Implementação de redes neurais por pulsos a partir de sinapses memristivas

• Autor(a) principal: Wellington de Oliveira Avelino
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/52456; https://orcid.org/0000-0002-9273-9827
• topic: Inteligência artificial; Sistemas neuromórficos; Memristores; Redes neurais por pulsos; Treinamento local; Transportadores de corrente de segunda geração; Engenharia elétrica; Inteligência artificial; Redes neurais (Computação)

As aplicações de inteligência artificial (IA) estão cada vez mais presentes e necessárias, principalmente as redes neurais (RN). A limitação no escalonamento da tecnologia CMOS (do inglês complementary metal-oxide-semiconductor) e a crescente complexidade computacional dessas aplicações exigem implementações de hardware mais energeticamente eficientes e escaláveis. As principais primitivas de computação de RNs são operações de multiplicações e acumulações que levam a um movimento significativo de dados entre memória e unidade de processamento nos sistemas computacionais baseados na arquitetura de von Neumann. Uma alternativa promissora é a mimetização da computação baseada em eventos, como em sistemas neuromórficos, colocalizando memória e processamento. Novos elementos de circuito inspirados no funcionamento neurológico representam uma nova alternativa para atingir a tão desejada eficiência computacional do cérebro, entre eles, uma série de dispositivos nanoescalares, conhecidos como memristores, foram propostos para serem usados como elementos fundamentais na construção de sinapses e neurônios artificiais. Nesse cenário, os esforços desse trabalho visam impulsionar a implementação de redes neurais por pulsos (RNP) com memristores à maturidade tecnológica. Essa tese foca em aspectos construtivos das redes, destacando metodologias para o acoplamento entre os elementos da rede estabelecendo condições satisfatórias para maximizar a eficiência no processamento da informação e implementação de técnicas de treinamento locais. Com esse propósito, uma plataforma de testes e um ambiente gráfico de interface com o usuário foram especialmente desenvolvidos e participaram na demonstração de uma rede neural inteiramente implementada em hardware a partir de sinapses memristivas, circuitos de neurônios a partir de dispositivos de NDR (do inglês negative differential resistance) e circuitos complementares. Ainda, experimentos prototípicos foram demonstrados para validar inferência e aprendizagem em redes neurais a partir desses componentes.