Image convolution using a probabilistic mapper on USB-AER board

In this demo we propose a method for computing real time convolution on AER images. For that we use signed events. The AER events produced on an AER retina or an image/video to AER conversor, are processed using a probabilistic multi event mapper that produces more than one event for each incoming event according to an assigned probability. Kernel convolution size are limited by mapping tables size (on board RAM) and AER bus bandwidth. On reconstruction signed events needs to be simplified (subtracted) to get final convolved image. For that two different methods are proposed.Comisión Interministerial de Ciencia y Tecnología TIC-2006-08164-C03-02Junta de Andalucía P06-TIC-0141

Una aportación a los sistemas de procesamiento de la información basados en modelos neuronales pulsantes

En este trabajo se propone e implementa un nuevo sistema de reconocimiento de sonidos basado en una cóclea artificial pulsante innovadora. Inicialmente se estudian los mecanismos clásicos de procesamiento de audio para el reconocimiento de sonidos; así como el funcionamiento del sistema auditivo humano en conjunción con los procesos neuronales del cerebro. A partir de dichos estudios, es como se proponen nuevos sistemas en lo que respecta al procesamiento de audio y reconocimiento de sonidos automático. En trabajos de investigación recientes se han desarrollado una serie de elementos neuromórficos hardware pulsantes basados en codificación AER (Address Event Representation), en esta tesis estos bloques sirven de punto de partida para la implementación de nuestro sistema de reconocimiento de sonidos. Se proponen e implementan dos sistemas: por una parte, una cóclea artificial para la obtención de las componentes de frecuencia del sonido, imitando el funcionamiento del aparato auditivo. Y por otra, un sistema de reconocimiento de patrones sonoros, obtenidos a partir de la salida generada por la cóclea artificial, inspirado en el comportamiento de las neuronas y las conexiones entre ellas. Por último, en este trabajo, se realiza un estudio exhaustivo para evaluar la eficiencia de los sistemas implementados y compararlos con los desarrollos previos

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