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Unidades de investigación » Diseño y test de circuitos integrados de señal mixta » Sistemas Neuromórficos

Sistemas neuromórficos

Contacto:

Bernabé Linares Barranco

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Teresa Serrano Gotarredona

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Palabras clave: spiking neural-circuits; signal-processing; learning; AER (address-event-representation); AER-contrast-retinas; AER-motion-retinas; AER-processors; AER-convolution; STDP (spike-timing-dependent-plasticity); low-power; frame-free-vision; convolutional-neural-networks

Descripción
El grupo de sistemas neuromórficos del IMSE desarrolla microchips sensores y procesadores que imitan el sensado y procesado de los seres biológicos, así como sistemas multi-chip e híbridos chips-FPGAs para escalar a mayor dimensión. También trabaja sobre algoritmos y técnicas de procesado sensorial basados en información pulsante. Los chips emplean técnicas de diseño mixto, baja corriente, baja tensión, así como técnicas de comunicación de alta velocidad. Se emplean tecnologías mixtas o digitales, y también se proyectan a aplicaciones que exploten tecnologías emergentes nanométricos o dispositivos nuevos del tipo memristores. Actualmente, el grupo se centra principalmente en sistemas de visión por eventos sin fotogramas, construyendo retinas sensoras de contraste espacial o temporal (DVS -Dynamic Vision Sensors), que posteriormente se procesan por sistemas convolucionadores por eventos, como por ejemplo 'Event-Driven Convolutional Neural Networks' para reconocimiento de objetos a muy alta velocidad. Estos chips y sistemas emplean técnicas de comunicación AER (Address Event Representation).
Las retinas por eventos no producen secuencias de fotogramas como las cámaras convencionales. En su lugar, cada píxel sensa luz y calcula una determinada propiedad (contraste espacial, cambio temporal) de manera contínua en el tiempo. Cuando esta propiedad supera un umbral preestablecido, el píxel envía un evento al exterior (que normalmente consiste en la coordenada x,y del píxel más el signo del umbral), que se escribe en un bus (o varios) de alta velocidad, con protocolo y 'handshaking' asíncrono. De esta manera los sensores producen flujos contínuos de eventos y los procesadores posteriores los procesan evento a evento.
Sistema sensor-procesador por eventos, con (a) retina-DVS y convolucionador-multi-kernel (b,c): capta espiral de 500Hz del osciloscopio (e), generando eventos (x,y,t), representando la trayectoria espacio-temporal (d).
Sensado-reconocimento de formas por eventos. (a) sistema, (b) estímulo, (c) eventos, (d-f) salida de las distintas etapas mostrando reconocimiento del 'trébol' simultáneo al estímulo
Resultados destacados
B. Linares-Barranco, "Memristors fire away", Nature Electronics, vol. 1, no. 2, pp. 100-101, 2018 » doi
L.A. Camuñas-Mesa, T. Serrano-Gotarredona, S. Ieng, R. Benosman and B. Linares-Barranco, "Event-driven Stereo Visual Tracking Algorithm to Solve Object Occlusion", IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems, 2018 » doi
Yousefzadeh, M. Jablonski, T. Iakymchuk, A. Linares-Barranco, A. Rosado, L.A. Plana, S. Temple, T. Serrano-Gotarredona, S. Furber, and B. Linares-Barranco, "On Multiple AER Handshaking channels over High-Speed Bit-Serial Bi-Directional LVDS Links with Flow-Control and Clock-Correction on Commercial FPGAs for Scalable Neurmorphic Systems", IEEE Trans. on Biomedical Circuits and Systems, vol 11, no. 5, pp. 1133-1147, 2017 » doi
T. Serrano-Gotarredona and B. Linares-Barranco, "A 128x128 1.5% Contrast Sensitivity 0.9% FPN 3us Latency 4mW Asynchronous Frame-Free Dynamic Vision Sensor Using Transimpedance Amplifiers", IEEE J. Solid-State Circuits, IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 48, no. 3, pp. 827-838, 2013 » doi
G. Indiveri, B. Linares-Barranco, R. Legenstein, G. Deligeorgis and T. Prodromakis, "Integration of nanoscale memristor synapses in neuromorphic computing architectures", Nanotechnology, vol. 24, no. 38, article number 384010, 2013 » doi
Proyectos y contratos de investigación relacionados con la línea
NeuRAM3: Neural Computing Architectures in Advanced Monolithic 3D-VLSI Nano-Technologies » web
IP: Teresa Serrano-Gotarredona
Financia: Unión Europea, ICT (H2020)
Ene 2016 - Dic 2018
ECOMODE: Event-Driven Compressive Vision for Multimodal Interaction with Mobile Devices » web
IP: Bernabé Linares-Barranco
Financia: Unión Europea, ICT (H2020)
Ene 2015 - Dic 2018
HBP: Proyecto cerebro humano » web
IP: Bernabé Linares-Barranco
Financia: Unión Europea, FET-Flagship (H2020)
Abr 2014 - Mar 2016
CAVIAR: Convolution AER Vision Architecture
IP: Bernabé Linares-Barranco
Financia: Unión Europea, IST (VPM)
Jun 2002 - Jun 2006
NABAB: Nanocomputing building Blocks with acquired Behaviour
IP: Teresa Serrano Gotarredona
Financia: Unión Europea, ICT (FP7)
Abr 2007 - Abr 2010