[論文レビュー] Control of the Correlation of Spontaneous Neuron Activity in Biological and Noise-activated CMOS Artificial Neural Microcircuits

Ramin Hasani, Giorgio Ferrari+6 more|arXiv (Cornell University)|Feb 24, 2017

Neuroscience and Neural Engineering参考文献 46被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、調整されたノイズ注入と設定可能なシナプス結合を用いて、生物学的皮質マイクロサーキットで観察される自発的発火相関を再現する低消費電力のCMOSベースの人工神経微小回路を提示する。複数のシナプスを介したインターニューロン媒介通信を模倣することで、人工系は生物学的ネットワークと同等の相関レベルを達成し、強い相互集団相関を実現するには高密度のシナプス結合が不可欠であることが明らかになった。

ABSTRACT

There are several indications that brain is organized not on a basis of individual unreliable neurons, but on a micro-circuital scale providing Lego blocks employed to create complex architectures. At such an intermediate scale, the firing activity in the microcircuits is governed by collective effects emerging by the background noise soliciting spontaneous firing, the degree of mutual connections between the neurons, and the topology of the connections. We compare spontaneous firing activity of small populations of neurons adhering to an engineered scaffold with simulations of biologically plausible CMOS artificial neuron populations whose spontaneous activity is ignited by tailored background noise. We provide a full set of flexible and low-power consuming silicon blocks including neurons, excitatory and inhibitory synapses, and both white and pink noise generators for spontaneous firing activation. We achieve a comparable degree of correlation of the firing activity of the biological neurons by controlling the kind and the number of connection among the silicon neurons. The correlation between groups of neurons, organized as a ring of four distinct populations connected by the equivalent of interneurons, is triggered more effectively by adding multiple synapses to the connections than increasing the number of independent point-to-point connections. The comparison between the biological and the artificial systems suggests that a considerable number of synapses is active also in biological populations adhering to engineered scaffolds.

研究の動機と目的

• 生物的マイクロサーキットにおける集団レベルでの自発的神経活動相関がどのように生じるかを理解すること。
• ノイズ活性化スパイクニューロンを用いて、生物学的相関ダイナミクスを再現する低消費電力のシリコンベース人工神経系を開発すること。
• シナプス結合パターンとノイズタイプが、生物学的および人工系における集団間相関に与える影響を調査すること。
• 生物学的マイクロサーキットの結合構造を、その相関プロファイルと人工対応物を一致させることで逆設計すること。
• CMOS技術を用いたスケーラブルかつ再構成可能な神経形状プラットフォームを確立し、集団的神経ダイナミクスを研究すること。

提案手法

• 0.35 µm CMOSプロセスを用いた、コンactで低消費電力のCMOSシリコンニューロン、興奮性および抑制性シナプス、および白色およびピンクノイズ発生器の設計。
• 4つの分離されたニューロンアイランドをインターニューロンを介して接続するリングトポロジーの実装により、集団間通信を可能にする。
• 両方の生物学的および人工ニューロンで自発的発火活動を誘発するためにガウス白色ノイズを入力として使用。
• 島間ニューロンのスパイクトレイン間の統計的依存性を測定するためにピアソン相関係数を採用。
• インターニューロン接続タイプの系統的変更：1点対1点接続対複数シナプス接続を比較し、相関に与える影響を評価。
• MATLABの corrcoef 関数を用いて、64ニューロンおよび1024シナプスを有する人工ネットワークの相関係数行列を計算。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人工ニューロンアイランド間のシナプス接続の数と種別が、自発的発火活動の相関にどのように影響するか？
• RQ2 CMOSベースの人工ニューロンマイクロサーキットは、生物学的皮質マイクロサーキットで観察される相関ダイナミクスを再現できるか？
• RQ3 バックグラウンドノイズ（白色対ピンク）は、自発的発火および集団間相関をどのように調整するか？
• RQ4 複数シナプス接続は、1点対1点接続に比べて神経集団間の相関をどのように向上させるか？
• RQ5 生物学的マイクロサーキットの結合構造は、人工系の出力を一致させることでどの程度逆設計可能か？

主な発見

• 人工CMOS神経ネットワークは、1つの接続あたり複数のシナプスを用いることで、生物学的皮質マイクロサーキットとほぼ同等の相関レベルを達成した。
• インターニューロン接続に複数のシナプスを追加することで、独立した1点対1点接続を増やすのよりも、集団間相関が顕著に向上した。
• 3×8トポロジーを持つ三重シナプス接続を有する人工系の相関係数行列は、生物学的ネットワークの相関プロファイルと極めて類似しており、高精度な再現が示された。
• 次の島のすべてのニューロンに完全接続していても、人工系の相関は飽和しなかった。これは、相関の上限を規定する要因として、非相関ノイズの注入が関与している可能性を示唆している。
• 結果から、生物学的マイクロサーキットは強い安定した相関を実現するために、1つのインターニューロンあたり多数の機能的シナプスを用いている可能性が示唆された。
• 白色およびピンクノイズ発生器の併用により、柔軟かつ生物学的に妥当な自発的発火の活性化が可能となり、強固で低消費電力の神経形状動作を支援した。