Yazar
Akturk, Ismail, Sengor, N. S., Isler, Y. S., Cagdas, S., Uludag, Recep Bugra
Basım Tarihi
2024-06-18
Basım Yeri
-
GİB Yayıncılığı
Konu
Enerji verimliliği, Bazal gangliyon devresi, Izhikevich nöronu, Loihi 2, Nöromorfik işlemci
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
2634-4386
Kayıt Numarası
305524d9-0d78-4132-ac1c-accc4f198d52
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2024-06-18
Notlar
Intel'in Nöromorfik Araştırma Topluluğu (INRC); İTÜ Bilimsel Araştırma Projeleri Ofisi
Örnek Metin
Nöromorfik sistemler, hesaplama verimliliğini artırmak ve enerji kullanımını azaltmak amacıyla biyolojik bilgi işleme ilkelerini taklit edecek şekilde tasarlanmıştır. Bu sistemlerin kritik bir yönü, nöron modellerinin ve sinir ağlarının biyolojik benzerlerine olan sadakatidir. Bu çalışmada Izhikevich nöron modelini Intel'in Loihi 2 nöromorfik işlemcisi üzerinde uyguladık. Izhikevich nöron modeli, yerel olarak Loihi 2 tarafından desteklenen daha basit sızdıran entegrasyon ve yangın modeline biyolojik olarak daha doğru bir alternatif sunuyor. Bu iki modeli, enerji tüketimini, işlem hızlarını ve bellek kullanımını inceleyerek temel iki katmanlı bir ağ içinde karşılaştırdık. Ayrıca Loihi 2'nin karmaşık sinir yapılarını gerçekleştirme yeteneğini göstermek için, Git/Gitmeme karar verme görevini gerçekleştirmek üzere bir bazal ganglion devresi uyguladık. Bulgularımız, Loihi 2'deki nöron modellerini özelleştirmenin pratikliğini gösteriyor; böylece biyolojik sinir ağlarını daha iyi kopyalayan ve karmaşık bilişsel süreçleri simüle etme potansiyeline sahip olan artan sinir ağlarının inşasının önünü açıyor.
DOI
10.1088/2634-4386/ad5584
Cilt
4
