[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.

[es] El proyecto presentado en el presente reporte forma parte de un trabajo de investigación llevado a cabo por el grupo de Arquitecturas Avanzadas de Hardware del Departamento de Ingeniería Electrónica de la UPC, cuya finalidad es el desarrollo de una Arquitectura de Multiprocesamiento para la emulación de Redes Neuronales tipo Spiking (SNAVA) basada en dispositivos configurables. SNAVA es una arquitectura escalable, multimodelo, que permite la implementación de diferentes aplicaciones y modelos neuronales. En este contexto la topología neuronal requerida para cada implementación, necesita ser definida mediante direcciones origen y destino que definen las conexiones sinápticas entre neuronas. Las direcciones actualmente son introducidas en un archivo plano de texto, bajo el formato requerido. El inconveniente que se presenta, especialmente para redes neuronales relativamente grandes es introducir esta información manualmente con la consecuente pérdida de tiempo y la probabilidad de cometer errores tipográficos. En este sentido, el objetivo de este trabajo será diseñar e implementar una interface gráfica capaz de facilitar la creación del archivo de definición topológica de una SNN para la arquitectura SNAVA. Para cumplir con este objetivo es imperativo tener una idea clara del formato requerido para la definición de conexiones sinápticas, así como las diferentes configuraciones de red que se pueden implementar con dicha arquitectura. Para así, en función de las necesidades del usuario escoger la herramienta de desarrollo más adecuada. Tras comprender el funcionamiento básico de SNAVA y definir qué tipos de redes tiene que crear el software, los tutores y yo decidimos usar Python con la librería PyQt. El resultado es una interface gráfica sencilla capaz de reducir el tiempo y el número de errores al crear el archivo de definición topológica.