[ca] El projecte presentat a continuació forma part d'un treball d'investigació dut a terme pel grup d'Arquitectura Avançada de Hardware del Departament d'enginyeria electrònica de la UPC, la finalitat del qual es el desenvolupament d'una Arquitectura de Multiprocessament per l'emulació de Xarxes Neuronals tipus Spiking (SNAVA) basat en dispositius configurables. SNAVA es una arquitectura escalable, multimodel, que permet la implementació de diferents aplicacions i models neuronals. En aquest context la topologia neuronal requerida per cada implementació, necessita ser definida mitjançant direccions d'origen i destí que defineixen les connexions sinàptiques entre neurones. Les direccions actualment son introduïdes en un arxiu pla de text, sota el format requerit. L'inconvenient que es presenta, especialment per xarxes neuronals relativament grans es introduir aquesta informació de manera manual amb la conseqüent pèrdua de temps i la probabilitat de cometre errors tipogràfics. En aquest sentit, l'objectiu del treball serà dissenyar e implementar una interfase gràfica capaç de facilitar la creació del arxiu de definició topològica d'una SNN per l'arquitectura SNAVA. Per complir amb aquest objectiu es imperatiu tenir una idea clara del format requerit per a la definició de connexions sinàptiques, així com les diferents configuracions de xarxa que es poden implementar amb l'arquitectura disponible i així, en funció de les necessitats del usuari escollir l'eina de desenvolupament adequada. Després de comprendre el funcionament bàsic de SNAVA i definir que tipus de xarxes ha de crear el software, els tutors y jo vam decidir utilitzar Python amb la llibreria PyQt. El resultat es una interfase gràfica senzilla capaç de reduir el temps i el número d'errors al crear l'arxiu de definició topològica.

[en] The project introduced on this report belongs to a research conducted by the group of Advanced Hardware Architectures from the Electronic Engineering Department from the UPC, whose purpose is the development of multiprocessing architecture emulation for Spiking Neural Networks (SNAVA) based on configurable devices. SNAVA is a scalable architecture, multi-model, which allows the implementation of different applications and neural models. In this context the neural topology required for each implementation, needs to be defined by source and destination addresses that define the synaptic connections between neurons. The addresses are currently made in a flat text file under the required format. The drawback presented, especially for relatively large neural networks is to enter this information manually with the consequent loss of time and the probability of making typographical errors. The objective of this work is to design and implement a graphical interface capable of facilitating the creation of topological definition file from an SNN for SNAVA architecture. To meet this goal it is imperative to have a clear idea of the required for synaptic connections definition format as well as the different network configurations that can be implemented with this architecture. Depending on user needs it is imperative to choose the most suitable development tool. After understanding the basic operation of SNAVA and define what types of networks the software has to create, tutors and I decided to use Python and PyQt Python library. The result is a simple graphical interface capable of reducing the time and number of errors when creating topological definition file.