論文の概要: Neuromorphic Retina: An FPGA-based Emulator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08943v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 16:45:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:52:52.322135
• Title: Neuromorphic Retina: An FPGA-based Emulator
• Title（参考訳）: ニューロモルフィック網膜 : FPGAベースのエミュレータ
• Authors: Prince Phillip, Pallab Kumar Nath, Kapil Jainwal, Andre van Schaik, Chetan Singh Thakur,
• Abstract要約: 我々はFPGA上でニューロモルフィック網膜モデルをエミュレートしている。 ファシック細胞とトニック細胞は、最も単純な方法で網膜で実現可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6444558948529873
• License:
• Abstract: Implementing accurate models of the retina is a challenging task, particularly in the context of creating visual prosthetics and devices. Notwithstanding the presence of diverse artificial renditions of the retina, the imperative task persists to pursue a more realistic model. In this work, we are emulating a neuromorphic retina model on an FPGA. The key feature of this model is its powerful adaptation to luminance and contrast, which allows it to accurately emulate the sensitivity of the biological retina to changes in light levels. Phasic and tonic cells are realizable in the retina in the simplest way possible. Our FPGA implementation of the proposed biologically inspired digital retina, incorporating a receptive field with a center-surround structure, is reconfigurable and can support 128*128 pixel images at a frame rate of 200fps. It consumes 1720 slices, approximately 3.7k Look-Up Tables (LUTs), and Flip-Flops (FFs) on the FPGA. This implementation provides a high-performance, low-power, and small-area solution and could be a significant step forward in the development of biologically plausible retinal prostheses with enhanced information processing capabilities
• Abstract（参考訳）: 網膜の正確なモデルを実装することは、特に視覚的な人工装具やデバイスを作るという文脈において難しい課題である。 網膜の多様な人工交配が存在するにもかかわらず、命令的タスクはより現実的なモデル追求に継続する。 本研究ではFPGA上でニューロモルフィック網膜モデルをエミュレートする。 このモデルの主な特徴は、輝度とコントラストへの強力な適応であり、生体網膜の感度を光レベルの変化に正確にエミュレートすることができる。 ファシック細胞とトニック細胞は、最も単純な方法で網膜で実現可能である。 提案する生物学的にインスピレーションを受けたデジタル網膜のFPGA実装は、中心を包含した受容体を再構成可能であり、フレームレート200fpsで128*128ピクセル画像をサポートすることができる。 1720のスライス、約3.7kのLook-Up Tables(LUT)、FPGA上のFlip-Flops(FF)を消費する。 この実装は、高性能、低消費電力、小面積のソリューションを提供し、情報処理能力の強化された生物学的に可塑性な網膜補綴物の開発において重要な一歩となる可能性がある。

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