[논문 리뷰] A geographically distributed bio-hybrid neural network with memristive plasticity

Alexander Serb, Andrea Corna외 9명|arXiv (Cornell University)|2017. 09. 13.

Advanced Memory and Neural Computing인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 메모리스티브 시냅스를 통해 쥐의 피질 뉴런과 VLSI 뉴로모픽 회로를 연결하여 인터넷을 통해 双방향 통신을 가능하게 하는 지리적으로 분산된 생물-하이브리드 신경망(bio-hybrid neural network, bNN)을 제시한다. 이 시스템은 가소성 기반의 신호 전달을 통해 생물학적 뉴런과 인공 뉴런 간의 상호작용을 실현하며, 뉴로전자 통신의 인터넷(Internet of Neuro-electronics, IoN)을 위한 기반을 마련한다.

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).

연구 동기 및 목표

• 메모리스티브 시냅스 요소를 사용하여 생물학적 뉴런과 인공 뉴로모픽 회로를 통합하는 생물-하이브리드 신경망을 개발하는 것.
• 장거리 간의 가소성 기반 시냅스 인터페이스를 통해 생물학적 뉴런과 인공 뉴런 간의 양방향 통신을 가능하게 하는 것.
• 지리적으로 분산된 신경망 아키텍처가 대륙을 가로질러 작동할 수 있음을 입증하여 신경망 설계에서 공간적 경계를 해소하는 것.
• 분산형으로 진화하는 뉴로전자 시스템을 위한 새로운 패러다임인 인터넷 뉴로전자 통신(IoN)의 기초를 마련하는 것.
• 메모리스티브 시냅스를 '시냅토프트'(synaptor)로 활용하여 생물학적 및 인공 신경계 간의 동적이고 적응적인 신호 전달 기능을 검증하는 것.

제안 방법

• 메모리스터를 가소성 시냅스 요소(시냅토프트)로 활용하여 쥐의 피질 뉴런 배양체와 VLSI 기반 스파iking 신경망을 연결한다.
• 양방향 시냅스 연결을 구현: 인공-생물 방향(ABsyn) 및 생물-인공 방향(BAsyn) 모두 메모리스티브 장치로 매개한다.
• 인터넷 기반 통신을 활용하여 유럽 각국에 위치한 서로 다른 거리의 신경 시스템 간에 스파이크 활동을 전송한다.
• 생물학적 뉴런과 호환 가능한 스파이크 기반 신호를 처리하고 생성할 수 있는 뉴로모픽 VLSI 회로를 구현한다.
• 전-후 시냅스 활동에 따라 적응하는 동적이고 가소성 있는 시냅스 가중치를 지원하도록 시스템을 설계하여 생물학적 시냅스 가소성의 특성을 모방한다.
• 실시간 데이터 스트리밍 및 동기화 프로토콜을 통합하여 지리적으로 분리된 노드 간의 스파이크 활동에서 일관성을 유지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 메모리스티브 시냅스는 장거리 간 생물학적 및 인공 스파이킹 뉴런 간의 양방향 통신을 효과적으로 매개할 수 있는가?
• RQ2 다양한 대륙을 가로질러도 功能적 일관성과 가소성을 유지할 수 있는 지리적으로 분산된 신경망을 구축하는 것이 가능한가?
• RQ3 생물학적 및 전자적 뉴런 성분을 융합한 하이브리드 시스템에서 시냅스 가소성을 어떻게 유지하고 활용할 수 있는가?
• RQ4 인터넷 기반으로 안정적이고 확장 가능하며 진화 가능한 뉴로전자 네트워크를 설계하는 데 필요한 아키텍처 원칙은 무엇인가?
• RQ5 이러한 시스템은 향후 뇌 기반 컴퓨팅 및 센서 응용 분야에서 인터넷 뉴로전자 통신(IoN)의 기초 모델로 기능할 수 있는가?

주요 결과

• 시스템은 인터넷을 통해 쥐의 피질 뉴런 배양체와 VLSI 뉴로모픽 회로 간에 양방향 실시간 통신을 성공적으로 구현하였다.
• 메모리스티브 시냅스를 통해 동적이고 가소성 있는 신호 전달이 가능했으며, 시냅스 가중치가 전-후 시냅스 스파이크 활동에 따라 적응하는 것을 확인하였다.
• bNN는 유럽 전역의 여러 지점에 걸쳐 분포되어 있어 생물학적 및 인공 뉴런 성분을 포함한 지리적으로 분산된 신경망의 실현 가능성을 입증하였다.
• 메모리스티브 가소성에 의한 생물학적 및 인공 뉴런의 통합은 네트워크 전반에 걸쳐 지속적이고 일관된 스파이크 활동을 유도하였다.
• 이 아키텍처는 자율적으로 조직되고 진화하는 신경계의 잠재력을 보여주었으며, 인터넷 뉴로전자 통신(IoN)의 기초를 마련하였다.
• 장거리 전송 동안에도 신호의 정밀도와 시간적 일관성이 유지되어 통신 프레임워크의 견고성을 검증하였다.