Modelo de neurônio memristivo de dióxido de vanádio com codificação de impulsos Sigma-Delta-PWM

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Sena, Bruno Aparecido Sousa Figueiredo
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFABC
Texto Completo: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122136
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Luiz Alberto Luz de Almeida
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Para implementar o NMLIFVO2 é necessário compreender como a histerese da dinâmica térmica do filme fino de dióxido de vanádio se comporta e para isso essa dinâmica térmica da transição de fase foi modelada e simulada no software MATLAB com a adaptação da representação matemática de histerese limiting loop proximity, devido a simplicidade de representação matemática e excelente resposta na transição de fase do dióxido de vanádio e analisou-se o comportamento do NMLIFVO2 com a codificação de impulsos sigma-delta-PWM. Foi simulado o comportamento da histerese do dióxido de vanádio e logo após foi simulado esse comportamento sendo excitado em impulsos pela resultante de entradas de tensão com valores entre 0 e 1V, que são codificadas pela modulação sigma-delta e multiplicadas por pesos sinápticos codificados em modulação por largura de pulso (PWM), em outras palavras, a resultante destes sinais (entrada e peso sináptico) é a entrada codificada em impulsos do neurônio memristivo leaky integrate-and-fire de dióxido de vanádio (NMLIFVO2). A obtenção e análise das respostas em resistência e temperatura do NMLIFVO2 variando-se os valores de entrada e pesos sinápticos também são frutos deste trabalho. O NMLIFVO2 proposto comporta-se de maneira análoga ao cérebro no processamento de dados, pois também é baseado em impulsos e disparos. Além disso, o NMLIFVO2 também está alinhado a computação neuromórfica pela possibilidade de implementação física em pequeno tamanho e baixo consumo de energia. A mudança de condutividade sob a ação de sinais pulsados torna o NMLIFVO2 um análogo eletrônico quase ideal de um neurônio biológico com sinapse. Sua utilização é promissora em sistemas baseados em eventos e redes neurais pulsadas que poderá ser constituídas de nós de NMLIFVO2, que validarão a capacidade de memória e aprendizado desta implementação e fazem parte dos trabalhos futuros desta linha de pesquisa.The study of Vanadium Dioxide (VO2) has been outstanding in recent years due to metalinsulation transition (MIT). The hysteretic shape with which the crystal arrangements of VO2 operate in the transition phase closely resemble the shape of the magnetic hysteresis, and hence of the magnetic domains. This hysteretic feature, which can be used as memory, is used in this study to implement the leaky integrate-and-fire memristive neuron of VO2 (NMLIFVO2). In order to implement the NMLIFVO2 it is necessary to understand how the hysteresis of the thermal dynamics of the thin film of VO2 behaves and for this, this thermal dynamics of the phase transition was modeled and simulated in MATLAB software with its hysteretic characteristic with the adaptation of the mathematical representation of hysteresis L2P, due to the simplicity of mathematical representation and excellent response in the transition phase of VO2 with the mathematical representation of the VO2 hysteresis, the phase transition of VO2 in the MATLAB software is modeled and simulated and the feature of the NMLIFVO2 with sigma-delta-PWM coding are analyzed. The behavior of the VO2 hysteresis is simulated and soon after this simulation is simulated this behavior being excited by the result of voltage inputs coding in pulse into sigma-delta modulation and multiplied by synaptic weights coding in pulse width modulation (PWM), in other words, the result of these signals (input and weight) is the input of the NMLIFVO2. The analysis of feature responses of NMLIFVO2 by varying the input values and synaptic weight are also the fruits of this work. The NMLIFVO2 behaves in a way similar to the brain in data processing and this is already a system that consumes little energy compared to von Neumann systems, for example, the NMLIFVO2 has low energy consumption and size, thus being aligned with the objectives of neuromorphic computation, and also that the change of conductivity under the action of pulsed signals makes NMLIFVO2 an almost ideal electronic analogue of a synapse. Its use is promising in spiking of event-based systems and neural networks made up of NMLIFVO2 nodes, which will validate the memory and learning capacity of this implementation.Almeida, Luiz Alberto Luz deSouza, Denise Criado Pereira deCambraia, Mario SergioSena, Bruno Aparecido Sousa Figueiredo2019info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf59 f. : il.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122136http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122136&midiaext=79255http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122136&midiaext=79256Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.br/php/capa.php?obra=122136porreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-02-24T15:31:30Zoai:BDTD:122136Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2022-02-24T15:31:30Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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