[論文レビュー] Superconducting Optoelectronic Neurons II: Receiver Circuits

Jeffrey M. Shainline, Sonia Buckley+6 more|arXiv (Cornell University)|May 7, 2018

Neural dynamics and brain function参考文献 55被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、単一光子検出イベントを量子化されたフラックスォンに変換する超伝導型光エレクトロニクスニューロン受信回路を提示する。シナプスの重みは電流バイアスにより動的に制御可能であり、誘導結合を介したしきい値ループへの接続により、最大1000個のシナプス入力をスケーラブルかつ低ノイズで統合可能であり、興奮性および抑制性接続を備えたレート符号化および時間符号化の両方の機能を実現する。

ABSTRACT

Circuits using superconducting single-photon detectors and Josephson junctions to perform signal reception, synaptic weighting, and integration are investigated. The circuits convert photon-detection events into flux quanta, the number of which is determined by the synaptic weight. The current from many synaptic connections is inductively coupled to a superconducting loop that implements the neuronal threshold operation. Designs are presented for synapses and neurons that perform integration as well as detect coincidence events for temporal coding. Both excitatory and inhibitory connections are demonstrated. It is shown that a neuron with a single integration loop can receive input from 1000 such synaptic connections, and neurons of similar design could employ many loops for dendritic processing.

研究の動機と目的

• 光子入力を用いたエネルギー効率が高く高速な信号受信を実現する神経ネットワーク向け超伝導型光エレクトロニクス受信回路の開発。
• ヨージョフソンジャンクションにおけるバイアス電流の調整により、シナプスの重みを制御可能とし、シナプス強度の動的再構成を可能にする。
• 誘導結合を介した複数のシナプス入力の統合により、スケーラブルな統合ループを介してレート符号化および時間符号化の両方の神経処理を実装する。
• 低ノイズかつ高いダイナミックレンジを維持しながら、数千個のシナプス接続へのスケーラビリティを実現し、頑健な神経放電を実現する。
• 生物学的神経動態（例えば、樹状突起処理や同期化）に適合する興奮性および抑制性シナプス機能を統合可能な神経ネットワークの複雑なダイナミクスを支援する。

提案手法

• 入射光子を電流パルスに変換するために、超伝導ナノワイヤー単一光子検出器（SPD）を用いる。
• ヨージョフソンジャンクション（JJ）を用いて電流を量子化されたフラックスォンに変換し、バイアス電流を調整することでフラックスォンの数をシナプス重みに比例させる。
• 相互インダクタンスを用いて、複数のシナプスからのフラックスォン電流を、超伝導統合ループに誘導結合させ、複数のシナプスからの入力の和を実現する。
• 統合ループ内にしきい値機構を実装し、設定されたしきい値を超える蓄積電流が発生した際にニューロン出力パルスを発生させる。
• インダクタンスの式を用いてシステムをモデル化する：$ I_{\text{nt}} = -(M_{\text{at}}/L_{\text{at_series}})I_{\text{ni}} $ および $ I_{\text{ni}} = -(M_{\text{sy}}/L_{\text{ni_tot}})I_{\text{sil}} $。寄生インダクタンスおよび相互インダクタンスを考慮する。
• 10〜1000個のシナプス入力にわたる、ダイナミックレンジ、ノイズ耐性、スケーラビリティのバランスを取るために、相互インダクタンス（$ M_{\text{sy}} $）およびループインダクタンスを最適化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 超伝導型光エレクトロニクス回路は、1ニューロンあたり最大1000個の単一光子検出イベントを、スケーラブルかつ低ノイズで統合可能か？
• RQ2 電流バイアスによる制御により、シナプス重みを動的に制御することで、プログラマブルな神経接続性を実現できるか？
• RQ3 同じ回路アーキテクチャが、レート符号化および時間符号化の両方の神経計算をサポートできるか？
• RQ4 十分なシナプス入力が蓄積された場合にのみしきい値が発動するよう最適なインダクタンス設定は何か？同時に熱雑音に対して頑健であるか？
• RQ5 興奮性および抑制性シナプス接続を、1つのニューロンアーキテクチャ内に統合的に設計することで、複雑なネットワークダイナミクスを実現できるか？

主な発見

• 回路設計は、1つの超伝導統合ループに最大1000個のシナプス入力を統合することに成功し、中規模の神経回路におけるスケーラビリティを実証した。
• $ M_{\text{sy}} = 1 $ nH および $ N_{\text{sy}} = 100 $ の条件下で、1つの飽和シナプスはしきい値ループに3.3 µAの電流を寄与させ、$ I_{\text{th}} \approx 3 $ µA の場合に十分な電流を供給する。
• $ N_{\text{sy}} = 1000 $ の場合、約32個のシナプス（すなわち、$ \sqrt{N_{\text{sy}}} $）が飽和状態に達すると、しきい値ループに18 µAの電流が供給され、10 µAのしきい値を十分な余裕をもって超える。
• 熱雑音はしきい値バイアスを $ I_{\text{th}} = 3-10 $ µA に制限し、$ L_{\text{ntl}} = 100 $ pH の場合、$ I_{\text{kT}} = 1 $ µA が推定され、生物学的イオンチャネル雑音レベルと整合する。
• 相互インダクタンスおよび直列インダクタンスの使用により、フラックスォン結合効率を正確に制御でき、異なるシナプス数に応じた設計の柔軟性を実現できる。
• システムは興奮性および抑制性接続を両方サポートでき、適切なシナプス重みスケーリングにより、バランスの取れた興奮-抑制ダイナミクスが実現可能である。