Nöromorfik hesaplama sistemine yönelik devre tasarımı
Circuit design for neuromorphic computing system
- Tez No: 713291
- Danışmanlar: PROF. DR. BURCU ERKMEN, DR. ÖĞR. ÜYESİ OKAN ZAFER BATUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Nöromorfik hesaplama, yapay nöron, nöron ve sinaps devreleri, ignecikli sinir ağları, Neuromorphic computing, artificial neuron, neuron and synapse circuits, spiking neural network
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Bu çalısmada, biyolojik bir beynin davranısını taklit edebilen, ignecikli sinir agı yapısını temel alan nöron ve sinaps tümdevre tasarımları sunulmu¸stur. Ilk olarak donanımsal olarak tasarlanacak LIF (Leaky Integrate& Fire) nöron modeli, elektriksel ve matematiksel olarak detaylıca analiz edilmis, farklı kosullardaki uyaranlara karsı dinamikleri Python ortamında yapılan simülasyonlarla grafik olarak sunulmu¸stur. Daha sonra LIF nöron modeline uygun bir silikon nöron devresi tasarlanıp detaylı simülasyonlar yapılmıs, donanım ve yazılım sonuçlarının karsılastırılmasıyla silikon nöronun biyolojik gerçekçiligi yorumlanmıstır. Sunulan nöron devresi, biyolojik ˘nöron dinamiklerini sergileme yetenegine sahip olarak 0.6 V besleme gerilimi˘ ile e¸sik altı transistör bölgesinde çalısacak sekilde tasarlanmıstır. Ignecik basına 375fJ harcayarak literatürdeki benzer devrelere göre daha yüksek enerji verimliligi saglamaktadır. Nöron devresi, sızıntı, refrakter periyodu ve e¸sikleme mekanizması gibi ön gerilimler ile ayarlanabilen biyolojik dinamiklere sahiptir. DPI (Differential-Pair Integrator) sinaps devresi ise uyarıcı ve baskılayıcı dinamiklere sahip, düsük güç tüketimi ve çip alanına sahip olacak ¸sekilde tasarlanmı¸stır. Sızıntı akımları, devre içinde yanlı¸s uyarılar olu¸sturdugundan dolayı tasarlanan devrede, gerilim ölçekleme ve bölünmü¸s-transistör gibi sızıntı akımı azaltma teknikleri kullanılarak nöron ve sinaps devrelerinin çok dü¸sük kapasite degerleri ile biyolojik olarak gerçekçi zaman sabitlerinde çalısması saglanmı¸stır. Tasarlanan nöron ve sinaps devrelerinin özelliklerinden faydalanılarak iki farklı uygulama gerçeklestirilmistir. Uygulamaların ilkinde nöron ve sinaps devrelerinin birbirine entegre edilmesiyle küçük ölçekli bir ignecikli sinir agı yapısı olusturulup farklı sinaptik dinamikler için detaylı analizler yapılmıstır. Diger uygulamada ise temel mantık kapıları, tek bir nöron üzerinde, sadece ön gerilim degerleri degistirilerek birbirleri arasında geçis yapabilecek sekilde tasarlanmıstır. Devreler 130 nm UMC CMOS teknolojisinde tasarlanıp Cadence Spectre tasarım aracında simülasyonları gerçeklestirilmistir.
Özet (Çeviri)
In this study, neuron and synapse IC designs based on spiking neural network structure that can mimic the behavior of a biological brain are presented. First of all, the LIF neuron model, which will be designed as hardware, has been analyzed in detail electrically and mathematically, and its dynamics against stimuli in different conditions have been presented graphically with simulations made in Python environment. Then, a silicon neuron circuit suitable for the LIF (Leaky Integrate& Fire) neuron model was designed and detailed simulations were made, and the biological realism of the silicon neuron was interpreted by comparing the hardware and software results. The presented neuron circuit is designed to operate in the sub-threshold transistor region with a supply voltage of 0.6 V, capable of exhibiting biological neuron dynamics. By consuming 375fJ per spike, it provides higher energy efficiency than similar circuits in the literature. The neuron circuitry has biological dynamics that can be adjusted by bias voltages such as leakage, refractory period and thresholding mechanism. The DPI (Differential-Pair Integrator) synapse circuit is designed to have excitatory and inhibitory dynamics, low power consumption and chip area. Since leakage currents create false warnings in the circuit, neuron and synapse circuits are operated at biologically realistic time constants with very low capacitance values by using leakage current reduction techniques such as voltage scaling and split-transistor in the designed circuit. Two different applications were carried out by utilizing the features of the designed neuron and synapse circuits. In the first of the applications, a small-scale neural network structure was created by integrating neuron and synapse circuits, and detailed analyzes were made for different synaptic dynamics. In the other application, the basic logic gates are designed in such a way that they can switch between each other by only changing the bias values on a single neuron. Circuits were designed in 130 nm UMC CMOS technology and simulated in Cadence Spectre design tool.
Benzer Tezler
- Computational design and analysis of nanostructured materials for neuromorphic engineering
Neuromorfik mühendislik için nano yapılı malzemelerin hesaplamalı tasarımı ve analizi
AYKUT TURFANDA
Doktora
İngilizce
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİLMİ ÜNLÜ
- Modeling and implementation of biological neural systems
Biyolojik sinir sistemlerinin modellenmesi ve gerçeklenmesi
ÖZGÜR ERDENER
Doktora
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ
- Stochastic modeling and analysis of noise in neuronal circuits
Başlık çevirisi yok
DENİZ KILINÇ
Doktora
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER DEMİR
- Alzheimer hastalığı ve normal popülasyonda serum vitamin d düzeylerinin nörokognitif fonksiyonlara etkisi
Effect of serum vitamin D levels on neurocognitive functions in alzheimer's disease and normal population
ESRA ERTİLAV
- Modeling basal ganglia actor-critic architecture for reinforcement learning on spiking neural networks
Vurulu sinir ağlarında pekiştirmeli öğrenme için bazal ganglion aktör-kritik mimarisinin modellenmesi
RECEP BUĞRA ULUDAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL AKTÜRK
