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Neuromorpher Schaltkreis


Ein neuromorpher Schaltkreis ist eine elektronische Schaltung, welche dazu dient im Rahmen des Neuromorphings ein Modell eines Neurons als Hardware abzubilden. Diese Modelle lassen sich zu künstlichen neuronalen Netzwerken verbinden. Neuromorphe Schaltkreise sind ein Spezialfall der neuronalen Schaltkreise.

Ein in CMOS-Technik gefertigtes Neuronenmodell wird hierbei als „Siliziumneuron“ (englisch: Silicon Neuron[1], SiN) bezeichnet. Ein Spezialfall ist hierbei der Neuristor, welches ein einfaches Neuronenmodell inklusive Synapsen in einem einzigen Bauteil implementiert.

Module

Neuromorphe Schaltungen werden aus Modulen zu komplexeren Schaltungen kombiniert. Diese Module umfassen:[2]

  • Leitungsdynamik
  • Spike-Generierung
  • Refraktärzeit-Mechanismen
  • Spikefrequenz-Anpassung
  • Spike-Schwellwert-Anpassung

Leitungsdynamik

Integratoren

Integratoren werden eingesetzt um die integrale Leitungsdynamik eines Neurons nachzubilden. Diese Schaltungen bilden eine Differenzialgleichung erster Ordnung ab. Diese wird der Form

[math]G_\mathrm{syn}' = \tau_{RC} \, \frac{\mathrm{d} G_\mathrm{syn}}{ \mathrm{d} t } = \tau_{RC} \, \dot{G}_\mathrm{syn} = G_\mathrm{in} - G_\mathrm{syn}[/math][2]

dargestellt, um sie mit einem Integrator lösen zu können. Hierbei ist

[math]G_\mathrm{in}[/math] … eine Eingangsgröße
[math]G_\mathrm{syn}[/math] … eine Ausgangsgröße
[math]t[/math] … die Zeit
[math]\tau_{RC}[/math] … die Membranzeitkonstante
[math]\tau_{Ref}[/math] … die Refraktärzeit

wobei eine Größe in der elektronischen Schaltung durch eine Spannung oder einen Strom repräsentiert wird. Die Teilschaltungen bilden Logarithmusfunktionen, sowie Addition und Subtraktion der Größen ab.

Im Regelfall kommen hierbei stromgetriebene Schaltungen zum Einsatz, welche unter der Transistor-Schwellspannung betrieben werden.

Gatingvariablen

Die Gatingvariablen beschreiben den Ladungstransport in einem elektrischen Feld eines Ionenkanals. Dies entspricht direkt der Leitungscharakteristik von Transistoren, weshalb eine Gating-Variable durch einen einfachen Transistor abgebildet wird.[2]

Alternativ können auch Memristoren eingesetzt werden. Diese sind aufwendiger in der Herstellung, aber auch deutlich kompakter als ein vollständiger Transistor. In derzeitigen analog-neuromorphen CMOS-Schaltungen werden Memristoren nicht eingesetzt.

Phänomenologische Modellierung

Eine Möglichkeit die Leitungsdynamik abzubilden besteht in der Erstellung einer Schaltung die das FitzHugh-Nagumo-Modell abbildet. Hierbei handelt es sich um spannungsgetriebene Filter wie etwa Switched-Capacitor-Filter, welche über der Transistor-Schwellspannung betrieben werden.[2]

Module in Siliziumneuronen

Teilschaltungen für Siliziumneuronen bezeichnet man nach der Funktion im biologischen Vorbild.

Synapsen
  • Lineare oder nichtlineare Integration der Eingangs-Spikes.
  • Abbildung zeitabhängiger Eigenschaften wie kurzzeit- oder langzeit-Plastizität
  • Umwandlung von Spannungs-Spikes in
    • erregende (verstärkende) Ströme (englisch: excitatory post-synaptic current, EPSC), oder
    • hemmende (abschwächende) Ströme (englisch: inhibitory post-synaptic current, IPSC)
Soma
  • Lineare oder nichtlineare zeitliche Integration
  • Spike-Generator
  • Refraktärzeit
  • Spike-Frequenz- oder Schwellwert-Anpassung
Dendriten und Axone
werden durch die Leitungstheorie beschrieben und bei Bedarf durch Leiterersatzschaltungen abgebildet.

Paradigmen

Bei neuromorphen Schaltkreisen unterscheidet man zwischen verschiedenen Schaltungsdesign-Paradigmen:

Gegenüberstellung neuromorpher Schaltungsdesign-Paradigmen[2]
Wertdarstellung analog digital
Ausgangssignal einfacher Schwellwert
(künstliches neuronales Netzwerk)
Spikes
(spiking neuronales Netzwerk)
Inversion schwache Inversion
(MOSFET im sub-threshold-Betrieb)
starke Inversion
(MOSFET im above-threshold-Betrieb)
Treiber Spannungsgetrieben Stromgetrieben
Taktsignal Ungetaktet Getaktet
Realismus/Detailgrad Biophysikalisches Modell Phänomenologisches Modell
Geschwindigkeit Echtzeit Beschleunigt
(schneller als Echtzeit)

Verwendung

Konkrete Realisierungen neuromorpher Schaltkreise bilden etwa Hopfield-Netze zur Mustererkennung oder mehrlagige Perzeptrons (MLP) zur Musterklassifikation ab. Moderne neuromorphe Schaltungen unterstützen dabei bestärkendes Lernen mit Hilfe der Hebbschen Lernregel. Zudem beherrschen einige Schaltungen auch Temporal-Difference-Learning durch die Abbildung von Spike-Rate-Dependent-Plasticity (SRDP) oder Spike-Timing-Dependent-Plasticity (STDP).[3][4]

Quellen

  1. Silicon neurons. In: Scholarpedia. Abgerufen am 14. Januar 2014 (english).
  2. 2,0 2,1 2,2 2,3 2,4 Giacomo Indiveri, Bernabé Linares-Barranco, Tara Julia Hamilton, André van Schaik, Ralph Etienne-Cummings, Tobi Delbruck, Shih-Chii Liu, Piotr Dudek, Philipp Häfliger, Sylvie Renaud, Johannes Schemmel, Gert Cauwenberghs, John Arthur, Kai Hynna, Fopefolu Folowosele, Sylvain Saighi, Teresa Serrano-Gotarredona, Jayawan Wijekoon, Yingxue Wang and Kwabena Boahen: Neuromorphic silicon neuron circuits. In: Frontiers in Neuroscience. 31. März 2011, abgerufen am 13. Januar 2014 (english, Erklärung grundlegender neuromorpher Schaltungen zur Emulation von Neuronen).
  3. G. Rachmuth, H. Z. Shouval, M. F. Bear, C. S. Poon: A biophysically-based neuromorphic model of spike rate- and timing-dependent plasticity. In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. Band 108, Nummer 49, Dezember 2011, S. E1266–E1274, doi:10.1073/pnas.1106161108 , PMID 22089232 , PMC 3241759 (freier Volltext) .
  4. Tom Simonite: Thinking in Silicon. MIT Technology Review, 13. Dezember 2013, abgerufen am 12. Januar 2014 (english).

Kategorien: Elektronische Schaltung | Computational Neuroscience | Neuroinformatik

Quelle: Wikipedia - http://de.wikipedia.org/wiki/Neuromorpher Schaltkreis (Vollständige Liste der Autoren des Textes [Versionsgeschichte])    Lizenz: CC-by-sa-3.0

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