FPGA Implementations Comparison of Neuro-cortical Inspired Convolution Processors for Spiking Systems

Image convolution operations in digital computer systems are usually very expensive operations in terms of resource consumption (processor resources and processing time) for an efficient Real-Time application. In these scenarios the visual information is divided in frames and each one has to be completely processed before the next frame arrives. Recently a new method for computing convolutions based on the neuro-inspired philosophy of spiking systems (Address-Event-Representation systems, AER) is achieving high performances. In this paper we present two FPGA implementations of AERbased convolution processors that are able to work with 64x64 images and programmable kernels of up to 11x11 elements. The main difference is the use of RAM for integrators in one solution and the absence of integrators in the second solution that is based on mapping operations. The maximum equivalent operation rate is 163.51 MOPS for 11x11 kernels, in a Xilinx Spartan 3 400 FPGA with a 50MHz clock. Formulations, hardware architecture, operation examples and performance comparison with frame-based convolution processors are presented and discussed.Ministerio de Ciencia e Innovación TEC2006-11730-C03-02Junta de Andalucía P06-TIC-0141

Visual Spike-based Convolution Processing with a Cellular Automata Architecture

this paper presents a first approach for implementations which fuse the Address-Event-Representation (AER) processing with the Cellular Automata using FPGA and AER-tools. This new strategy applies spike-based convolution filters inspired by Cellular Automata for AER vision processing. Spike-based systems are neuro-inspired circuits implementations traditionally used for sensory systems or sensor signal processing. AER is a neuromorphic communication protocol for transferring asynchronous events between VLSI spike-based chips. These neuro-inspired implementations allow developing complex, multilayer, multichip neuromorphic systems and have been used to design sensor chips, such as retinas and cochlea, processing chips, e.g. filters, and learning chips. Furthermore, Cellular Automata is a bio-inspired processing model for problem solving. This approach divides the processing synchronous cells which change their states at the same time in order to get the solution.Ministerio de Educación y Ciencia TEC2006-11730-C03-02Ministerio de Ciencia e Innovación TEC2009-10639-C04-02Junta de Andalucía P06-TIC-0141

Building Blocks for Spikes Signals Processing

Neuromorphic engineers study models and implementations of systems that mimic neurons behavior in the brain. Neuro-inspired systems commonly use spikes to represent information. This representation has several advantages: its robustness to noise thanks to repetition, its continuous and analog information representation using digital pulses, its capacity of pre-processing during transmission time, ... , Furthermore, spikes is an efficient way, found by nature, to codify, transmit and process information. In this paper we propose, design, and analyze neuro-inspired building blocks that can perform spike-based analog filters used in signal processing. We present a VHDL implementation for FPGA. Presented building blocks take advantages of the spike rate coded representation to perform a massively parallel processing without complex hardware units, like floating point arithmetic units, or a large memory. Those low requirements of hardware allow the integration of a high number of blocks inside a FPGA, allowing to process fully in parallel several spikes coded signals.Junta de Andalucía P06-TIC-O1417Ministerio de Ciencia e Innovación TEC2009-10639-C04-02Ministerio de Ciencia e Innovación TEC2006-11730-C03-0

A Survey on FPGA-Based Sensor Systems: Towards Intelligent and Reconfigurable Low-Power Sensors for Computer Vision, Control and Signal Processing

The current trend in the evolution of sensor systems seeks ways to provide more accuracy and resolution, while at the same time decreasing the size and power consumption. The use of Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) provides specific reprogrammable hardware technology that can be properly exploited to obtain a reconfigurable sensor system. This adaptation capability enables the implementation of complex applications using the partial reconfigurability at a very low-power consumption. For highly demanding tasks FPGAs have been favored due to the high efficiency provided by their architectural flexibility (parallelism, on-chip memory, etc.), reconfigurability and superb performance in the development of algorithms. FPGAs have improved the performance of sensor systems and have triggered a clear increase in their use in new fields of application. A new generation of smarter, reconfigurable and lower power consumption sensors is being developed in Spain based on FPGAs. In this paper, a review of these developments is presented, describing as well the FPGA technologies employed by the different research groups and providing an overview of future research within this field.The research leading to these results has received funding from the Spanish Government and European FEDER funds (DPI2012-32390), the Valencia Regional Government (PROMETEO/2013/085) and the University of Alicante (GRE12-17)

Diseño y evaluación de sistemas de control y procesamiento de señales basados en modelos neuronales pulsantes

A lo largo del presente trabajo hemos propuesto, diseñado, implementado, simulado, y analizado diversos mecanismos para implementar controles basados en los modelos de las neuronas pulsantes. Para ello, en primer lugar, hemos diseñado e implementado elementos para actuar sobre motores de DC a partir d ... e spikes. Se han implementado elementos basados en dos modulaciones distintas, la modulación PWM y la modulación PFM, siendo esta última coincidente con la usada por los modelos neuronales pulsantes más habituales (tipo AER). Además de diseñar e implementar ambos elementos, los hemos simulado junto con modelos de motores para poder así analizar las respuestas de un motor en diversos escenarios. Gracias a dichas simulaciones hemos podido analizar la interacción entre motores y los elementos implementados. Realizar diversas comparaciones y extrayendo de ellas las fortalezas y debilidades de los mecanismos propuestos. El siguiente paso ha sido la propuesta, diseño, implementación, simulación y análisis de controles en lazo cerrado basados en spikes, comenzando con el diseño de simple controladores P, aumentando su complejidad hasta diseñar controlador PID basados en spikes. Para el desarrollo de controladores P basados en pulsos hemos propuesto dos mecanismos para restar dos señales de spikes, estos elementos han sido el Inter-Spike-Interval Difference & Generate y el Hold & Fire. A partir de estos elementos hemos construido diversos escenarios de simulación combinándolos con el modulador PWM y el Spikes Expansor (PFM), para de esta manera poder analizar comparativamente las cualidades del uso de uno u otro mecanismo. A continuación se han desarrollado un integrador y un derivador, basados ambos en el Integrate & Generate, de spikes. Con estos elementos más el Hold & Fire se han obtenidos controladores PID, que posteriormente se han simulado. A partir de las simulaciones hemos podido analizar las respuestas en cada caso y compararlas entre ellas. Consiguiendo respuestas similares a los sistemas tradicionales de control PID. Una vez simulados todos los elementos necesarios para implementar controladores PID basados en spikes, hemos procedido a llevarlos a la realidad. Como primer paso hemos diseñado y construido la plataforma AER-Robot, la cual da soporte físico a los controles. A Á ngel Fco. Jiménez Fernández Página 252 continuación hemos procedido a adaptar las implementaciones de los controles para llevarlos a la realidad, estableciendo mecanismos de comunicación desde el exterior hasta los controles, e implementando un monitor basado en la representación AER para el monitorizado y posterior análisis de los controles. A continuación hemos construido un pequeño robot móvil, Eddie, como plataforma de demostración. Eddie es un robot diferencial, contiene controles más complejos que simples controles PID, permitiéndole así navegar por el mundo con controles neuro-inspirados en su interior. Para comprobar el correcto funcionamiento de Eddie hemos ampliado el monitor AER y analizado sus respuestas ante diversas señales de excitación. Finalmente, hemos realizado un análisis de los elementos diseñados para el control PID desde el punto de vista del procesamiento de señales, implementando filtros paso baja, de banda y de alta, basados en spikes y equivalentes a los filtros analógicos. Caracterizando los parámetros y ajustes necesarios de dichos filtros, para posteriormente simular y probar sus respuestas. Como aplicación práctica se ha realizado una propuesta de una nueva cóclea artificial utilizando bancos de filtros pulsantes, proponiendo y usando algoritmos genéticos para ajustar adecuadamente los diversos parámetros de los filtros, dado su complicación a nivel paramétrico. Ver más Ver menos arquitectura computadores control diseño Informática neuronales pulsantes señales sistemas tecnología