[논문 리뷰] Control of the Correlation of Spontaneous Neuron Activity in Biological and Noise-activated CMOS Artificial Neural Microcircuits

Ramin Hasani, Giorgio Ferrari외 6명|arXiv (Cornell University)|2017. 02. 24.

Neuroscience and Neural Engineering참고 문헌 46인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 희귀성 노이즈 주입과 설정 가능한 시냅스 연결성을 통해 생물학적皮질 미세회로에서 관찰된 자발적 발화 상관관계를 재현하는 저전력, CMOS 기반의 인공 신경 미세회로를 제시한다. 다수의 시냅스를 통해 수평세포 기반의 통신을 모방함으로써 인공 시스템은 생물학적 네트워크와 유사한 상관관계 수준을 달성하며, 강력한 상위집단 상관관계를 이루기 위해 높은 시냅스 연결성이 필수적임을 드러낸다.

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.

연구 동기 및 목표

• 생물학적 미세회로에서 인구 수준에서 자발적 신경 활동 상관관계가 어떻게 발생하는지 이해하기 위해.
• 노이즈 활성화 스파이킹 뉴런을 사용하여 생물학적 상관관계 역학을 재현하는 저전력 실리콘 기반 인공 신경 시스템을 개발하기 위해.
• 시냅스 연결 패턴과 노이즈 유형이 생물학적 및 인공 시스템 양쪽에서 상위집단 간 상관관계에 미치는 영향을 조사하기 위해.
• 생물학적 미세회로의 연결 구조를 그들의 상관관계 프로파일을 인공적 대응체와 일치시킴으로써 역설계하기 위해.
• CMOS 기술을 사용하여 집단 신경 역학을 연구하기 위한 확장 가능하고 재구성 가능한 뉴모르픽 플랫폼을 구축하기 위해.

제안 방법

• 0.35 µm CMOS 기술에서 작고 저전력인 CMOS 실리콘 뉴런, 활성 및 억제성 시냅스, 그리고 화이트 노이즈 및 핑크 노이즈 생성기를 설계하였다.
• 상호작용을 위한 수평세포를 통해 분리된 네 개의 신경 아일랜드를 연결한 루프 토폴로지를 구현하였다.
• 생물학적 및 인공 뉴런 양쪽에서 자발적 스파이킹 활동을 유도하기 위해 정규 분포의 화이트 노이즈를 입력으로 사용하였다.
• 스파이크 트레인 간 통계적 종속성을 측정하기 위해 피어슨 상관계수를 활용하였다.
• 수평세포 연결 유형을 체계적으로 변화시켜 영향을 평가하기 위해 단일 포인트 투 포인트 연결 대 다중 시냅스 연결을 비교하였다.
• MATLAB의 corrcoef 함수를 사용하여 64개의 뉴런과 1024개의 시냅스를 가진 인공 네트워크의 전체 상관계수 행렬을 계산하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인공 신경 아일랜드 간 시냅스 연결의 수와 유형이 자발적 스파이킹 활동의 상관관계에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 CMOS 기반의 인공 신경 미세회로는 생물학적 피질 미세회로에서 관찰된 상관관계 역학을 재현할 수 있는가?
• RQ3 배경 노이즈(화이트 대 핑크)는 자발적 발화와 상위집단 간 상관관계를 어떻게 조절하는가?
• RQ4 다중 시냅스 연결은 포인트 투 포인트 연결에 비해 뉴런 집단 간 상관관계를 어떻게 향상시키는가?
• RQ5 생물학적 미세회로의 연결 구조는 인공 시스템의 출력을 일치시킴으로써 어느 정도까지 역설계될 수 있는가?

주요 결과

• 다중 시냅스를 각 상호연결에 사용할 경우, 인공 CMOS 신경망이 생물학적 피질 미세회로와 유사한 상관관계 수준을 달성하였다.
• 수평세포 연결에 다중 시냅스를 추가하면, 독립적인 포인트 투 포인트 연결 수를 늘리는 것보다 상위집단 간 상관관계를 더 효과적으로 향상시켰다.
• 삼중 시냅스 연결(3×8 토폴로지)을 가진 인공 시스템의 상관계수 행렬은 생물학적 네트워크의 상관관계 프로파일과 유사하여 높은 정밀도의 복제를 나타내었다.
• 다음 아일랜드의 모든 뉴런에 완전한 연결이 이루어져 있어도 인공 시스템은 상관관계가 포화되지 않았으며, 이는 상관관계에 제한 요소가 될 수 있는 비상관성 노이즈 주입이 존재함을 시사한다.
• 결과는 생물학적 미세회로가 강력하고 안정된 상관관계를 달성하기 위해 각 수평세포당 높은 수의 功能적 시냅스를 활용하고 있을 가능성이 있음을 시사한다.
• 화이트 노이즈 및 핑크 노이즈 생성기를 함께 사용함으로써 자발적 스파이킹을 영리하고 생물학적으로 타당하게 활성화할 수 있었으며, 이는 강력하고 저전력의 뉴모르픽 운영을 지원하였다.