生物の非線形ダイナミクスに学んだインパルス通信
Impulse Communication Method inspired by Biological Nonlinear Dynamics

１．研究の目的
実在のシステムのほとんどは非線形性を有している。
そのようなシステムを設計・解析するためのアプローチとして、線形近似を用いて非線形性を近似的に忌避するアプローチと、逆に非線形性を積極的に利用するアプローチとがある。非線形性を積極的に利用しているシステムは多数存在するが、それらのシステムの中鳥飼 弘幸 (Hiroyuki TORIKAI, Ph. D.)

でも、生物の神経系は最も洗練された非線形システム

京都産業大学 教授といっても過言ではないだろう[1]。これまでに神経系(Professor, Kyoto Sangyo University)の非線形ダイナミクスを模擬するハードウェア（本稿IEEE 電子情報通信学会 日本神経回路学会
研究専門分野：非線形回路理論

ではニューロハードウェアと呼ぶ）が数多く開発されてきたが、本稿では、ニューロハードウェアを幾つかの側面・文脈から比較・概観した後、筆者らのグループで近年開発を進めている非同期分岐プロセッサとその位置付け、同プロセッサのニューロハードウェアへの応用例、そして、そのようなニューロハードウェアを用いた「生物の非線形ダイナミクスに学んだインパルス通信方式」の開発の試みを紹介する。

あらまし 本稿では、SCAT 研究助成によって実施された研究成果に加えて、その周辺の研究成果も概観する

２．研究の背景

ことによって、「生物の非線形ダイナミクスに学んだイ

これまでに開発されてきたニューロハードウェアをンパルス通信方式」の開発の試みについて紹介したい。

実装するための主なアプローチとして、以下などが挙まず、生物の柔軟な情報通信の仕組みを模倣するニュげられる（参考文献[2]と、その引用文献なども参照。

ーロハードウェアに関する代表的な研究手法ついて概表 1 も参照）。

観する。
次に、筆者らのグループで独自に開発を進めている(A) 非線形微分方程式による膜電位のダイナミクスの非同期分岐プロセッサを用いたニューロハードウェア表現と、そのアナログ電子回路による実装。膜電位を紹介する。例えば、脳などの中枢系の動作原理を模のダイナミクスは連続時間と連続状態を有する。

倣するニューロハードウェアの開発事例や、内耳など(B) 非線形差分方程式による膜電位のダイナミクスのの感覚系の動作原理を模倣するニューロハードウェア

表現と、そのスイッチトキャパシタ回路やポアンカの開発事例を紹介する。そして、それらの開発事例でレ写像による実装。膜電位のダイナミクスは離散時得られた知見を活用した「生物の非線形ダイナミクス間と連続状態を有する。に学んだインパルス通信方式」の開発の試みについて(C) 数値積分による膜電位のダイナミクスの表現と、紹介する。最後に、今後の展開の例として、中枢系ニその数値演算回路による実装。膜電位のダイナミクューロハードウェアと聴覚系ニューロハードウェアのスは離散時間と離散状態を有する。

医療工学への応用の可能性を議論し、生物の低消費カ(D) セルオートマトンによる膜電位のダイナミクスのロリーな通信方式に学んだ低消費電力なインパルス通表現と、その順序回路による実装。膜電位のダイナ信方式についても議論する。

ミクスは離散時間と離散状態を有する。

1

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Impulse Communication Method inspired by Biological Nonlinear Dynamics

表１実装法
アナログ電子回路
スイッチトキャパシタ

ニューロハードウェアを実装するための主なアプローチ

時間と状態
連続時間
連続状態
離散時間

動作方程式

制御パラメータ

微分方程式
MOSFET などの回路素子の非線形性（チップ内での動的更新には難が多い）
差分方程式

ポアンカレ写像

連続状態

数値演算回路離散時間

数値積分

同期順序回路離散状態

セルオートマトン

非同期順序回路

連続時間
離散状態

非線形関数の係数
配線パターン（動的再構成可能技術を用いて動非同期セルオートマトン的に更新可能）(E) 非同期セルオートマトンによる膜電位のダイナミ 離散状態を有する 2 つのレジスタ。膜レジスタは離クスの表現と、その非同期順序回路による実装。膜

散膜電位 V を有し、回復レジスタは離散回復変数 U

電位のダイナミクスは連続時間（状態の遷移時刻がを有する。

実数時間軸上）と離散状態を有する。このような手

 非線形関数を実装する論理ゲート。例えば図 1 の例

法を用いた情報処理・信号処理装置を「非同期分岐

では、関数 Fv, Fu, Bv, Bu が実装されている。

 上記非線形関数をパラメタライズする動的再構成可プロセッサ」と呼ぶことにする。

能配線。非同期分岐プロセッサにおいては、配線パターンがパラメータ値に対応する。

従来のニューロハードウェアは、主に(A)～(D)のア 離散状態の遷移をトリガする状態依存クロックプローチで設計されている。一方、筆者らのグループ

Cv(t, V, U)と Cu(t, V, U)

では、(E)の「非同期分岐プロセッサ」のアプローチを 外部からの刺激に対応する刺激入力 S(t)用いた新しいニューロハードウェアの設計手法を構築しつつある。本稿では、非同期分岐プロセッサを用い非同期分岐プロセッサの動作の記述を簡潔にするた

たニューロハードウェアの実例や利点を紹介し、また、めに、「瞬間的な離散状態の代入」を記号「:=」を用いそのようなニューロハードウェアを用いた「生物の非て表し、「クロックのポジティブエッジ」を「↑」を用線形ダイナミクスに学んだインパルス通信方式」の開いて表すことにする。すると、図 1 の神経細胞モデル発の試みについても紹介する。の動作は、以下の式で記述される。
（しきい値下でのダイナミクス）
V : V  Fv(V ,U ) if Cv(t ,V ,U ) 

３．研究の方法と結果

U : U  Fu(V ,U ) if Cu(t ,V ,U ) 

３.１ 研究の方法
図 1 に非同期分岐プロセッサのコンセプトを示す。

（外部からの刺激に起因するダイナミクス）
V : V  W if S (t ) 

同図においては、分かり易さのために 2 変数の神経細ここで W は離散シナプス荷重を表わす。

胞モデル[3][4]の概念図が示されているが、その一般化は容易に可能であることに注意する。同モデルは以下（スパイクカットオフ）の構成要素を有する。

(V ,U ) : ( Bv(U ), Bu(U )) if (V ,U )  L and Cv(t,V ,U ) 2TELECOM FRONTIER No.88 2015 SUMMER

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ここで L はしきい値集合であり、膜電位の急激な脱 しきい値下でのダイナミクスを記述する式は、前進分極を停止させるしきい値として働く。若しくは L をオイラー法やルンゲ・クッタ法などの陽的 1 段数値発火しきい値として捉える場合もある。

積分公式との対応がみられる。すなわち、2 つのクロックが共通でかつ状態に依存しない場合（Cv(t, V,（出力スパイク列）U)=Cu(t, V, U)=C(t)の場合）、関数 Fv と Fu は陽的1 if (V ,U )  L and Cv(t,V ,U ) Y (t)  0 otherwise

1 段数値積分公式における状態更新量に対応する。
よって、非同期分岐プロセッサは、「非同期状態更新を有する陽的 1 段数値積分公式」であると捉えるこ

非同期分岐プロセッサについてのリマークを以下にとも出来る（表 1 も参照）
。

記す。

CVCUV
U

膜レジスタ
回復レジスタ

論理ゲート

FV , FU , BV , BU

非線形関数

SY

動的再構成可能配線パラメータt Ut Ut U

CU

CU

CU

V

CV
(a)

同期クロックによる状態遷移

速度ベクトルは有限集合に対応有理数や実数に対応する無数の速度ベクトル

t

V

CV
(b)

位相ロッククロックによる状態遷移

tVCV
(c)

非同期クロックによる状態遷移

速度ベクトルは有理数に対応

速度ベクトルは実数に対応

滑らかなベクトル場

滑らかな分岐構造

t

図１(a)：同期したクロックによる離散状態遷移は有限状態集合に対応するベクトル場を生成(b)：位相ロックしたクロックによる離散状態遷移は有理数に対応するベクトル場を生成(c)：非同期クロックによる離散状態遷移は実数に対応するベクトル場を生成

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 数値演算回路を用いた数値積分に比べて、非同期分を持ち、2 次元の離散平面ベクトル場を生成する。

岐プロセッサの状態空間は非常に粗く設計される。

その結果、回転発火型膜電位モデルは、神経細胞のしかし、図 1 で要約されているように、非同期性に膜電位の典型的な時間波形を再現できる。
 第四世代：一般化回転発火型膜電位モデル[8][9]よって非同期分岐プロセッサの状態の速度ベクトルに滑らかさが齎され、その結果ベクトル場に滑らか

第四世代モデルは、第三世代回転発火型膜電位モデさが齎され、そして、分岐図と分岐構造に滑らかさルの離散平面ベクトル場を一般化して改良したモデが齎される。よって、厳密性を多少犠牲にして直感

ルであり、非同期分岐プロセッサを用いた膜電位モ的に分かりやすい言葉でまとめると、「非同期分岐プデルの中で（本稿発行時点で）最も作り込まれたモロセッサは非同期状態遷移に起因する連続時間軸をデルである。その結果、一般化回転発火型膜電位モ巧みに利用して滑らかな分岐構造を実現する系」でデルは、様々な神経細胞モデルが呈する典型的な分あり、「数値演算回路を用いた数値積分は状態空間の岐現象（例えば、超臨界 Andronov-Hopf 分岐、亜精度を（なんら工夫無く）高めることにより、滑ら臨界 Andronov-Hopf 分岐、リミットサイクルのフかな分岐構造を実現する系」であると言える。

ォールド分岐、サドルノード分岐、サドルノードホ
モクリニック分岐など）と、それに伴う非線形入出３.２ 研究の結果力特性（例えば、class 1 と 2 の excitability と spiking

３.２.１ 中枢系ニューロハードウェアやヒステリシス特性）を再現できる。図 2 は、同モ

非同期分岐プロセッサを用いた中枢神経系ニューロデルのチップ内動的再配線による膜電位ダイナミクハードウェアの例を世代別に紹介する。

スの自動的な獲得の例を示している。また、一般化

 第一世代：積分発火型膜電位モデル[5][6]回転発火型膜電位モデルは、典型的なパラメータ値最も基本的な膜電位モデルとして、完全積分発火型において、微分方程式神経細胞モデルに比べて、約膜電位モデルが提案され、ポアンカレ写像が呈する1/7 のハードウェアコストで実装可能である場合が周期倍分岐やサドルノード分岐の理論解析が行われあることが示されてきた。
 第五世代：マルチコンパートメントモデル[10]た。また、同モデルの化学シナプスによる結合系が提案され、その同期現象（主にサドルノード分岐に第一世代から第四世代モデルは、主に細胞体の膜電起因する m:n ロッキング）の理論解析が行われた。

位のダイナミクスの再現を念頭に置いて設計された

このように、完全積分発火型膜電位モデルは、主にモデルである。これに対して第五世代モデルとして、現象の理論解析のためのトイモデルとして用いられ神経細胞全体（細胞体＋樹状突起＋軸策）のモデルた。となるマルチコンパートメントモデルが提案されて

 第二世代：非線形積分発火型膜電位モデル[7]きた。同モデルは、樹状突起上の膜電位の様々な伝微分方程式膜電位モデルの一つである Quadratic 積播特性を再現することが出来る。

分発火型膜電位モデルに対応する非線形積分発火型

 第六世代：トイネットワークモデル[7]膜電位モデルが第二世代モデルとして提案された。

第六世代モデルとして、前世代膜電位モデルを用い同モデルは、サドルノードホモクリニック分岐と、たトイネットワークモデルが提案されてきた。例え

サ ド ル ノ ー ド 分 岐 に 起 因 す る class 1 と 2 のば、第二世代非線形積分発火型膜電位モデルを用いexcitability やヒステリシス特性を呈する。

たリザーバネットワークが提案され、従来の神経補綴チップ（VLSI 人工海馬 CA3 スライス[Berger]） 第三世代：回転発火型膜電位モデル[3][4]
第一世代と第二世代モデルは離散回復変数 U を持との比較を通して、非同期分岐プロセッサを用いたたない。これに対して、第三世代である回転発火型

中枢神経系ニューロハードウェアの優位性が示され膜電位モデルは、離散回復変数 U と離散膜電位 Vてきた。

4TELECOM FRONTIER No.88 2015 SUMMER

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N-1
1
平均発
火率

離散回
復変数

教師データ

第四世代モデルヌルクライン

0

M-1 0

離散膜電位

1

刺激強度(a) FPGA 実装された第四世代モデルの初期応答

N-1
1
平均発
火率

離散回
復変数

第四世代モデル
教師データ

教師データから亜臨界ホップ分岐を自動的に獲得

ヌルクライン

0

離散膜電位

M-1 0

刺激強度

1(b) FPGA 内での 5,000 回の動的再配線によって教師データの背後に潜む分岐シナリオを自動的に獲得

図２ 非同期分岐プロセッサを用いた中枢神経系ニューロハードウェアのチップ内動的再配線による膜電位ダイナミクスの自動的な獲得の例 [2]教師データの再現（汎化性あり）のみならず、教師データの背後に潜む分岐のシナリオも自動的に獲得

３.２.２ 聴覚系ニューロハードウェア
哺乳類の内耳に存在する蝸牛は、リンパ液（粘性流心とする聴覚系は、非線形フィルタ特性、多重トーン体）、基底膜（非線形振動膜）、内有毛細胞（機械力・抑制特性、適応特性、整流特性、第一ピッチシフト、電気ポテンシャル変換器）、外有毛細胞（アクティブダ第二ピッチシフト、並列スパイク密度変調などをはじンパ）、螺旋神経節細胞（並列スパイク変調器）といっめとする様々な非線形音声処理を行っている[11]。非た要素で構成される非線形性が非常に強い興味深いシ

同期分岐プロセッサを用いた聴覚系ハードウェアの例

ステムである[11]。その強非線形性により、蝸牛を中を以下に紹介する。
5

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 蝸牛基底膜・内有毛細胞モデル[12][13]ロハードウェアとして、例えば、「コンダクタンスベ第三世代の回転発火型膜電位モデルが持つフィルタースト膜電位モデル」や「カルシウム濃度のダイナ特性を応用して、基底膜が有する非線形フィルタ特ミクスに基づいたスパインモデル」、あるいは「脳の性と内有毛細胞が有する整流特性を再現する蝸牛パ多層構造[17]を忠実に再現する積層 FPGA ニューローティションモデルが提案されてきた。

ハードウェア」などの構築に取り組みつつある。そのような Anatomically に Plausible な非同期分岐プ

 螺旋神経節細胞モデル[14]第一世代の積分発火型膜電位モデルを用いて、哺乳ロセッサの応用例として、VLSI 人工海馬スライス類の蝸牛・螺旋神経節細胞が示す並列スパイク密度[18]などの「神経補綴チップ」や計算論的神経科学変調や適応特性を再現する螺旋神経節細胞モデルがのための「脳現象解析専用ハードウェアプラットフ提案されました。

ォーム」、あるいは IP 越しの脳型分散ハードウェアである「Brain over IP (BoIP)」などが挙げられる。

 ピッチシフトモデル[15] 聴覚系ニューロハードウェア

第一世代の積分発火型膜電位モデルを改良して、膜電位のダイナミクスにおけるリーク電流の影響を再これまでの非同期分岐プロセッサを用いた聴覚系ニ現できる Leaky 積分発火型膜電位モデルが提案さューロハードウェアでは、哺乳類の聴覚系が呈するれてきた。同モデルが呈する偽確立共鳴現象を利用様々な非線形応答特性のほんの一部の再現に止まっして、人間の第一ピッチシフト特性を再現できる蝸ている。多重トーン抑制特性や第二ピッチシフトな牛モデルが提案されてきた。

どのハードウェアによる再現が難しい応答特性を含めて、聴覚系の様々な非線形応答特性を矛盾無く再３.２.３ 生物の非線形ダイナミクスに学んだインパ現できる統合内耳ハードウェアの構築に取り組んでルス通信方式の模索いる。そのような統合内耳ハードウェアの応用例と 超広帯域インパルス無線通信（UWB-IR）向けの符して、「聴覚系の非線形現象を忠実に再現できる人工号生成[16]内耳」などが挙げられる。
 生物の非線形ダイナミクスに学んだインパルス通信

第一世代の積分発火型膜電位モデルを用いたUWB-IR に適したインパルス列の生成手法が提案方式され、従来方との比較を通して、ある条件下では提生物は長い進化の過程で、中枢系におる複雑な通信案手法が優れていることが示された。

を非常に低熱量（低カロリー消費量）で実現する術 送受信機の同期化手法[6]を獲得してきた。一方、前述したように、非同期分インパルス無線通信を実現するための同期化手法の岐プロセッサと用いたニューロハードウェアは年々構築のための基礎研究を行い、同期が達成されるパ実際の神経系の模倣度が向上している。よって、生ラメータ領域の理論計算手法が示された。

物の通信方式を模倣した新しい超低消費電力な通信方式を構築するためにも、本研究をさらに推進する。

４．将来展望本研究の将来展望を以下に記す。

参考文献[1] E. M. Izhikevich, Dynamical Systems in
Neuroscience: The Geometry of Excitability andBursting, The MIT press, 2007.
[2] T. Matsubara and H. Torikai, Asynchronous
Cellular Automaton Based Neuron: TheoreticalAnalysis and On-FPGA Learning, IEEE
Transactions on Neural Networks and Learning
Systems, Vol. 24, No. 5, pp. 736-748, 2013.

 中枢系ニューロハードウェア
第一世代～第六世代の中枢系ニューロハードウェア
は、Hodgkin-Huxley 型のコンダクタンスベーストモデルではなく、低次元化された簡略化モデルであるが、より Anatomically に Plausible な非同期分岐プロセッサを構築するべく、第七世代以降のニュー6

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生物の非線形ダイナミクスに学んだインパルス通信
Impulse Communication Method inspired by Biological Nonlinear Dynamics[3]T. Hishiki and H. Torikai, A Novel
Rotate-and-Fire Digital Spiking Neuron and its
Neuron-like Bifurcations and Responses, IEEETransactions on Neural Networks, Vol. 22, No. 5,pp. 752--767, 2011.
[4] T. Matsubara, H. Torikai and Tetsuya Hishiki, A
Generalized Rotate-and-Fire Digital Spiking
Neuron Model and its On-FPGA Learning, IEEE
Transactions on Circuits and Systems Part II,
Vol. 58, No. 10, pp. 677--681, 2011.
[5] S. Hashimoto and H. Torikai, A novel hybrid
spiking neuron: Bifurcations, Responses, andOn-chip learning, IEEE Transactions on Circuits
and Systems Part I, Vol. 57, No. 8, pp.
2168--2181, 2010.
[6] H. Ijichi and H. Torikai, Analysis of m:n lockingsfrom pulse-coupled asynchronous sequential
logic
spiking
neurons,IEICE
Trans.
Fundamentals, Vol. E94-A, No. 11, pp.
2384--2393, 2011.
[7] T. Matsubara and H. Torikai, An Asynchronous
Recurrent Network of Cellular Automaton-based
Neurons and its Reproduction of Spiking Neural
Network Activities, IEEE Trans. NNLS, 2015
(accepted)[8] T. Matsubara and H. Torikai, Neuron-like
Responses and Bifurcations of a Generalized
Asynchronous Sequential Logic Spiking Neuron
Model, IEICE Trans. Fundamentals, Vol. E95-A,
No. 8, pp.1317--1328, 2012.
[9] T. Matsubara and H. Torikai, Bifurcation-based
Synthesis of Asynchronous Cellular Automaton
Based Neuron, IEICE NOLTA Journal, Vol. 4,No. 1, pp. 111--126, 2013.
[10] N. Shimada and H. Torikai, A Novel
Asynchronous
CellularAutomaton
Multi-Compartment Neuron Model, IEEE Trans.
CAS-II, 2015 (accepted)[11] J. O. Pickles, An introduction to the physiologyof hearing, Emerald Group Publishing, 2012.
[12] H. Ishimoto, M. Izawa and H. Torikai,
Nonlinear filter characteristics from anasynchronous cellular automaton oscillator, Proc.
NOLTA, 2014 (accepted).
[13] M. Izawa and H. Torikai, A Novel
Hardware-Efficient Cochlea Model based on
Asynchronous Cellular Automaton, Proc. IJCNN(2015) (accepted).
[14] M. Izawa and H. Torikai, Asynchronous
Cellular Automaton Model of Spiral Ganglion
Cell in the Mammalian Cochlea: Theoreticalanalyses and FPGA implementation, IEICE
Trans. Fundamentals, Vol. E98-A, No. 2, pp.
684-699 (2015)[15] T. Noguchi and H. Torikai, Ghost Stochastic
Resonance
from
Asynchronous
CellularAutomaton Neuron Model, IEEE Transactions
on Circuits and Systems Part II, Vol. 60, No. 2,pp. 111--115, 2013.
[16] T. Iguchi, A. Hirata and H. Torikai, Theoreticaland heuristic synthesis of digital spiking
neurons for spike-pattern-division multiplexing,
IEICE Trans. Fundamentals, Vol.E93-A, No.8,pp.1486-1496 (2010)[17] A. M. Thomson and A. P. Bannister,Interlaminar Connections in the Neocortex,
Cerebral Cortex, Vol. 13, No. 1, pp. 1--14, 2003.
[18] T. Berger and D. Glanzman, Toward
Replacement Parts for the Brain: Implantable
Biomimetic Electronics as Neural Prostheses,
The MIT Press, 2005.

この研究は、平成２３年度ＳＣＡＴ研究助成の対象として採用され、平成２４～２５年度に実施されたものです。
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