論文の概要: BrainCog: A Spiking Neural Network based Brain-inspired Cognitive Intelligence Engine for Brain-inspired AI and Brain Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08533v2
• Date: Wed, 12 Jul 2023 02:03:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 20:37:00.553685
• Title: BrainCog: A Spiking Neural Network based Brain-inspired Cognitive Intelligence Engine for Brain-inspired AI and Brain Simulation
• Title（参考訳）: BrainCog:脳にインスパイアされたAIと脳シミュレーションのためのスパイクニューラルネットワークベースの認知人工知能エンジン
• Authors: Yi Zeng, Dongcheng Zhao, Feifei Zhao, Guobin Shen, Yiting Dong, Enmeng Lu, Qian Zhang, Yinqian Sun, Qian Liang, Yuxuan Zhao, Zhuoya Zhao, Hongjian Fang, Yuwei Wang, Yang Li, Xin Liu, Chengcheng Du, Qingqun Kong, Zizhe Ruan, Weida Bi
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、脳にインスパイアされた人工知能と計算神経科学に広く注目を集めている。 脳にインスパイアされたAIと脳シミュレーションモデルを作成するために、脳にインスパイアされた認知知エンジン(BrainCog)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.83583563493804
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking neural networks (SNNs) have attracted extensive attentions in Brain-inspired Artificial Intelligence and computational neuroscience. They can be used to simulate biological information processing in the brain at multiple scales. More importantly, SNNs serve as an appropriate level of abstraction to bring inspirations from brain and cognition to Artificial Intelligence. In this paper, we present the Brain-inspired Cognitive Intelligence Engine (BrainCog) for creating brain-inspired AI and brain simulation models. BrainCog incorporates different types of spiking neuron models, learning rules, brain areas, etc., as essential modules provided by the platform. Based on these easy-to-use modules, BrainCog supports various brain-inspired cognitive functions, including Perception and Learning, Decision Making, Knowledge Representation and Reasoning, Motor Control, and Social Cognition. These brain-inspired AI models have been effectively validated on various supervised, unsupervised, and reinforcement learning tasks, and they can be used to enable AI models to be with multiple brain-inspired cognitive functions. For brain simulation, BrainCog realizes the function simulation of decision-making, working memory, the structure simulation of the Neural Circuit, and whole brain structure simulation of Mouse brain, Macaque brain, and Human brain. An AI engine named BORN is developed based on BrainCog, and it demonstrates how the components of BrainCog can be integrated and used to build AI models and applications. To enable the scientific quest to decode the nature of biological intelligence and create AI, BrainCog aims to provide essential and easy-to-use building blocks, and infrastructural support to develop brain-inspired spiking neural network based AI, and to simulate the cognitive brains at multiple scales. The online repository of BrainCog can be found at https://github.com/braincog-x.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、脳にインスパイアされた人工知能と計算神経科学に広く注目を集めている。 それらは、複数のスケールで脳内の生物学的情報処理をシミュレートするために使用できる。 さらに重要なのは、SNNが脳や認知から人工知能へのインスピレーションをもたらすための適切な抽象化レベルとして機能することです。 本稿では、脳にインスパイアされたAIと脳シミュレーションモデルを作成するために、脳にインスパイアされた認知知エンジン(BrainCog)を提案する。 BrainCogは、さまざまな種類のスパイキングニューロンモデル、学習規則、脳領域などをプラットフォームが提供する必須モジュールとして組み込んでいる。 こうした使い易いモジュールに基づいて、BrainCogは知覚と学習、意思決定、知識表現と推論、モーターコントロール、社会認知など、脳にインスパイアされた様々な認知機能をサポートしている。 これらの脳にインスパイアされたAIモデルは、様々な教師付き、教師なし、強化学習タスクで効果的に検証されており、複数の脳にインスパイアされた認知機能を持つAIモデルを可能にするために使用できる。 脳シミュレーションのためにBrainCogは、意思決定、ワーキングメモリ、ニューラルサーキットの構造シミュレーション、マウス脳、マカク脳、およびヒト脳の全脳構造シミュレーションの関数シミュレーションを実現する。 BORNという名のAIエンジンがBrainCogに基づいて開発されており、BrainCogのコンポーネントをどのように統合してAIモデルやアプリケーションを構築するかを示している。 BrainCogは、生物学的インテリジェンスの性質を解読し、AIを作成するための科学的な探求を可能にするため、脳にインスパイアされたスパイクニューラルネットワークベースのAIを開発し、認知脳を複数のスケールでシミュレートすることを目的としている。 braincogのオンラインリポジトリはhttps://github.com/braincog-xにある。

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