OSPEN: an open source platform for emulating neuromorphic hardware
OSPEN: an open source platform for emulating neuromorphic hardware
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OSPEN：用于模拟神经形态硬件的开源平台
DOI：
10.11591/ijres.v12.i1.pp1-8
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Ghani A
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Ghani A
本文展示了一个框架，需要一个自下而上的方法来加速研究，开发和验证的神经启发传感设备的现实生活中的应用。以前的神经形态工程工作主要考虑应用特定的设计，这对于研究人员开发新的应用和模拟神经启发系统的真实行为是一个很大的限制。因此，为了实现完全并行的类脑计算，本文提出了一种方法，其中在软件中仿真尖峰神经元模型，然后实现电子电路并进行表征。所提出的方法提供了一个独特的视角，即实验测量从制造的设备允许经验模型的开发。该技术作为神经启发设备的理论和实践方面之间的桥梁。通过软件模拟和经验建模表明，所提出的技术能够复制神经动力学和突触后电位。回顾过去，拟议的框架为医疗保健、应用机器学习和物联网（IoT）等一系列应用提供了开源神经启发硬件的第一步。
This paper demonstrates a framework that entails a bottom-up approach to accelerate research, development, and verification of neuro-inspired sensing devices for real-life applications. Previous work in neuromorphic engineering mostly considered application-specific designs which is a strong limitation for researchers to develop novel applications and emulate the true behaviour of neuro-inspired systems. Hence to enable the fully parallel brain-like computations, this paper proposes a methodology where a spiking neuron model was emulated in software and electronic circuits were then implemented and characterized. The proposed approach offers a unique perspective whereby experimental measurements taken from a fabricated device allowing empirical models to be developed. This technique acts as a bridge between the theoretical and practical aspects of neuro-inspired devices. It is shown through software simulations and empirical modelling that the proposed technique is capable of replicating neural dynamics and post-synaptic potentials. Retrospectively, the proposed framework offers a first step towards open-source neuro-inspired hardware for a range of applications such as healthcare, applied machine learning and the internet of things (IoT).
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