Processamento de Informação em tempo real em rede neural pulsada com retardo, implementada em hardware digital

Nome do Pesquisador: João Henrique Ranhel Ribeiro

Agência de fomento: Sem financiamento

Vigência: 07/2017 à 06/2020

Resumo: Este projeto de pesquisa visa desenvolver uma ferramenta (hardware e software) para simular/emular redes neurais pulsadas (bioinspiradas) em tempo real. Trata-se de um sistema que contará com um processador dedicado ao processamento de rede neural pulsada, associado a programas que facilitarão a criação de topologias neurais, a simulação de agentes inteligentes virtuais, ou a conexão desse sistema com estímulos do mundo físico a fim de obter respostas em tempo real. O projeto visa ampliar conhecimento sobre como informação é codificada na forma de impulsos nervosos, como essa informação é processada em distintas topologias de circuitos neurais, como esse processamento gera comportamento (saídas, tomadas de decisão, respostas aos estímulos). Traduzindo na forma de perguntas: como spikes (potenciais de ação) representam o mundo exterior ao sistema nervoso? Que tipo de circuito neural realiza cálculos (de distância, tempo, etc) e toma decisões (lutar, fugir, acionar, parar, etc)? Os circuitos que realizam tais funções são diferentes em codificações neurais distintas? Como spikes acionam os diversos tipos de atuadores? Temos trabalhado nestas questões desde o início desta década [1], [2], [3], [4], [5], quando foi desenhado um framework para abordar o problema[6]. Este projeto e desenvolvimento é, por natureza, de longa duração, e deve ser realizado em etapas. A etapa precedente se destinou à codificação neural; numa dissertação de mestrado sob minha orientação, J.R.O. Neto[7], [8] desenvolveu um circuito que converte excitações externas em 3 tipos de codificação neural: time-coding, population-coding, e fire-rating coding; os três esquemas de codificação neural mais presentes na literatura de neurociência. Grosso modo, trata-se de um módulo equivalente a um ACD, que em sistemas digitais converte sinais analógicos em números binários. Porém, em vez de número binário, o módulo gera três tipos de codificação de spikes. Tanto o modelo do framework quanto o do conversor de spikes geraram patentes ainda em avaliação pelo INPI (BR 10 2014 014356 4 e BR 10 2015 004646 4). O avanço do conhecimento neste assunto mostrou-nos a necessidade de processamento em tempo real das redes neurais. Dois fatores impelem nesta direção: um é que leva muito tempo para processar redes pulsadas em Matlab ou mesmo num programa em “C”, e outro é que aspectos dinâmicos das respostas geradas pelas redes neurais não podem ser captados quando há latência entre estímulo e ativação dos atuadores. Assim, estipulamos um novo foco para a pesquisa, que é criar uma plataforma para processamento de informação na forma de spikes em tempo real. Trata-se de uma abordagem bioinspirada, que reproduz em hardware modelos fenomenológicos de neurônios, tentando aproximar ao máximo da forma como se processa dados em sistemas nervosos. Certas simplificações tornam o modelo computável em sistemas digitais como FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) e SoC (Systems on Chip). O modelo da rede/framework foi testado e depurado em Matlab, restando agora a codificação em hardware de cada um dos módulos processadores que compõem o sistema. Trata-se de transcodificar (de Matlab para Verilog), sintetizar e depurar processadores dedicados; por exemplo, um módulo que calcula o neurônio artificial (neuróide) LI&F, outro que calcula retardo na propagação de spikes, outro que processa somatória de estímulos, e assim por diante. Falta ainda compor os módulos em um sistema, processo em andamento e objeto desse projeto de pesquisa. Em adição ao hardware para computação de alto desempenho, devemos criar os drivers e programas de interface para facilitar a interação com os usuários, e um ambiente de simulação de agentes inteligentes, para aplicação da rede na investigação de sistemas de inteligência artificial (IA). Ao final do projeto, teremos desenvolvido uma ferramenta de simulação de redes neurais que leva em conta o atraso na propagação dos spikes (como nos sistemas biológicos), que pode ser usada por neurocientistas, biólogos, computação, etc. Em engenharia de informação, serve para compreender a natureza da informação na forma de spikes, para compreender como topologias neurais manipulam informações, e tomando IA como referência, como agentes inteligentes ou cognitivos podem ser controlados por spikes. Espera-se que o desenvolvimento dessa tecnologia de processamento de informação contribua para o avanço do conhecimento na área, e que fortaleça a abordagem interdisciplinar, modelo no qual a UFABC vem se tornando referência.

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