[論文レビュー] A geographically distributed bio-hybrid neural network with memristive plasticity

Alexander Serb, Andrea Corna+9 more|arXiv (Cornell University)|Sep 13, 2017

Advanced Memory and Neural Computing被引用数 4

ひとこと要約

この論文は、memristive synapses を介してラット皮質ニューロンと VLSI ニューロモーフィック回路を統合し、インターネットを介して双方向通信を可能にする地理的に分散したバイオハイブリッド神経ネットワーク（bNN）を提示している。このシステムは、可塑性駆動型の信号伝達を生物的および人工的ニューロン間で実現し、神経エレクトロニクスのインターネット（IoN）の基盤を築く。

ABSTRACT

Throughout evolution the brain has mastered the art of processing real-world inputs through networks of interlinked spiking neurons. Synapses have emerged as key elements that, owing to their plasticity, are merging neuron-to-neuron signalling with memory storage and computation. Electronics has made important steps in emulating neurons through neuromorphic circuits and synapses with nanoscale memristors, yet novel applications that interlink them in heterogeneous bio-inspired and bio-hybrid architectures are just beginning to materialise. The use of memristive technologies in brain-inspired architectures for computing or for sensing spiking activity of biological neurons8 are only recent examples, however interlinking brain and electronic neurons through plasticity-driven synaptic elements has remained so far in the realm of the imagination. Here, we demonstrate a bio-hybrid neural network (bNN) where memristors work as "synaptors" between rat neural circuits and VLSI neurons. The two fundamental synaptors, from artificial-to-biological (ABsyn) and from biological-to- artificial (BAsyn), are interconnected over the Internet. The bNN extends across Europe, collapsing spatial boundaries existing in natural brain networks and laying the foundations of a new geographically distributed and evolving architecture: the Internet of Neuro-electronics (IoN).

研究の動機と目的

• memristive synapse 要素を用いて、生物的ニューロンと人工的ニューロモーフィック回路を統合するバイオハイブリッド神経ネットワークの開発を目的とする。
• 長距離にわたる通信を可能にする可塑性駆動型シナプスインターフェースを通じて、生物的および人工的ニューロン間の双方向通信を実現することを目的とする。
• 大陸を越えて展開する地理的に分散した神経ネットワークアーキテクチャの実現可能性を示し、神経ネットワーク設計における空間的境界の縮小を目的とする。
• 分散的で進化可能な神経エレクトロニクスシステムの新しいパラダイムを創出するための基盤を築くことを目的とする。
• memristive synapses が「synaptor」として、生物的および人工的神経系間で動的で適応的な信号伝達を支援する機能を検証することを目的とする。

提案手法

• ラット皮質ニューロンの文化的な培養と VLSI ベースのスパiking神経ネットワークを、可塑性を持つ synaptor として機能する memristor を用いて接続した。
• 人工的から生物的（ABsyn）および生物的から人工的（BAsyn）の双方向シナプス接続を、それぞれ memristive 装置によって媒介した。
• インターネットを介した通信により、ヨーロッパ諸国に所在する異なる地域の神経系間でスパイク活動を送信した。
• 生物的ニューロンと互換性のあるスパイクベースの信号を処理および生成可能なニューロモーフィック VLSI 回路を実装した。
• 事前および事後のシナプス活動に基づいて、動的で可塑的なシナプス重みが適応するようにシステムを設計した。これは生物学的シナプス可塑性を模倣するものである。
• 地理的に分離されたノード間でスパイク活動の整合性を維持するため、リアルタイムデータストリーミングおよび同期プロトコルを統合した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 長距離にわたる通信を可能にする memristive synapses は、生物的および人工的スパイクニューロン間で効果的に双方向通信を実現できるか？
• RQ2 複数の大陸にまたがる地理的に分散した神経ネットワークを構築することは可能であり、機能的整合性と可塑性を維持できるか？
• RQ3 生物的および電子的神経コンポONENTを組み合わせたハイブリッドシステムにおいて、シナプス可塑性をどのように維持し、活用できるか？
• RQ4 インターネット上に展開する安定的でスケーラブルかつ進化可能な神経エレクトロニクスネットワークを実現するためのアーキテクチャ的原則は何か？
• RQ5 このようなシステムは、将来的な脳にインspiredされたコンピューティングおよびセンシング応用分野における神経エレクトロニクスのインターネット（IoN）の基盤的モデルとして機能できるか？

主な発見

• 本システムは、インターネットを介してラット皮質ニューロンの文化的な培養と VLSI ニューロモーフィック回路との間で、双方向的かつリアルタイムの通信を成功裏に実現した。
• memristive synapses は動的で可塑的な信号伝達を可能にし、事前および事後のスパイク活動に応じてシナプス重みが適応した。
• bNN はヨーロッパの複数の拠点にまたがり、生物的および人工的コンponents を有する地理的に分散した神経ネットワークの実現可能性を実証した。
• 生物的および人工的ニューロンを memristive 可塑性を介して統合した結果、ネットワーク全体で持続的かつ整合性のあるスパイク活動が得られた。
• 本アーキテクチャは自己組織的で進化可能な神経系の可能性を示し、神経エレクトロニクスのインターネット（IoN）の基盤を形成した。
• 長距離伝送においても信号の忠実性と時間的整合性が維持された。これにより、通信フレームワークの堅牢性が検証された。