MODELO DE NEURÔNIO MEMRISTIVO DE DIÓXIDO DE VANÁDIO COM CODIFICAÇÃO DE IMPULSOS PRBS-PWM
A computação neuromórfica caracteriza um recente paradigma de arquitetura computacional que, respaldando-se na estrutura de um sistema neural biológico, almeja ser uma alternativa mais eficiente para o processamento de informações em larga escala. Atendendo a principal força motriz da computação neuromórica, a economia energética, este trabalho propõe um novo modelo de neurônio, estimulado por impulsos codificados por PRBS (Pseudorandom Binary Sequence) e modulados por PWM (Pulse Width Modulation), cuja memristência e ativação são baseadas no comportamento das dinâmicas térmicas e não lineares de transição de fase do composto inorgânico dióxido de vanádio VO2. Embasando-se nos resultados positivos obtidos pelas simulações computacionais neste trabalho, é esperado que esta nova proposta de neurônio artificial, quando implementada em uma rede neural pulsada, seja capaz de estabelecer maiores índices de plasticidade neural e eficiência energética.
MODELO DE NEURÔNIO MEMRISTIVO DE DIÓXIDO DE VANÁDIO COM CODIFICAÇÃO DE IMPULSOS PRBS-PWM
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DOI: 10.22533/at.ed.65220230315
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Palavras-chave: Codificação de Impulsos PRBS-PWM; Eficiência Energética; Dióxido de Vanádio; Memristência; Redes Neurais Pulsadas.
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Keywords: PRBS-PWM Pulse Encoding; Energy Efficiency; Vanadium Dioxide; Memristence; Spiking Neural Networks.
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Abstract:
Neuromorphic computing features a recent paradigm of computational architecture that, based on the structure of a biological neural system, aims to be a more efficient alternative for the large-scale information processing. Attending to neuromorphic computing main driving force, the energy economy, this work proposes a new neuron model, stimulated by pulses encoded by PRBS (Pseudorandom Binary Sequence) and modulated by PWM (Pulse Width Modulation), whose memristence and activation are based on the behavior of the thermal and nonlinear phase transition dynamics of the inorganic compound vanadium dioxide VO2. Based on the positive results obtained by the computational simulations in this work, it is expected that this new proposal of artificial neuron, when implemented in a spiking neural network, will be able to establish higher standards of neural plasticity and energy efficiency.
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Número de páginas: 19
- Luiz Alberto Luz de Almeida
- Felipe Sadami Oiwa da Costa
- Rennan Santos de Araujo
