Modelo de neurônio memristivo de dióxido de vanádio com codificação de impulsos PRBS-PWM
Ano de defesa: | 2019 |
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Resumo: | Orientador: Prof. Dr. Luiz Alberto Luz de Almeida |
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Modelo de neurônio memristivo de dióxido de vanádio com codificação de impulsos PRBS-PWMCODIFICAÇÃO DE IMPULSOS PRBS-PWMEFICIÊNCIA ENERGÉTICADIÓXIDO DE VANÁDIOMEMRISTÊNCIAREDES NEURAIS PULSADASPLASTICIDADE NEURALPRBS-PWM PULSE ENCODINGENERGY EFFICIENCYVANADIUM DIOXIDEMEMRISTENCESPIKING NEURAL NETWORKSNEURAL PLASTICITYPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DA INFORMAÇÃO - UFABCOrientador: Prof. Dr. Luiz Alberto Luz de AlmeidaDissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, Santo André, 2019.A computação neuromórfica caracteriza um recente paradigma de arquitetura computacional que, respaldando-se na estrutura de um sistema neural biológico, almeja ser uma alternativa mais eficiente para o processamento de informações em larga escala. Atendendo a principal força motriz da computação neuromórica, a economia energética, este trabalho propõe um novo modelo de neurônio, estimulado por impulsos codificados por PRBS (Pseudorandom Binary Sequence) e modulados por PWM (Pulse Width Modulation), cuja memristência e ativação são baseadas no comportamento das dinâmicas térmicas e não-lineares de transição de fase do composto inorgânico dióxido de vanádio (V O2). Embasando-se nos resultados positivos obtidos pelas simulações computacionais neste trabalho, é esperado que esta nova proposta de neurônio artificial, quando implementada em uma rede neural pulsada, seja capaz de estabelecer maiores índices de plasticidade neural e eficiência energética.Neuromorphic computing features a recent paradigm of computational architecture that, based on the structure of a biological neural system, aims to be a more efficient alternative for the large-scale information processing. Attending to neuromorphic computing main driving force, the energy economy, this work proposes a new neuron model, stimulated by pulses encoded by PRBS (Pseudorandom Binary Sequence) and modulated by PWM (Pulse Width Modulation), whose memristence and activation are based on the behavior of the thermal and nonlinear phase transition dynamics of the inorganic compound vanadium dioxide (V O2). Based on the positive results obtained by the computational simulations in this work, it is expected that this new proposal of artificial neuron, when implemented in a spiking neural network, will be able to establish higher standards of neural plasticity and energy efficiency.Nascimento, Luiz Henrique Bonani doPeláez, Francisco Javier RoperoAlmeida, Luiz Alberto Luz deAraujo, Rennan Santos de2019info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf73 f. : il.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122399http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122399&midiaext=79763http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122399&midiaext=79764Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.br/php/capa.php?obra=122399porreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-06-08T18:07:35Zoai:BDTD:122399Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2022-06-08T18:07:35Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false |
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