論文の概要: Integrate-and-fire circuit for converting analog signals to spikes using phase encoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02055v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 13:55:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 14:11:09.463666
• Title: Integrate-and-fire circuit for converting analog signals to spikes using phase encoding
• Title（参考訳）: 位相符号化を用いたアナログ信号をスパイクに変換する積分ファイア回路
• Authors: Javier Lopez-Randulfe, Nico Reeb and Alois Knoll
• Abstract要約: 2つの戦略は、エンド・ツー・エンドのニューロモルフィック・アプリケーションにおいて、低エネルギー消費と高速な処理速度を達成することを約束している。 本稿では,連続的なアナログ信号を時間コードスパイクの列に符号化するための,漏洩集積・発火ニューロンモデルの屈折周期の適応制御を提案する。 デジタルニューロモルフィックチップは生成されたスパイク列車を処理し、フーリエ変換のスパイクバージョンを用いて信号の周波数スペクトルを計算した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.485617023466674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Processing sensor data with spiking neural networks on digital neuromorphic chips requires converting continuous analog signals into spike pulses. Two strategies are promising for achieving low energy consumption and fast processing speeds in end-to-end neuromorphic applications. First, to directly encode analog signals to spikes to bypass the need for an analog-to-digital converter (ADC). Second, to use temporal encoding techniques to maximize the spike sparsity, which is a crucial parameter for fast and efficient neuromorphic processing. In this work, we propose an adaptive control of the refractory period of the leaky integrate-and-fire (LIF) neuron model for encoding continuous analog signals into a train of time-coded spikes. The LIF-based encoder generates phase-encoded spikes that are compatible with digital hardware. We implemented the neuron model on a physical circuit and tested it with different electric signals. A digital neuromorphic chip processed the generated spike trains and computed the signal's frequency spectrum using a spiking version of the Fourier transform. We tested the prototype circuit on electric signals up to 1 KHz. Thus, we provide an end-to-end neuromorphic application that generates the frequency spectrum of an electric signal without the need for an ADC or a digital signal processing algorithm.
• Abstract（参考訳）: センサデータをデジタルニューロモルフィックチップ上でスパイクニューラルネットワークで処理するには、連続したアナログ信号をスパイクパルスに変換する必要がある。 2つの戦略は、エンド・ツー・エンドのニューロモルフィック・アプリケーションにおいて低エネルギー消費と高速な処理速度を達成することを約束している。 まず、アナログ信号をスパイクに直接エンコードしてアナログ・デジタルコンバータ(ADC)をバイパスする。 第二に、時間符号化技術を用いてスパイク間隔を最大化することは、高速で効率的なニューロモルフィック処理の重要なパラメータである。 本研究では,連続アナログ信号を時間符号化スパイク列に符号化するリーク型積分・ファイア(lif)ニューロンモデルの耐火期間の適応制御を提案する。 LIFベースのエンコーダは、デジタルハードウェアと互換性のある位相符号化スパイクを生成する。 ニューロンモデルを物理回路に実装し,異なる電気信号を用いて実験を行った。 デジタルニューロモルフィックチップは生成されたスパイク列車を処理し、フーリエ変換のスパイクバージョンを用いて信号の周波数スペクトルを計算した。 試作回路を1KHzまでの電気信号で試験した。 そこで我々は、ADCやデジタル信号処理アルゴリズムを必要とせずに、電気信号の周波数スペクトルを生成するエンドツーエンドのニューロモルフィックアプリケーションを提供する。

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