基于 FPGA 的数字神经形态硬件接口开发
信号处理
2024-06-04 v1
摘要
探索和理解人脑的功能是当前研究的最大挑战之一。神经形态工程试图通过抽象生物机制并将其转化为技术来应对这一挑战。借助抽象过程和对所得技术系统的实验，试图获取关于生物对应物的信息。神经形态工程（NE）的一个分支是脉冲神经网络（SNN），其比人工神经网络（ANN）越来越贴近人脑结构。SNN 与其专用硬件一起，为开发信息处理新算法提供了良好平台。在这些神经形态硬件平台的背景下，本文旨在为数字硬件平台（SPINN-3 Development Board）开发一种接口，以启用工业或常规传感器的使用，从而为实验研究创造新途径。此项工作的基础是现场可编程门阵列（FPGA），其作为传感器与神经形态硬件之间的网关。总体而言，所开发的系统为与神经形态硬件和 SNN 相关的广泛研究提供了稳健解决方案。此外，该解决方案还提供了合适的手段来监控系统内所有过程，以获得合适的测量数据，从而可从中探寻有意义的结果。
引用
@article{arxiv.2308.09049,
title = {Development of an interface for digital neuromorphic hardware based on an FPGA},
author = {René Harmann and Lukas Sohlbach and Fernando Perez-Peña and Karsten Schmidt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.09049},
year = {2024}
}
备注
Accepted for publication with Proceedings of the Unified Conference of DAMAS, InCoME and TEPEN Conferences (UNIfied 2023), Springer Nature