Efficient multiprocessing architectures for spiking neural network emulation based on configurable devices

Tesis doctoral de Giovanny Sanchez Rivera

El estudio de la dinámica de las redes neuronales bio-inspiradas ha permitido a los neurocientíficos entender algunos procesos y estructuras del cerebro. Las implementaciones electrónicas de estas redes neuronales son herramientas útiles para llevar a cabo este tipo de estudio. Sin embargo, ls alta complejidad de las redes neuronales requiere de una arquitectura apropiada que pueda simular este tipo de redes. Emular este tipo de redes en dispositivos configurables es adecuado debido a su extraordinario desarrollo en cuánto a recursos, velocidad y capacidad de reconfiguración (fpgas). en esta tesis se propone una arquitectura hardware paralela y configurable para emular las complejas y realistas redes neuronales tipo spiking en tiempo real. Se han estudiado y analizado algunos modelos de neuronas tipo spiking relevantes y sus implementaciones en hardware, con el fin de crear una arquitectura que soporte la implementación de estos modelos de manera eficiente. se han tenido en cuenta varios factores clave, incluyendo flexibilidad en la programación de algoritmos, procesamiento de alto rendimiento, bajo consumo de energía y área. Se han aplicado varias técnicas en la arquitectura desarrollada con el propósito de aumentar su desempeño. Estas técnicas son: mapeado de tiempo a espacio, virtualización de las neuronas, mapeo flexible de neuronas y sinapsis, modos de ejecución, y aprendizaje específico, entre otras. además, se ha desarrollado una unidad de interfaz de datos con el fin de construir un sistema bio-inspirado, que puede procesar información sensorial del medio ambiente. Este sistema basado en neuronas tipo spiking combina implementaciones analógicas y digitales. Varias aplicaciones se han desarrollado usando este sistema como prueba de concepto, con el fin de mostrar las capacidades de la arquitectura propuesta para el procesamiento de este tipo de información.

 

Datos académicos de la tesis doctoral «Efficient multiprocessing architectures for spiking neural network emulation based on configurable devices«

  • Título de la tesis:  Efficient multiprocessing architectures for spiking neural network emulation based on configurable devices
  • Autor:  Giovanny Sanchez Rivera
  • Universidad:  Politécnica de catalunya
  • Fecha de lectura de la tesis:  12/06/2014

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • Jordi Madrenas Boadas
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: leslie s. Smith
    • lLuis Ribas xirgo (vocal)
    • (vocal)
    • (vocal)

 

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