基于广义拉盖尔—沃尔泰拉模型（GLVM）的海马体神经网络生物芯片的设计与实现
发布时间：2020-07-22 21:16
【摘要】：海马体假体生物芯片是一种神经芯片,目前人类正开始尝试用生物芯片来替代受损海马体以治疗海马体损伤引起的记忆能力丧失以及认知功能障碍。本论文研究的是海马体假体生物芯片中最核心的模块,即基于海马体广义拉盖尔-沃尔泰拉模型(Generalized Laguerre-Volterra model,GLVM)的神经网络生物芯片。它实现了海马体的GLVM算法,即实现了海马体将短期记忆转换为长期记忆的功能。目前有关海马体神经网络生物芯片的研究起步不久,主要处于海马体数学模型的建立、减小模型复杂度以及FPGA硬件验证阶段。由于专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)具有功耗低、面积小、可靠性高的特点,所以本论文基于ASIC技术来实现海马体神经网络的生物芯片。本研究从美国生物学家提出的海马体数学模型出发,提出了基于生物芯片ASIC硬件实现的并行架构以及分时复用架构,尤其是后者,大幅降低了系统的硬件消耗,具有面积小、功耗低的特点。本文的主要工作和创新点包括:1、设计了一款用于GLVM模型中的精度高、速度快、面积小的高斯误差函数电路,并在180 nm工艺下获得了正确的硅验证;2、设计了一款用于GLVM模型中的低功耗高斯随机数产生电路,并在180 nm工艺下获得了正确的硅验证。与文献中所用基于中心极限定理的方案相比,功耗可以降低94.76%,更适合于生物芯片中的使用;3、指出了文献中关于海马体数学模型卷积部分参数的错误,推导并给出了正确的参数值,设计了功耗低、面积小的卷积单元电路;4、用机器学习的算法成功解决了 GLVM模型中系数不收敛的问题,而该问题的解决方法,目前尚未见有任何文献涉猎;5、设计出了国内第一款实现GLVM算法的海马体神经网络生物芯片。该芯片采用并行处理架构,在40 nm CMOS工艺下实现,设计规模为162.9万门,功耗111.5 μW;6、提出了用分时复用架构代替并行处理架构,使得芯片的核心面积降低了 84.94%,功耗降低了 24.30%。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN402
【图文】：
共计２亿美元的资助。逡逑图ｌ．ｉ海马体假体生物芯片楦入示意图逡逑整个海马体假体生物芯片由５个模块组成，如图１．２所示，每个模块的名称及作用如逡逑下：逡逑１、
并取得了一些进展。接下来开始逐一介绍。逡逑２．１海马体结构逡逑海马体神经网络非常复杂，如图２．１（ａ）所示。其结构示意图如图２．１（ｂ）所示。海马体一逡逑般由齿状回（ＤｅｎｔａｔｅＧｙｒｕｓ，ＤＧ）、海马角邋１邋（ＣｏｍｕＡｍｍｏｎｉｓｌ，ＣＡｌ）和海马角邋３邋（Ｃｏｍｕ逡逑Ａｍｍｏｎｉｓ３，ＣＡ３）构成，海马角２邋（ＣｏｍｕＡｍｍｏｎｉｓ２，ＣＡ２）只占海马体的一个很小部分逡逑通常被忽略。信息进入海马体时由ＤＧ流入ＣＡ３再到ＣＡ１，其信息处理过程主要体现在逡逑ＣＡ３到ＣＡ１之间的部分，海马体受损引起的记忆功能障碍一般是由于该通路出现了问题。逡逑海马体的ＣＡ３－ＣＡ１通路可以抽象为一个非线性多输入多输出动态模型（即Ｍ丨ＭＯ模型），逡逑它可以分解为一系列相互独立的多输入单输出（ＭｕｌｔｉＩｎｐｕｔＳｉｎｇｌｅＯｕｔｐｕｔ，ＭＩＳＯ）模型（如逡逑图２．２所示）。进行这样的分解能够大大减小模型复杂度并降低系统设计的难度。之所以逡逑可以进行这样的分解，是因为神经细胞一般由细胞体和突起组成，突起分为树突和轴突，逡逑一般树突有很多而轴突只有一个。树突是接受从其他神经元传入信息的入口
逡逑海马体中的ＣＡ３－ＣＡ１通路可以抽象为一个多输入多输出（ＭＩＭＯ）的模型。它可以逡逑分解为多个相互独立的ＭＩＳＯ模型，如图２．２所示。逡逑／逦逦邋ＭＩＳ０－８逡逑丨丨逦￣＂逦ＩＩ邋ＩＩ邋ｉｎ逡逑义之邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邋ＩＩ邋Ｉ邋ＩＩ邋Ｉ邋／邋／逦？？？逦逦逡逑二丨丨“丨＂丨邋４＾４＾！二－１逦．．．？？？逡逑知邋Ｉ邋１１１邋＂Ｉ邋少邋＊逦逦邋Ｌ邋Ｊ．逡逑输入Ｓｐｉｋｅ序列＊逦输出Ｓｐｉｋｅ序列逡逑：逦、、、逡逑噪声逡逑ｍ逦＿逡逑Ｉ邋１１Ｍ邋ＩＩＩＩ逡逑＾１逦？逦＾逡逑义２逦入，邋逦逡逑．．邋ｌｉＵＡｉ．邋：逦Ｋ邋－ｉＸ＋ｈｒ，｛ＺＨ逦＾．ｖ逡逑＂；ＴＴｍ＂邋￣＂逦ｆ逦输出邋Ｓｐｉｋｅ序列逡逑＾６４逦Ｔ逦邋ａ邋反馈模块逡逑输入Ｓｐｉｋｅ序列前氃块逦＿＿＿逡逑图２．２邋ＭＩＭＯ楔型可以分解为多个相互独立的Ｍ１ＳＯ模型。逡逑顶部：ＭＩＭＯ模型的结构；底部：ＭＩＳＯ模型的结构。逡逑为了解决海马体ＭＩＳＯ模型的建模问题，ＵＳＣ的Ｄｏｎｇ等人根据海马体内部生物信号逡逑回路结构提出了一种如图２．２底部所示的ＭＩＳＯ模型详细结构图１１９】，主要包括四个部分：逡逑前馈模块尺，噪声模块、阈值判决模块和反馈模块／／。前馈模块尤是将多路非线性的输入逡逑信号整合到一起；噪声模块是模型的随机部分，涵盖了系统中由于内在的神经元噪声和未逡逑被观察到的输入引起的不确定性，其引入是为了能更加真实的反映海马体神经细胞的放电逡逑活动；在神经细胞中只有达到或超过细胞膜阈值电平的刺激（阈刺激／阈上刺激）才能够产逡逑生动作电位来传导神经信号
本文编号：2766359
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN402
【图文】：
共计２亿美元的资助。逡逑图ｌ．ｉ海马体假体生物芯片楦入示意图逡逑整个海马体假体生物芯片由５个模块组成，如图１．２所示，每个模块的名称及作用如逡逑下：逡逑１、
并取得了一些进展。接下来开始逐一介绍。逡逑２．１海马体结构逡逑海马体神经网络非常复杂，如图２．１（ａ）所示。其结构示意图如图２．１（ｂ）所示。海马体一逡逑般由齿状回（ＤｅｎｔａｔｅＧｙｒｕｓ，ＤＧ）、海马角邋１邋（ＣｏｍｕＡｍｍｏｎｉｓｌ，ＣＡｌ）和海马角邋３邋（Ｃｏｍｕ逡逑Ａｍｍｏｎｉｓ３，ＣＡ３）构成，海马角２邋（ＣｏｍｕＡｍｍｏｎｉｓ２，ＣＡ２）只占海马体的一个很小部分逡逑通常被忽略。信息进入海马体时由ＤＧ流入ＣＡ３再到ＣＡ１，其信息处理过程主要体现在逡逑ＣＡ３到ＣＡ１之间的部分，海马体受损引起的记忆功能障碍一般是由于该通路出现了问题。逡逑海马体的ＣＡ３－ＣＡ１通路可以抽象为一个非线性多输入多输出动态模型（即Ｍ丨ＭＯ模型），逡逑它可以分解为一系列相互独立的多输入单输出（ＭｕｌｔｉＩｎｐｕｔＳｉｎｇｌｅＯｕｔｐｕｔ，ＭＩＳＯ）模型（如逡逑图２．２所示）。进行这样的分解能够大大减小模型复杂度并降低系统设计的难度。之所以逡逑可以进行这样的分解，是因为神经细胞一般由细胞体和突起组成，突起分为树突和轴突，逡逑一般树突有很多而轴突只有一个。树突是接受从其他神经元传入信息的入口
逡逑海马体中的ＣＡ３－ＣＡ１通路可以抽象为一个多输入多输出（ＭＩＭＯ）的模型。它可以逡逑分解为多个相互独立的ＭＩＳＯ模型，如图２．２所示。逡逑／逦逦邋ＭＩＳ０－８逡逑丨丨逦￣＂逦ＩＩ邋ＩＩ邋ｉｎ逡逑义之邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邋ＩＩ邋Ｉ邋ＩＩ邋Ｉ邋／邋／逦？？？逦逦逡逑二丨丨“丨＂丨邋４＾４＾！二－１逦．．．？？？逡逑知邋Ｉ邋１１１邋＂Ｉ邋少邋＊逦逦邋Ｌ邋Ｊ．逡逑输入Ｓｐｉｋｅ序列＊逦输出Ｓｐｉｋｅ序列逡逑：逦、、、逡逑噪声逡逑ｍ逦＿逡逑Ｉ邋１１Ｍ邋ＩＩＩＩ逡逑＾１逦？逦＾逡逑义２逦入，邋逦逡逑．．邋ｌｉＵＡｉ．邋：逦Ｋ邋－ｉＸ＋ｈｒ，｛ＺＨ逦＾．ｖ逡逑＂；ＴＴｍ＂邋￣＂逦ｆ逦输出邋Ｓｐｉｋｅ序列逡逑＾６４逦Ｔ逦邋ａ邋反馈模块逡逑输入Ｓｐｉｋｅ序列前氃块逦＿＿＿逡逑图２．２邋ＭＩＭＯ楔型可以分解为多个相互独立的Ｍ１ＳＯ模型。逡逑顶部：ＭＩＭＯ模型的结构；底部：ＭＩＳＯ模型的结构。逡逑为了解决海马体ＭＩＳＯ模型的建模问题，ＵＳＣ的Ｄｏｎｇ等人根据海马体内部生物信号逡逑回路结构提出了一种如图２．２底部所示的ＭＩＳＯ模型详细结构图１１９】，主要包括四个部分：逡逑前馈模块尺，噪声模块、阈值判决模块和反馈模块／／。前馈模块尤是将多路非线性的输入逡逑信号整合到一起；噪声模块是模型的随机部分，涵盖了系统中由于内在的神经元噪声和未逡逑被观察到的输入引起的不确定性，其引入是为了能更加真实的反映海马体神经细胞的放电逡逑活动；在神经细胞中只有达到或超过细胞膜阈值电平的刺激（阈刺激／阈上刺激）才能够产逡逑生动作电位来传导神经信号
【参考文献】
相关期刊论文 前3条
1 胡云生;胡越黎;王伟平;承文龙;杨晔晨;;16nm工艺下的新一代静态时序分析技术SOCV[J];计算机测量与控制;2017年04期
2 陈圣丰;陈宏铭;鲍帅;王志恒;;高效精确的创新AOCV芯片设计流程[J];中国集成电路;2014年12期
3 王帅;王殿超;;28nm制程下多电压设计中AOCV的应用[J];中国集成电路;2014年08期
本文编号：2766359
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