[論文レビュー] Towards a Spiking Neural P Systems OS

Ammar Adl, Amr Badr+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 1, 2010

DNA and Biological Computing参考文献 3被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、スパikingニューラルPシステム（SN Pシステム）にインspiredされた、時間的計算モデル——神経細胞のスパイクのタイミングが情報のエンコードに使われる——を活用して、コアOS機能を実装する、革新的なオペレーティングシステム（OS）アーキテクチャを提案する。論理ゲート、算術演算、ソーティングをスパイクのタイミングによってモデル化することで、著者たちは計算的完全性を示し、脳にインspiredされたOS設計の基盤を築く。

ABSTRACT

This paper is an attempt to incorporate the idea of spiking neural P systems as an early seed into the area of Operating System Design, regarding their capability to solve some classical computer science problems. It is reflecting the power of such systems to simulate well known parallel computational models, like logic gates, arithmetic operation, and sorting. In these devices, the time (when the neurons fire and/or spike) plays an essential role. For instance, the result of a computation is the time between the moments when a specified neuron spikes. Seen as number computing devices, SN P systems are shown to be computationally complete, and with such capabilities, arithmetic operations, logic, and timing, some first steps could be taken towards an OS design.

研究の動機と目的

• スパキングニューラルPシステム（SN Pシステム）をオペレーティングシステム設計の基盤モデルとして用いる可能性を検討すること。
• SN Pシステムにおけるスパイクのタイミングの時間的ダイナミクスを活用し、計算結果をエンコードおよび処理すること。
• SN Pシステムが従来の計算モデル（論理ゲート、算術ユニット、ソーティングアルゴリズムなど）をシミュレートできることを実証すること。
• 計算的完全性を備えた、脳にインspiredされたスパキングニューラルOSの理論的基盤を確立すること。
• 将来のOSアーキテクチャにおける並列的かつ時間に敏感な計算のための、SN Pシステムを新たなパラダイムとして位置づけること。

提案手法

• 神経細胞のスパイクのタイミングが出力値をエンコードする計算装置としてのSN Pシステムをモデル化すること。
• スパイク伝播と遅延メカニズムを用いて論理ゲート（AND、OR、NOT）を模倣するニューロンネットワークを設計すること。
• 同期されたスパイクシーケンスとしきい値に基づくニューロンの発火を用いて算術演算（加算、乗算）を実装すること。
• スパイクベースの同期と遅延ラインを用いてスパイクシーケンスの順序を整えることで、ソーティングネットワークを構築すること。
• スパイクベースのエンコーディングを用いてユニバーサルチューリングマシンと同等であることを示すことにより、計算的完全性を証明すること。
• 特定のスパイクイベント間の時間間隔を計算結果として用いることで、時間に基づく出力表現を可能にすること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 スパイクニューラルPシステムは、論理ゲートや算術演算といった基本的な計算操作をモデル化できるか？
• RQ2 スパイクのタイミングを、従来の計算と類似した方法で結果を表現・計算するためにどのように活用できるか？
• RQ3 SN Pシステムは、ソーティングネットワークのような従来の並列計算モデルをどの程度シミュレートできるか？
• RQ4 スパイクのタイミングとニューロンダイナミクスのみを用いて、計算的完全性を達成することは可能か？
• RQ5 スパキングニューラルOSの設計を支援するための、どのような基礎的原則を導出できるか？

主な発見

• SN Pシステムは、スパイク伝送と遅延メカニズムを用いて、基本的な論理ゲート（AND、OR、NOT）をシミュレートできる。
• 加算や乗算などの算術演算は、同期されたスパイクシーケンスとしきい値に基づくニューロン活性化を用いて実装可能である。
• 遅延ラインとニューロン同期を用いてスパイクトレインを整理することで、ソーティング操作を達成できる。
• 指定されたスパイクイベント間の時間間隔が、計算結果をエンコードし、時間に基づく出力表現を可能にする。
• システムは計算的完全性を示しており、ユニバーサルチューリングマシンをエミュレートできる能力を確認した。
• 提案されたモデルは、スパキングニューラルダイナミクスに基づく、脳にインspiredされたOSの新クラスの理論的基盤を確立した。