29 Meta jkun hemm input tal-polz eċitatorju, M1 se jinxtegħel istantanjament, li jikkawża li aktar kurrent jiċċarġja Cmem u Vmem jogħla malajr. Bil-maqlub, sinjal ta 'input tal-polz inibitorju jikkawża li M2 jinxtegħel momentarjament, u jikkawża lil Cmem jiċċarġja aktar bil-mod jew saħansitra jarmi permezz ta' M2, li mbagħad inaqqas ir-rata ta 'Vmem tiżdied jew tagħmilha taqa'.

Meta l-apparat tal-isparar jiġi attivat, jiġġenera livell baxx ta 'VFire biex jiġi konness ma' M4, li se jżid il-kurrent biex jiċċarġja l-capacitor tal-membrana Cmem, li jirriżulta f'żieda istantanja fil-potenzjal tal-membrana Vmem, li jippromwovi l-iskattar tal-isparar apparat. Dan jimita l-influss ta 'Naþ fil-membrana taċ-ċellula li jwassal għal żieda rapida fil-vultaġġ tal-membrana, jiġifieri, effett ta' feedback pożittiv. Fl-aħħarnett, il-livell baxx ta 'VFire iġġenerat mill-apparat tal-isparar huwa kkonvertit għal livell għoli ta' VSpike [Fig. 2(b-iii)] minn apparat ta' dewmien li jinkludi inverter fi tliet stadji u jgħaqqad il-VSpike ma' M3 u M5, u jerġa' jwaqqaf Vmem għal żero. Dan il-proċess jimita l-attivazzjoni tal-kanali Kþ fin-newroni bijoloġiċi, li jirriżulta fil-fluss 'il barra ta' joni Kþ u r-ritorn eventwali tal-membrana taċ-ċellula għall-istat ta 'mistrieħ tagħha.

Is-sinapsi huma moduli essenzjali fl-SNNs, peress li n-newroni huma interkonnessi minnhom. Iddisinjajna modulu tan-newroni biex niġġeneraw sinjali tad-dominju tal-ħin, u mbagħad neħtieġu mezz ta’ trasmissjoni, jiġifieri, sinapsi, biex jittrasmettu dan is-sinjal tad-dominju tal-ħin lil newroni oħra. Biex tikkomponi netwerk newrali komplut, aħna niddisinjaw modulu tas-sinapsi bbażat fuq sinjali ta 'frekwenza, kif muri f'Fig. 2 (c). Is-sinapsi tikkonsisti prinċipalment minn oxxillatur taċ-ċirku ikkontrollat ​​bil-vultaġġ li jopera taħt kurrent ta 'tnixxija, li huwa magħmul minn inverter fi tliet stadji (M6; M7; M8; M9; M10, u M11). Iċ-ċirkwit tan-newroni preċedenti jispara u jiġġenera spike VSpike, li huwa maqlub minn inverter, li jagħmel M5 miftuħ għal żmien qasir, u l-kurrent li jgħaddi minn M5 jiċċarġja CSYN, li se jżid VSYN. Ladarba VSYN jilħaq il-vultaġġ li jikkawża l-oxxillazzjoni, l-oxxillatur taċ-ċirku jibda joxxilla [Fig. 2(b-iv) u 2(bv)]. Jekk in-newron ta 'qabel ma jisparax għal żmien twil, VSYN se jnixxi sal-istat inizjali, f'liema punt is-sinapsi terġa' ssir inattiva. Peress li VSYN huwa ekwivalenti għall-vultaġġ tal-provvista tal-oxxillatur taċ-ċirku, il-kurrent li joħroġ minn M5 jikkontrolla VSYN u, għalhekk, il-frekwenza tal-oxxillatur taċ-ċirku.

benefiċċji cistanche għall-irġiel isaħħu s-sistema immuni

L-SNNs jiksbu l-funzjoni tat-tagħlim billi jaġġustaw il-piżijiet; għalhekk, nipproponu modulu tal-piż li huwa kompatibbli mal-moduli proposti tan-newroni u tas-sinapsi tad-dominju tal-ħin deskritti hawn fuq, kif muri f'Fig. 2 (d). Il-modulu tal-piż propost jarmonizza l-informazzjoni tad-dominju tal-ħin, li hija l-wisa 'tal-impulsi tal-ħruġ. Dan il-modulu jikkonsisti f'linja ta' dewmien, multiplexer, u gate AND. VRing huwa s-sinjal tal-mewġ kwadru mis-sinapsi li se jgħaddi mil-linja tad-dewmien. VWeight huwa l-kodiċi diġitali li jirrappreżenta l-piż, li jiġi determinat wara t-tagħlim u jintuża biex jikkontrolla l-multiplexer. Il-wisa 'tal-polz tal-ħruġ li jikkorrispondi għall-piż tad-dominju tal-ħin huwa aġġustat skont liema vit fil-katina tal-inverter hija magħżula mill-multiplexer. Kif issemma qabel, jekk il-wisa 'tal-polz eċitatorju jew inibitorju hija wiesgħa, il-vultaġġ Vmem fin-newroni sussegwenti jiġi ċċarġjat jew skarikat aktar malajr, rispettivament. Dan jikkorrispondi għal piż kbir. F'dan l-istudju, għażilna multiplexer b'16-il input, jiġifieri, piżijiet ta' erba' bit (0000 sa 1111). L-output tal-modulu tal-piż huwa konness mal-apparat tad-dħul taċ-ċirkwiti tan-newroni sussegwenti. Il-frekwenza tal-polz (spazjar tal-polz) u l-wisa 'tal-polz jaġixxu simultanjament fuq in-newronu biex jibdlu l-attività tiegħu. Il-frekwenza tal-polz hija determinata mill-frekwenza tal-ħruġ tas-sinapsi preċedenti, filwaqt li s-saħħa tal-igganċjar tiddependi fuq il-wisa 'tal-output tal-polz iddeterminat mill-modulu tal-piż.

FIG. 1. (a) L-istruttura proposta u (b) mikrografu taċ-ċippa.

FIG. 2. (a) Dijagramma taċ-ċirkwit tal-modulu tan-newroni propost, (b) imġieba ta 'moduli ta' newroni u sinapsi LIF proposti, (c) dijagramma taċ-ċirkwit tal-modulu tas-sinapsi propost, u (d) dijagramma taċ-ċirkwit tal-modulu tal-piż propost.

Il-Figura 3(a) turi s-setup sperimentali użat biex tittestja ċ-ċippa tal-istruttura newrali fabbrikata [Fig. 1(b)], fejn iċ-ċippa tqiegħdet fuq sonda station Summit 11000 u ttestjata b'sondi f'kuntatt dirett miegħu. Fl-esperimenti, nassumu li l-inputs taż-żewġ moduli tal-piż huma s-sinapsi ta 'qabel l-istadju, li huma emulati mill-ġeneraturi tal-funzjoni arbitrarja. L-output tan-newron huwa konness mal-modulu tas-sinapsi, li l-output tiegħu se jkun varjat b'reazzjoni għall-bidla fil-ħruġ tan-newron. Aħna użajna ġeneratur ta 'funzjoni arbitrarja Tektronix AFG31252 bħala sinapsi ta' qabel l-istadju biex nipprovdu sinjali ta 'mewġ kwadru għaċ-ċirkwiti newrali fabbrikati tagħna. Fl-istess ħin, osservajna l-forom tal-mewġ tal-ħruġ bl-użu ta 'oxxilloskopji (Keysight MSOX6004A u DSOX93304Q). Ir-riżultati sperimentali huma murija fil-Fig. 3(b)–3(d). Biex tivverifika l-effett tal-piżijiet fuq ir-rata tal-isparar tan-newroni, iffissajna l-frekwenza tal-output tas-sinapsi ta 'qabel l-istadju (ġeneratur tal-funzjoni) f'100 Hz u osservajna l-bidla fir-rata tal-isparar tan-newroni għal erba' ċipep billi aġġustaw il-modulu tal-piżijiet. Aħna ksibna medja tal-frekwenzi tal-ispike 1024 darbiet fuq medda ta 'żmien ta' 100 ms biex niksbu l-frekwenza tal-isparar newronali korrispondenti taħt kull setting tal-piż, kif muri f'Fig. 3 (b). In-newron propost bażikament qed jispara bir-rata ddeterminata mill-kurrenti ta 'tnixxija ġewwa u 'l barra minn Cmem f'bilanċ, u l-input mill-istadju preċedenti jimmodulah. Nistgħu naraw li meta l-piżijiet isiru akbar, il-frekwenza tal-isparar tal-modulu tan-newroni ssir akbar. Prinċipalment minħabba l-varjazzjoni tal-proċess tal-FETs, il-frekwenza tal-isparar tvarja minn madwar 610%-17% fuq erba 'ċipep. Speċjalment għall-użu f'ġibjun, madankollu, minħabba l-piżijiet każwali fil-konnessjonijiet rikorrenti tagħha, dawn il-varjazzjonijiet każwali għandhom jiġu kkumpensati matul il-proċess ta 'tagħlim fil-piżijiet tal-ħruġ.

Figura 3(c) tqabbel il-varjazzjoni tal-ħinijiet tan-nar tan-newroni skont is-sinjal mis-sinapsi ta 'qabel l-istadju. L-insets (i)–(iii) ta' Fig. 3(c) juru l-każijiet b'input inibitorju ta' 100 Hz (il-piż huwa ssettjat għal 1100), l-ebda input, u b'input eċitatorju ta' 100 Hz (il-piż huwa ssettjat għal 1100), rispettivament , li minnu nistgħu naraw li l-input inibitorju jnaqqas il-frekwenza tan-nar tan-newron u jżid l-intervall tan-nar, filwaqt li l-input eċitatorju jaħdem bħala l-oppost tal-input inibitorju. Ir-riżultati sperimentali juru li l-intervall ta 'l-isparar tan-newroni propost huwa ta' l-ordni ta 'millisekondi, li huwa skond il-karatteristika ta' newroni bijoloġiċi li għandhom kostanti tal-ħin millisekondi. Meta l-ebda sinjal ma jiġi mitmugħ mis-sinapsi ta 'qabel l-istadju, il-konsum tal-enerġija huwa ta' madwar 800 pW, li jiġġenera madwar 20 spikes f'ċiklu ta '100 ms. Minn dan, jista 'jiġi stmat bejn wieħed u ieħor li kull spike jikkonsma madwar 4 pJ ta' enerġija. Sussegwentement, l-insets (i) – (iii) ta 'Fig. 3 (c) intużaw bħala sinjali ta' input għas-sinapsi biex jinfluwenzaw VRing. Il-forom tal-mewġ tal-VRing imkejla f'dawn it-tliet każijiet huma murija f'Fig. 3(d). Il-medji tal-frekwenzi għal kull każ imkejla f'perjodu ta' żmien ta' 5 s huma 41, 90, u 98 Hz, rispettivament. Il-fattibbiltà ta 'din il-medda ta' frekwenza tal-ħruġ tas-synapsi se tiġi vvalidata b'simulazzjonijiet fil-livell tas-sistema fid-diskussjoni li ġejja.

FIG. 3. (a) Ritratt tas-setup sperimentali, (b) ir-rata ta 'sparar imkejla tan-newron għal erba' ċipep, (c) il-forom tal-mewġ imkejla tal-output tan-newron, u (d) il-forom tal-mewġ imkejla tal-output tas-sinapsi.

FIG. 4. (a) Struttura magħquda oħra fabbrikata biex tevalwa s-sinapsi u (b) il-forom tal-mewġ imkejla ta 'VRing u VSYN.

Biex tiffaċilita l-osservazzjoni tar-rispons sinkroniku tas-sinapsi, iffabbrikajna wkoll l-istruttura ta 'Fig. 4 (a). Figura 4(b) hija r-riżultati sperimentali tal-Fig. 4(a). Aħna użajna ġeneratur ta 'funzjoni arbitrarja Tektronix AFG31252 biex niġġenera VIN ta' sinjal ta 'mewġ kwadru ta' 10 Hz kif muri fil-Fig. 4(ai). Wara li VIN jgħaddi minn modulu ta 'piż, jipproduċi sinjal ta' spike VOUTðWeightÞ. Il-vultaġġ VSYN huwa osservat permezz ta 'segwaċi tas-sors fuq iċ-ċippa bħala buffer analogu. Għalkemm VOUTðWeightÞ mhuwiex iddisinjat biex jiġi osservat minn barra peress li huwa polz dejjaq, bil-wasla tal-VOUTðWeightÞ wara t-tarf li jaqa 'ta' VIN, il-vultaġġ VSYN fis-sinapsi jogħla istantanjament kif muri f'Fig. 4(b-ii), li mbagħad iżid il-frekwenza tal-VRing. Jekk il-VOUTðWeightÞ ma jasalx għal żmien twil, VSYN jonqos, li mbagħad jaffettwa l-frekwenza VRing biex issir iżgħar. It-Tabella I turi t-tqabbil tal-prestazzjoni fost iċ-ċirkwiti tan-newroni waħedhom. Iċ-ċirkwit tan-newroni propost għandu vantaġġi f'termini ta 'konsum ta' enerġija u żona. Id-disinji f'Refs. 13–16 uża komparatur ta 'ħin kontinwu jew arloġġ, u dawn id-disinji jieħdu ammont kbir ta' żona taċ-ċippa kif ukoll konsum tal-enerġija. In-newron iffabbrikat fi proċess mhux CMOS propost fir-Ref. 18 ma jeħtieġx komparatur, li jwassal għal vantaġġ fiż-żona. Madankollu, il-konsum tal-enerġija tiegħu huwa relattivament għoli u dawn it-teknoloġiji partikolari huma inqas maturi u, għalhekk, aktar għaljin meta mqabbla ma 'proċessi CMOS standard. Iż-żewġ Refs. 19 u 21 qed jiġu ffabbrikati fi proċess avvanzat. Madankollu, meta mqabbel ma 'dan ix-xogħol, Ref. 19 m'għandux vantaġġ f'termini ta 'konsum ta' enerġija u żona. Għalkemm Ref. 21 juri effiċjenza aħjar tal-enerġija b'riżultati ta 'simulazzjoni, meta normalizzat min-nodu tat-teknoloġija, in-newron propost jikseb effiċjenza aħjar taż-żona.

Biex turi l-fattibbiltà tan-newroni spiking propost u ċ-ċirkwiti tas-sinapsi bbażati fuq l-oxxillatur taċ-ċirku, titwettaq simulazzjoni ta 'mġieba f'ambjent MATLAB kif muri f'Fig. 5 (a). F'din is-simulazzjoni, jintużaw 100 newroni b'konnessjonijiet rikorrenti bl-addoċċ mas-sinapsi u l-moduli ta' ppeżar proposti. Il-moduli tal-piż proposti huma applikati biss fis-saff tal-ġibjun u l-piżijiet tagħhom huma assenjati bl-addoċċ minn qabel u ffissati matul il-proċess tat-tagħlim. Għalhekk, il-varjazzjonijiet każwali fil-ġibjun huma kkumpensati matul il-proċess ta 'tagħlim fil-piżijiet tal-ħruġ. Biex tiġi stabbilita simulazzjoni realistika, il-firxa tal-frekwenza tal-ħruġ ta 'kull sinapsi hija stabbilita minn 15 sa 200 Hz ibbażata fuq ir-riżultati attwali tal-kejl. L-algoritmu rikorsiv tal-inqas kwadru (RLS) jintuża biex iħarreġ il-piżijiet tal-output kif introdott fir-Ref. 30. A sinnewave ta' 10 Hz, li tikkorrispondi għall-iskala ta' żmien ta' informazzjoni relatata mal-attività umana, tintuża bħala eżempju ta' sinjal ta' input superviżorju. Is-sinjal tal-ħruġ superviżorju u mħarreġ huma murija fil-Fig. 5(bi). Is-sinjal ta 'feedback mill-output huwa kkonvertit għal ferroviji tal-polz eċċitatorji u inibitorji li l-frekwenzi tagħhom huma fi proporzjon mal-valur assolut tal-amplitudni tal-output kif muri fil-Fig. 5(b-ii) u 5(b-iii), rispettivament. Wara ħames perjodi ta 'sinjal superviżorju, il-piżijiet tal-ħruġ huma ffissati u l-SNN jiġġenera s-sinjal mitgħallma waħdu, li juri l-fattibilità tal-istrutturi newrali proposti għall-funzjoni tat-tagħlim. Aħna sibna wkoll minn dawn is-simulazzjonijiet li biex tkompli titjieb il-kapaċità tat-tagħlim il-firxa tal-irfinar tal-frekwenza tal-ħruġ tas-sinapsi għandha tiżdied, li jista 'jsir billi jiġi ottimizzat iċ-ċirkwit tas-sinapsi. Pereżempju, bl-irfinar tal-frekwenza estiża jvarja minn 15 Hz–2 kHz u 15 Hz–20 kHz, is-sinjali tgħallmu jsiru aktar bla xkiel biex jirriproduċu aħjar is-sinjal superviżorju kif muri fil-Fig. 5(b-iv) u 5(bv), rispettivament.

cistanche tubulosa-titjib tas-sistema immuni

Fil-qosor, ipproponejna struttura newrali għall-ġenerazzjoni u t-trażmissjoni ta 'sinjali tad-dominju tal-ħin. In-newron u s-sinapsi proposti jokkupaw żona ta '127 u 231 lm2, rispettivament. Din l-istruttura ma tużax op-amps u komparaturi ta 'ħin kontinwu jew arloġġ, filwaqt li l-funzjoni tal-isparar hija realizzata b'komparatur ibbażat fuq inverter biex jipprovdi vantaġġi fiż-żona u l-konsum tal-enerġija. L-istruttura newrali tad-dominju tal-ħin proposta tibbenefika minn teknoloġiji ta 'proċess skalat meta mqabbla ma' disinji konvenzjonali ta 'vultaġġ/dominju tal-kurrent. Ir-riżultati attwali tal-fabbrikazzjoni taċ-ċippa u l-kejl juru l-funzjoni tal-komunikazzjoni tas-sinjal temporali b'kostanti tal-ħin millisekondi. L-istruttura newrali tad-dominju tal-ħin proposta hija adattata sew għall-bini ta 'netwerks newrali ta' spiking għall-ipproċessar ta 'informazzjoni ta' serje ta 'żmien f'ħin reali għall-interazzjoni bejn il-bniedem u l-kompjuter.

TABELLA I. Tqabbil tal-prestazzjoni ta' ċirkwiti newroni waħedhom

FIG. 5. (a) Il-mudell tal-imġieba tal-SNN għall-kompjuters tal-ġibjun huwa bbażat fuq l-istruttura newrali proposta. (b) Is-simulazzjoni ta' l-imġiba fil-livell tas-sistema tirriżulta: (i) ibbażata fuq mudell b'firxa ta' rfinar ta' frekwenza ta' 15–200 Hz, ħarsa żżomjata tas-sinjali ta' input (ii) eċċitatorji u (iii) inibitorji kkonvertiti mill-output, (iv) ibbażat fuq meded ta' sintonizzazzjoni ta' frekwenza 15–2 kHz u (v) 15–20 kHz.

REFERENZI

1 Y. Zhang, P. Qu, Y. Ji, W. Zhang, G. Gao, G. Wang, S. Song, G. Li, W. Chen, W. Zheng, F. Chen, J. Pei, R Zhao, M. Zhao, u L. Shi, Nature 586, 378–384 (2020).

2 D. Shin u H.-J. Yoo, Proc. IEEE 108, 1245–1260 (2020).

3 Y. LeCun, Y. Bengio, u G. Hinton, Nature 521, 436–444 (2015).

4 T. Kohno u K. Aihara, AIP Conf. Proc. 1028, 113–128 (2008).

5 E. Chicca u G. Indiveri, Appl. Phys. Lett. 116, 120501 (2020).

6 Y. Bo, P. Zhang, Y. Zhang, J. Song, S. Li, u X. Liu, J. Appl. Phys. 127, 245101 (2020).

7 K. Yang u A. Sengupta, Appl. Phys. Lett. 116, 043701 (2020).

8 X. Chen, T. Yajima, IH Inoue, u T. Iizuka, Jpn. J. Appl. Phys. 61, SC1051 (2022).

9 W. Maass, Neural. Netwerks 10, 1659–1671 (1997).

10S. S. Radhakrishnan, A. Sebastian, A. Oberoi, S. Das, u S. Das, Nat. Komun. 12, 2143 (2021).

11X. Chen, T. Yajima, IH Inoue, u T. Iizuka, fl-Astratt Estiż tal-Konferenza Internazzjonali dwar Apparat u Materjali ta 'Stat Solidu (SSDM) (JSAP, 2021), pp. 682–683.

12D. S. Jeong, J. Appl. Phys. 124, 152002 (2018).

13G. Indiveri, E. Chicca, u R. Douglas, IEEE Trans. Newrali. Netwerks 17, 211–221 (2006).

14X. Wu, V. Saxena, K. Zhu, u S. Balagopal, IEEE Trans. Ċirkwiti Syst. II 62, 1088–1092 (2015).

15A. Joubert, B. Belhadj, O. Temam, u R. Heliot, fil-Konferenza Konġunta Internazzjonali 2012 dwar Netwerks newrali (IJCNN), 2012.

16S. A. Aamir, P. M€uller, G. Kiene, L. Kriener, Y. Stradmann, A. Gr€ubl, J. Schemmel, u K. Meier, IEEE Trans. Biomed. Ċirkwiti Syst. 12, 1027–1037 (2018).

17A. Basu u PE Hasler, IEEE Trans. Ċirkwiti Syst. I 57, 2938–2947 (2010).

18S. Dutta, V. Kumar, A. Shukla, NR Mohapatra, u U. Ganguly, Sci. Rep 7, 8257 (2017).

19A. Rubino, M. Payvand, u G. Indiveri, fis-26 Konferenza Internazzjonali tal-IEEE dwar l-Electronics, Circuits, and Systems (ICECS) (IEEE, 2019), pp. 458–461.

20S. A. Aamir, Y. Stradmann, P. M€uller, C. Pehle, A. Hartel, A. Gr€ubl, J. Schemmel, u K. Meier, IEEE Trans. Ċirkwiti Syst. I 65, 4299–4312 (2018).

21R. M. Saber Moradi u SA Bhave, f'Serje ta' Simpożju IEEE dwar l-Intelliġenza Kompjutattiva (SSCI), 2017.

22K. Asada, T. Nakura, T. Iizuka, u M. Ikeda, IEICE Electron. Express 15, 20182001 (2018).

23R. Staszewski, K. Muhammad, D. Leipold, C.-M. Mdendla, Y.-C. Ho, J. Wallberg, C. Fernando, K. Maggio, R. Staszewski, T. Jung, J. Koh, S. John, IY Deng, V. Sarda, O. Moreira-Tamayo, V. Mayega, R. Katz , O. Friedman, O. Eliezer, E. de Obaldia, u P. Balsara, IEEE J. Solid-State Circuits 39, 2278–2291 (2004).

24C. Gallicchio u A. Micheli, Neural. Netwotks 24, 440–456 (2011).

25L. F. Abbott u P. Dayan, Newroxjenza Teoretika (The MIT Press, 2005).

26W. Gerstner u WM Kistler, Spiking Neuron Mudelli: Newroni Uniċi, Popolazzjonijiet (Cambridge University Press, 2012).

27T. Yajima, Sci. Rep 12, 1150 (2022).

28B. Razavi, Prinċipju tad-Disinn tas-Sistema ta' Konverżjoni tad-Data (Wiley-IEEE Press, 1995).

29T. Wunderlich, AF Kungl, E. M€uller, A. Hartel, Y. Stradmann, SA Aamir, A. Gr€ubl, A. Heimbrecht, K. Schreiber, D. St€ockel, C. Pehle, S. Billaudelle, G. Kiene, C. Mauch, J. Schemmel, K. Meier, u MA Petrovici, Front. Newrosci. 13, 1–15 (2019).

30D. Sussillo u L. Abbott, "Ġenerazzjoni ta 'mudelli koerenti ta' attività minn netwerks newrali kaotiċi," Neuron 63, 544–557 (2009).