論文の概要: Mapping and Validating a Point Neuron Model on Intel's Neuromorphic Hardware Loihi

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10835v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 16:52:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 01:09:03.734927
• Title: Mapping and Validating a Point Neuron Model on Intel's Neuromorphic Hardware Loihi
• Title（参考訳）: IntelのニューロモルフィックハードウェアLoihiにおける点ニューロンモデルのマッピングと検証
• Authors: Srijanie Dey and Alexander Dimitrov
• Abstract要約: インテルの第5世代ニューロモルフィックチップ「Loihi」の可能性について検討する。 Loihiは、脳内のニューロンをエミュレートするスパイキングニューラルネットワーク(SNN)という新しいアイデアに基づいている。 Loihiは従来のシミュレーションを非常に効率的に再現し、ネットワークが大きくなるにつれて、時間とエネルギーの両方のパフォーマンスにおいて顕著にスケールする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neuromorphic hardware is based on emulating the natural biological structure of the brain. Since its computational model is similar to standard neural models, it could serve as a computational acceleration for research projects in the field of neuroscience and artificial intelligence, including biomedical applications. However, in order to exploit this new generation of computer chips, rigorous simulation and consequent validation of brain-based experimental data is imperative. In this work, we investigate the potential of Intel's fifth generation neuromorphic chip - `Loihi', which is based on the novel idea of Spiking Neural Networks (SNNs) emulating the neurons in the brain. The work is implemented in context of simulating the Leaky Integrate and Fire (LIF) models based on the mouse primary visual cortex matched to a rich data set of anatomical, physiological and behavioral constraints. Simulations on the classical hardware serve as the validation platform for the neuromorphic implementation. We find that Loihi replicates classical simulations very efficiently and scales notably well in terms of both time and energy performance as the networks get larger.
• Abstract（参考訳）: ニューロモルフィックハードウェアは、脳の自然の生物学的構造をエミュレートすることに基づいている。 その計算モデルは標準的な神経モデルと似ているため、神経科学と人工知能の分野での研究プロジェクトのための計算加速度として機能する可能性がある。 しかし、この新世代のコンピュータチップを活用するためには、厳密なシミュレーションと脳に基づいた実験データの検証が不可欠である。 本研究では,脳内のニューロンをエミュレートするスパイキングニューラルネットワーク(SNN)の新たなアイデアに基づいて,Intelの第5世代ニューロモルフィックチップ「Loihi」の可能性を検討する。 この研究は、解剖学的、生理学的、行動的制約の豊富なデータセットと一致したマウス一次視覚野に基づくLeaky Integrate and Fire(LIF)モデルをシミュレートする文脈で実施されている。 古典的ハードウェア上のシミュレーションは、ニューロモルフィック実装の検証プラットフォームとして機能する。 Loihiは従来のシミュレーションを非常に効率的に再現し、ネットワークが大きくなるにつれて、時間とエネルギーの両方のパフォーマンスの点で顕著にスケールする。

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