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可重构神经形态系统的低延迟分层路由
使用现场可编程门阵列 (FPGA) 实现可重构硬件加速器以进行脉冲神经网络 (SNN) 模拟是一项有前途且有吸引力的研究，因为大规模并行性可以提高执行速度。对于大规模 SNN 模拟，需要大量 FPGA。然而，FPGA 间通信瓶颈会导致拥塞、数据丢失和延迟效率低下。在这项工作中，我们为多 FPGA 采用了基于树的分层互连架构。这种架构是可扩展的，因为可以将新分支添加到树中，从而保持恒定的本地带宽。基于树的方法与线性片上网络 (NoC) 形成对比，在片上网络 (NoC) 中，拥塞可能由众多连接引起。我们提出了一种路由架构，该架构通过采用随机仲裁引入仲裁器机制，考虑先进先出 (FIFO) 缓冲区的数据级队列。该机制有效地减少了由 FIFO 拥塞引起的瓶颈，从而改善了整体延迟。结果显示了为延迟性能分析而收集的测量数据。我们将使用我们提出的随机路由方案的设计性能与传统的循环架构进行了比较。结果表明，与循环仲裁器相比，随机仲裁器实现了更低的最坏情况延迟和更高的整体性能。
最初发表于：Jürgensen, Anna-Maria；哈利利，阿夫辛；奇卡，伊丽莎白；因迪韦里，贾科莫； Nawrot，马丁·保罗（2021 年）。神经形态模型
摘要动物神经系统在处理感官输入方面非常高效。神经形态计算范式旨在硬件实现神经网络计算，以支持构建大脑启发式计算系统的新解决方案。在这里，我们从果蝇幼虫神经系统中的感官处理中获得灵感。由于其计算资源非常有限，只有不到 200 个神经元和不到 1,000 个突触，幼虫嗅觉通路采用基本计算将外围广泛调节的受体输入转换为中央大脑中节能的稀疏代码。我们展示了这种方法如何让我们在脉冲神经网络中实现稀疏编码和刺激模式的可分离性提高，并通过软件模拟和混合信号实时神经形态硬件上的硬件仿真进行了验证。我们验证了反馈抑制是支持整个神经元群体中空间域稀疏性的中心主题，而脉冲频率适应和反馈抑制的组合决定了时间域中的稀疏性。我们的实验表明，这种小型的、生物现实的神经网络在神经形态硬件上有效地实现，能够实现全时间分辨率下感官输入的并行处理和有效编码。
专注于神经形态计算的基准
神经形态（脑启发）计算技术一直引起了研究人员的关注。最近，这种兴趣已经扩展到了商业领域，IBM和英特尔等主要工业参与者探索了技术，以及将神经形态解决方案商业化的启动公司，例如在低功率边缘系统中推断应用程序，通过到GPU的数据中心规模的替代方案，用于大型语言模型的GPU替代方案。随着这种商业兴趣的日益增长的重要性，能够比较和对比替代神经形态产品的优势和劣势，范围从米德（Mead）通过新颖的设备技术（例如，诸如Memristors）（例如，诸如MEAD）提供了基于内在的数字技术和大型数字技术的新型设备技术（例如，通过新颖的设备技术）提供的新型设备技术（例如，通过新型设备技术）偏爱米德（Mead）的开创性工作的替代性和缺点。这种比较需要基准作为比较的基础，但是当前神经形态技术的纯粹多样性为前瞻性基准带来了困难。这个重点问题旨在汇集一些关于神经形态基准测试的一些早期思考。这有各种形式，包括比较在两个不同的神经形态平台上的相同应用程序，并查看哪些应用显示出比常规解决方案具有神经形态优势。收集的论文代表了关于神经形态基准挑战的早期观点，但它们与此事的最后一句话相去甚远 - 在这里还有很多事情要做！
neuromorphic computing in the Netherlands
Neuromorphic computing has enormous potential for very fast and extremely energy-efficient data processing. It can, therefore, play a key role in data analysis in many fields, like for example in healthcare, sustainable food supply for the expanding world population, failure analysis of the power grid as well as for growth in key parts of the Dutch economy, such as for diagnosis of maintenance tasks in logistics. At the same time, neuromorphic computing allows applications such as evaluations of high-dimensional problems or cryptography that are simply impossible or too time and power consuming with standard approaches. In addition, the development of expertise and neuromorphic data processing capabilities would limit the need to transfer privacy-sensitive data and improves digital sovereignty.
社论：从理论到实践：神经形态计算应用的最新发展
近年来，人工智能领域取得了显著进展，其中人工神经网络 (ANN) 走在这场革命的最前沿。这些生物神经元的概念模型在解决分类、模式识别和预测等复杂问题方面表现出了前所未有的能力。然而，随着我们不断突破 ANN 应用的界限，我们面临着一个重大挑战：这些模型对计算的要求很高，而且能耗很高，尤其是在大规模问题和资源有限的应用中。神经形态工程 (NE) 和神经形态计算 (NC) 是两个密切相关的领域，它们为这些紧迫问题提供了有希望的解决方案。NE 旨在复制电路和系统中的生物神经网络行为，而 NC 则专注于开发基于这些生物启发原理的应用程序。这些跨学科领域吸引了来自不同背景的研究人员，包括神经科学、物理学、计算机科学、电气工程和计算机工程，从而培育了一个丰富的创意和创新生态系统。近年来，我们看到在使用数字、模拟和混合信号电路和系统实现生物启发神经元和网络模型方面取得了重大进展。这些发展使我们更接近在人工系统中复制大脑功能。然而，神经形态计算的全部潜力仍有待发挥，在实际应用和现实世界的实现方面仍有许多需要探索的地方。本研究主题“从理论到实践：神经形态计算应用的最新发展”旨在弥合神经形态计算领域的理论进步与实际应用之间的差距。我们寻求能够展示神经形态硬件、新颖架构和各个领域创新应用的最新发展的贡献。我们很高兴提出一个研究主题，其中包含对这个快速发展的领域做出重大贡献的前沿研究文章：
![b”。[6] [6]这些mxenes源自平面内有序的Quaternary 211最大相位，其公式为（m'1.33 m \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9c 0.66）Alc。 m \ xe2 \ x80 \ x9d被蚀刻了，现在将2D纸带到平面内有序的分区。在三种电极构型中（例如，在21 m kch 3 COO中至1.6 V与AgCl [8]），更多的工作集中在基于MXENE的自由膜上，以实现高体积电容（C V），因为它们的高度密度和固定材料的速度，Ontivive of Bindistive of Bindistive oterive otericive oteric oder coldice oteric，选择的电解质。细胞通常达到C S> 300 F G 1或> 1500 F CM 3的高值。 [5d，10]然而，与中性水晶相比，H 2 SO 4既安全也不是绿色。进一步的问题是，i）风险“](/simg/f/f1d7ad45cd712c592430685056caab80f66abd68.webp)
b”。[6] [6]这些mxenes源自平面内有序的Quaternary 211最大相位，其公式为（m'1.33 m \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9c 0.66）Alc。 m \ xe2 \ x80 \ x9d被蚀刻了，现在将2D纸带到平面内有序的分区。在三种电极构型中（例如，在21 m kch 3 COO中至1.6 V与AgCl [8]），更多的工作集中在基于MXENE的自由膜上，以实现高体积电容（C V），因为它们的高度密度和固定材料的速度，Ontivive of Bindistive of Bindistive oterive otericive oteric oder coldice oteric，选择的电解质。细胞通常达到C S> 300 F G 1或> 1500 F CM 3的高值。 [5d，10]然而，与中性水晶相比，H 2 SO 4既安全也不是绿色。进一步的问题是，i）风险“
本期刊文章的自构建后版本可在Linköping大学机构存储库（DIVA）上获得：https：//urn.kb.se/resolve？urn = urn= urn= urnt：se：se：se：se：liu：diva-206387 N.B. N.B.：引用这项工作时，请引用原始出版物。Padinhare Cholakkal，H.，Tu，D.，Fabiano，S。（2024），神经形态感知的有机电化学神经元，自然电子，7（7），525-536。 https://doi.org/10.1038/s41928-024-01200-5
神经形态工程的评论和观点
在XXI世纪，人类被刺激面临全球挑战：气候变化，污染，清洁水，食物和能源的短缺。这些挑战将复杂的系统（例如人类社会，世界经济，城市地区，自然生态系统和地球气候）等复杂的系统（联合国大会，2015年； Martin，2007年； Martin，2007年； Harari，2018； Gentili，2021年； Gentili，2021; Gentili等，2022）。每当我们处理复杂的系统时，我们都会在其描述中遇到一些局限性，并在理解和预测其行为方面。这种局限性概述了所谓的认识论复杂性（Gentili，2023）。限制是由于计算复杂性引起的（Goldreich，2008年）：许多涉及复杂系统的计算问题都是可解决但棘手的。示例是（1）实际问题，例如调度和旅行推销员问题； （2）基本科学问题，例如Schrödinger方程和蛋白质折叠； （3）通过机器学习算法面临的模式识别问题。它们都是指数性的问题，当它们具有较大的维度时，它们会变得棘手：即使我们使用世界上最快的超级计算机，也不可能在合理的时间内确定其确切的解决方案。面对认识论复杂性，因此，计算复杂性是自然计算的有前途的策略（Rozenberg等，2012; Gentili，2023）。自然计算是一条跨学科的研究线，它从自然中汲取灵感来制定（a）新算法，提出（b）（b）计算的新材料和体系结构，以及（c）新方法和模型以了解复杂的系统。新计算体系结构和算法的富裕灵感来源是人类和动物的大脑。他们的模仿激发了神经形态工程的新兴领域，该领域有望超越常规的人工智能（AI）算法和高能量的硬件，
用于融合成像的鸟类宽带神经形态视觉传感器阵列
随着人工智能的发展，可穿戴视觉仿生设备正在取得显著进步。然而，传统的硅视觉芯片往往面临着高能量损失和模拟复杂生物行为的挑战。在本研究中，我们通过精心引导有机分子的排列，构建了范德华 P3HT/GaAs 纳米线 PN 结。结合肖特基结，这实现了多方面的类似鸟类的视觉增强，包括宽带非易失性存储、低光感知和接近零功耗的工作模式，无论是在单个设备和任意基板上的 5×5 阵列中。具体来说，我们实现了超过 5 位的内存传感和计算，具有负和正光电导性。当与两种成像模式（可见光和紫外线）结合时，我们的储层计算系统对颜色识别的准确率高达 94%。它实现了运动和紫外线灰度信息提取（显示防晒霜），从而实现融合视觉成像。这项工作为宽带、高度仿生的光电神经形态系统提供了有前景的材料和器件的联合设计。
生物启发的多模式学习，具有有机神经形态电子，用于行为条件
图S6。其他硬件电路以调理传感器信号。用于调节传感器信号的其他硬件电路的电路图。可以在信号强度（电压）和极性（ - /+）中定义每个传感器信号（灰度，超声波，压力和温度），并且可以在每个传感器输出均无信号（0 V）下确定阈值（ - /+）。（a）颜色传感器。（b）用于压力传感器。（C）用于接近传感器。（d）温度传感器。（e）电路通过Arduino Uno 5V模拟输出提供不同级别和极性电压的水平和极性。（f）印刷电路板的照片，没有连接的信号和电缆。