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Previous issue date: 2015-07-28 / CNPQ / O presente trabalho descreve a investigação e desenvolvimento de soluções para excitação Redes
Neurais Pulsadas de tempo real a partir de grandezas físicas transduzidas e sinais simulados. Para
isso foi desenvolvido um hardware dedicado de baixo custo capaz de transformar dados em trens
de spikes, que são processados por essas redes. O sistema visa converter sinais digitais em spikes
de neurônios artificiais, que são pulsos de 1 ms de duração. O sistema ainda pode organizar neurônios
que disparam conjuntamente, a fim de gerar os três códigos neurais mais importantes descritos
na literatura da neurociência: codificação por taxa de disparos, codificação por populações e codificação
temporal. São descritas ainda duas topologias de amostradores (samplers) que discretizam
representações na forma de populações neurais, que devem ser processadas segundo a abordagem
Computação por Assembleias Neurais. Uma das topologias recolhe amostras na forma de populações
de neurônios ativos durante um período definido (codificação por população), enquanto a outra
recolhe amostras baseada na diferença temporal entre spikes (codificação temporal). Os sinais resultantes
da amostragem podem ser utilizados internamente na rede como representações discretas de
informações. Os sinais amostrados podem ainda ser utilizados como entradas de circuitos de tomada
de decisão, cuja descrição das características e simulações também é parte deste trabalho. / This work describes the research and development of solutions for excitement of real-time Spiking
Neural Networks from transduced physical quantities and simulated signals. For this it developed
a dedicated low cost hardware able to turn data into spike trains, which are processed by these
networks. The systemaims to convert digital signals into spikes of artificial neurons, which are pulses
of 1 ms. The system can even arrange neurons that fire together to generate the three most important
neural codes described in the neuroscience literature: rate coding, populations coding and temporal
coding. Two topologies of samplers are described; these topologies discretize representations in the
form of neural populations that should be processed according to Neural Assembly Computing approach.
One of these topologies collects samples as populations of neurons active during a defined
period (population coding), while the other topology collects samples based on the time difference
between spikes (temporal coding). The signals resulting from the sample can be used internally in the
network as discrete representations of information. The sampled signals may also be used as inputs
of decision-making circuits, the description of the characteristics and simulation of these circuits is
also part of this work.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/16835 |
| Date | 28 July 2015 |
| Creators | OLIVEIRA NETO, José Rodrigues de |
| Contributors | RIBEIRO, João Henrique Ranhel, CAJUEIRO, João Paulo Cerquinho |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Engenharia Eletrica, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Breton |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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