Mathematical Model of the Impulses Transformation Processes in Natural Neurons for Biologically Inspired Control Systems Development

Abstract. One of the trends in the development of control systems for autonomous mobile robots is the approach of using neural networks with biologically plausible architecture. Formal neurons do not take into account some important properties of a biological neuron, which are necessary for this task. Namely -a consideration of the dynamics of data changing in neural networks; difficulties in describing the structure of the network, which cannot be reduced to the known regular architectures; as well as difficulties in the implementation of biologically plausible learning algorithms for such networks. Existing neurophysiological models of neurons describe chemical processes occurring in a cell, which is too low level of abstraction. The paper proposes a neuron's model, which is devoid of disadvantages described above. The feature of this model is description cell possibility with treestructured architecture dendrites. All functional changes are formed by modifying structural organization of membrane and synapses instead of parametric tuning. The paper also contains some examples of neural structures for motion control based on this model of a neuron and similar to biological structures of the peripheral nervous system

Synthesis of neural networks for spatio-temporal spike pattern recognition and processing

The advent of large scale neural computational platforms has highlighted the lack of algorithms for synthesis of neural structures to perform predefined cognitive tasks. The Neural Engineering Framework offers one such synthesis, but it is most effective for a spike rate representation of neural information, and it requires a large number of neurons to implement simple functions. We describe a neural network synthesis method that generates synaptic connectivity for neurons which process time-encoded neural signals, and which makes very sparse use of neurons. The method allows the user to specify, arbitrarily, neuronal characteristics such as axonal and dendritic delays, and synaptic transfer functions, and then solves for the optimal input-output relationship using computed dendritic weights. The method may be used for batch or online learning and has an extremely fast optimization process. We demonstrate its use in generating a network to recognize speech which is sparsely encoded as spike times.Comment: In submission to Frontiers in Neuromorphic Engineerin

Brain in the data : neurotechnology in AI systems and management applications

Article translated from Russian. First published in: Агеев А.И. Нейротехнологии в системах искусственного интеллекта и применения в сфере управления, в книге Социогуманитарные аспекты цифровых трансформаций искусственного интеллекта под редакцией В.Е. Лепского, А.Н. Райкова. Москва, Когито-Центр. 2022. 308 с. (201-212). (V.E. Lepsky/ A.N. Raikov, Socio-humanitarian Aspects of Digital Transformations and Artificial Intelligence, Kogito Center, Moscow 2022, 201-212)

The Software Continuum Concept: Towards a Biologically Inspired Model for Robust E-Business Software Automation

This paper introduces a new concept, the software continuum concept based on the observation that exists a general parallelism between the software continuum from bits to business/Internet ecosystems and the natural continuum from particles to ecosystems. The general parallelism suggests that homeomorphisms may be identified and therefore some concepts, processes, and/or mechanisms in one continuum can be investigated for application in the other continuum. We argue that the homeomorphisms give rise to a biologically-inspired architectural framework for addressing robust control, robust intelligence, and robust autonomy issues in e-business software and other business-IT integration challenges. As application, we examine the mapping of a major enterprise-level architecture framework to the biologically-inspired framework. Design considerations for robust intelligence and autonomy in large-scale software automation and some major systemic features for flexible business-IT integration are also discussed

Применение сегментной спайковой модели нейрона со структурной адаптацией для решения задач классификации

Рассматриваются варианты применения сегментной спайковой модели нейрона с возможностью структурной адаптации для решения задач классификации. Проводится анализ современного состояния спайковых нейронных сетей. Делается вывод о крайне низком количестве работ по исследованию сегментных моделей нейрона. В качестве модели нейрона для данной работы обосновывается выбор сегментной спайковой модели. Приводится краткое описание такой модели, отмечены её основные особенности, позволяющие производить её структурное реконфигурирование. Описывается способ структурной адаптации модели ко входному паттерну импульсов. Приводится общая схема организации сегментных спайковых нейронов в сеть для решения задачи классификации. В качестве кодирования числовой информации в паттерны импульсов выбирается временное кодирование. Приводятся краткие результаты экспериментов по решению задачи классификации на общедоступных наборах данных (Iris, MNIST). Делается вывод о сопоставимости полученных результатов с результатами, полученными классическими методами. Кроме того, приводится подробное пошаговое описание экспериментов по определению состояния телеуправляемого необитаемого подводного аппарата: определение расстояния такого аппарата до дна и определение характера его движения. Показано соответствие полученных результатов реальному состоянию телеуправляемого необитаемого подводного аппарата. Сделан вывод о перспективности применения спайковых сегментных моделей нейрона с возможностью структурной адаптации при решении задач классификации. Рассмотрены дальнейшие перспективные продолжения исследований основанных на сегментных спайковых моделях нейрона

Применение сегментной спайковой модели нейрона со структурной адаптацией для решения задач классификации

The problem of classification using a compartmental spiking neuron model is considered. The state of the art of spiking neural networks analysis is carried out. It is concluded that there are very few works on the study of compartmental neuron models. The choice of a compartmental spiking model is justified as a neuron model for this work. A brief description of such a model is given, and its main features are noted in terms of the possibility of its structural reconfiguration. The method of structural adaptation of the model to the input spike pattern is described. The general scheme of the compartmental spiking neurons’ organization into a network for solving the classification problem is given. The time-to-first-spike method is chosen for encoding numerical information into spike patterns, and a formula is given for calculating the delays of individual signals in the spike pattern when encoding information. Brief results of experiments on solving the classification problem on publicly available data sets (Iris, MNIST) are presented. The conclusion is made about the comparability of the obtained results with the existing classical methods. In addition, a detailed step-by-step description of experiments to determine the state of an autonomous uninhabited underwater vehicle is provided. Estimates of computational costs for solving the classification problem using a compartmental spiking neuron model are given. The conclusion is made about the prospects of using spiking compartmental models of a neuron to increase the bio-plausibility of the implementation of behavioral functions in neuromorphic control systems. Further promising directions for the development of neuromorphic systems based on the compartmental spiking neuron model are considered.Рассматриваются варианты применения сегментной спайковой модели нейрона с возможностью структурной адаптации для решения задач классификации. Проводится анализ современного состояния спайковых нейронных сетей. Делается вывод о крайне низком количестве работ по исследованию сегментных моделей нейрона. В качестве модели нейрона для данной работы обосновывается выбор сегментной спайковой модели. Приводится краткое описание такой модели, отмечены её основные особенности, позволяющие производить её структурное реконфигурирование. Описывается способ структурной адаптации модели ко входному паттерну импульсов. Приводится общая схема организации сегментных спайковых нейронов в сеть для решения задачи классификации. В качестве кодирования числовой информации в паттерны импульсов выбирается временное кодирование. Приводятся краткие результаты экспериментов по решению задачи классификации на общедоступных наборах данных (Iris, MNIST). Делается вывод о сопоставимости полученных результатов с результатами, полученными классическими методами. Кроме того, приводится подробное пошаговое описание экспериментов по определению состояния телеуправляемого необитаемого подводного аппарата: определение расстояния такого аппарата до дна и определение характера его движения. Показано соответствие полученных результатов реальному состоянию телеуправляемого необитаемого подводного аппарата. Сделан вывод о перспективности применения спайковых сегментных моделей нейрона с возможностью структурной адаптации при решении задач классификации. Рассмотрены дальнейшие перспективные продолжения исследований основанных на сегментных спайковых моделях нейрона