Design of deficient neuromorphic systems for the study and development of chimeric synchronization phenomena and bioinspired calculations
Authors: Τσάκαλος Κάρολος-Αλέξανδρος 
Published: January 2025

Η πολυπλοκότητα του ανθρώπινου εγκεφάλου θέτει σημαντικές προκλήσεις στην κα- τανόηση των υπολογιστικών του λειτουργιών. Το αναδυόμενο ερευνητικό πεδίο των εμπειρικών δικτύων εγκεφάλου (empirical brain networks) προσπαθεί να αναδείξει τη σχέση μεταξύ της τοπολογίας των δικτύων και των φυσιολογικών λειτουργιών τους, χρησιμοποιώντας σύγχρονες νευροαπεικονιστικές τεχνολογίες, παρέχοντας μια πιο απλοποιημένη εικόνα του εγκεφαλικού δικτύου με πεπερασμένο σύνολο κόμβων. Οι βιολογικοί εγκέφαλοι καταφέρνουν να εκτελούν εξαιρετικά πολύπλοκες λειτουργίες χρησιμοποιώντας μη-ιδανικές και αργές μονάδες επεξεργασίας, συνδεδεμένες σε εύπλαστα και αναξιόπιστα νευρομορφικά δίκτυα. Αυτή η αποδοτική λειτουργία απορρέει από την ικανότητα του εγκεφάλου να επεξεργάζεται θορυβώδη, μη γραμμικά δεδομένα, χρησιμο- ποιώντας τη νευρωνική δυναμική και τον συγχρονισμό σε επίπεδο δικτύου. Πρόσφατες μελέτες επίσης αποκάλυψαν τη σχέση νευρωνικού συγχρονισμού, γνωστού ως χιμαιρικές καταστάσεις (chimera states), με διάφορες λειτουργίες και διαταραχές του εγκεφάλου. Συνεπώς, οι χιμαιρικές καταστάσεις αποτελούν έναν μηχανισμό όχι μόνο για τη μοντελοποίηση ορισμένων νευρολογικών λειτουργιών και ευπαθειών αλλά και για τη χρήση σε βιο-εμπνευσμένους υπολογισμούς. Ωστόσο, οι υπολογιστικές απαιτήσεις που συναντώνται στην προσομοίωση χιμαιρικών καταστάσεων σε πολύπλοκα και κλιμακούμενα νευρομορφικά δίκτυα σε λογισμικό, καθιστούν αναγκαία την ανάπτυξη εξειδικευμένων νευρομορφικών συστημάτων που θα μπορούν να εξομοιώνουν αποδοτικά και βιο-ρεαλιστικά αυτές τις καταστάσεις συγχρονισμού. Λύση στο πρόβλημα αυτό δίνει το neuromorphic computing, που αφορά τη σχεδίαση νευρομορφικών κυκλωμάτων σε αναλογικό και ψηφιακό επίπεδο που προσομοιώνουν νευροβιολογικά χαρακτηριστικά. Τα σύγχρονα νευρομορφικά συστήματα προσφέρουν λύσεις τόσο στο πρόβλημα της επεκτασιμότητας (scalability), όσο και της απόδοσης (power efficiency). Ωστόσο, οι σύγχρονες νευρομορφικές υλοποιήσεις όχι μόνο αναπαράγουν ιδανικά νευροβιολογικά χαρακτηριστικά, αλλά επίσης ακολουθούν την von Neumann αρχιτεκτονική. Υιοθετώντας μια top-down προσέγγιση για την αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων, στη παρούσα διδακτορική διατριβή αναπτύχθηκαν ψηφιακά, αναλογικά, και μοριακά νευρο-μορφικά δίκτυα με στόχο την προοδευτική ενσωμάτωση και αξιολόγηση εγγενών ατελειών και χαρακτηριστικών τόσο των διατάξεων όσο και των συστημάτων ως προς την εμφάνιση χιμαιρικών καταστάσεων. Αρχικά, στα πλαίσια αυτής της διδακτορικής διατριβής πραγματοποιήθηκε η ανάπτυξη ψηφιακών νευρομορφικών δικτύων αξιοποιώντας την αναδιατασσόμενη λογική των Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) για την αναπαραγωγή χιμαιρικών καταστάσεων. Αναπτύχθηκε ένα σχεδιαστικά απλό μοντέλο ψηφιακού νευρώνα με γνώμονα την εύκολη παραμετροποίηση του, την ελαχιστοποίηση πόρων υλικού, και την ασύγχρονη επικοινωνία, παρέχοντας ταυτόχρονα την προσομοίωση νευρομορφικών χαρακτηριστικών των βιολογικών νευρώνων. Στη συνέχεια, αξιοποιώντας τη δυνατότητα σχεδιασμού παράλληλης επεξεργασίας, σχεδιάστηκε ένα ψηφιακό νευρομορφικό δίκτυο για τη μελέτη συγχρονισμού και την ανάδειξη χιμαιρικών καταστάσεων αξιολογώντας την επίδραση της ασύγχρονης επικοινωνίας μεταξύ των νευρώνων. Τα αποτελέσματα ανέδειξαν τις χιμαιρικές καταστάσεις, επιβεβαιώνοντας ότι τα FPGA είναι ένα ικανό εργαλείο για τη μελέτη χιμαιρικών καταστάσεων, προσφέροντας μια πρακτική πλατφόρμα για πειραματική εξερεύνηση. Παρόλα αυτά, για μια πιο ρεαλιστική εξομοίωση των νευρομορφικών αποκρίσεων με μεγαλύτερη πιστότητα και ακρίβεια, χρειάστηκε να ακολουθηθεί μια άλλη εναλλακτική. Για τον σκοπό αυτό, η διατριβή ακολούθησε την προσέγγιση των αναλογικών νευρομορφικών δικτύων χρησιμοποιώντας νανοηλεκτρονικές μη-πτητικές μνήμες memristor σε διατάξεις διασταυρωμένων αγωγών crossbar που έχουν τη δυνατότητα να μιμούνται τις συναπτικές λειτουργίες των νευρώνων. Τα προτεινόμενα κυκλώματα ακολουθούν μια προοδευτική ενσωμάτωση εγγενών μηχανισμών και ατελειών των διατάξεων, μελετώντας την εμφάνιση χιμαιρικών καταστάσεων τόσο σε νευρομορφικά δίκτυα διασυνδεδεμένων Fitzhugh-Nagumo νευρώνων όσο και σε δίκτυα Chua κυκλωμάτων. Ξεκινώντας από ιδανικές διατάξεις σε επίπεδο προσομοίωσης, αξιολογήθηκε η επίδραση συγκεκριμένων χαρακτηριστικών, όπως το κατώφλι μεταγωγής (switching threshold), και ευπαθειών, όπως η μεταβλητότητα (device-to-device variability), τα οποία μπορούν να αξιοποιηθούν στην εμφάνιση χιμαιρικών καταστάσεων. Αξιολογήθηκε η επίδραση των ρευμάτων διαρροής (Sneak-path currents) και, στη συνέχεια, επιβεβαιώθηκε η εμφάνιση των φαινομένων συγχρονισμού σε κυκλωματικό επίπεδο στο περιβάλλον LTSpice, όπου και αξιοποιήθηκε ο επαναπρογραμματισμός (reprogramming) των καταστάσεων του μεμριστορ για να διερευνηθεί η δυνατότητα ελέγχου συγχρονισμού των δικτύων. ΄Επειτα, ακολούθησε η πειραματική επικύρωση και αξιολόγηση των διατάξεων μεμριστορ, με ιδιαίτερη έμφαση στις διατάξεις νιτριδίου του πυριτίου (SiN), όπου προσομοιώνουν μέσω του φαινομένου παγίδευσης φορτίου (charge trapping) τη μη-γραμμική ροή των ιόντων στις συνάψεις. Αφού προσαρμόστηκαν κατάλληλα οι SiN διατάξεις, διεξήχθησαν δοκιμές αντοχής (endurance) για να επαληθεύσουμε ότι διατηρούν την κατάστασή τους χωρίς να συμβαίνει διακοπτική συμπεριφορά (switching). Επειτα, βαθμονομήθηκαν οι πειραματικές διατάξεις και εξετάστηκε η επίδραση της μη-γραμμικότητας που παρουσιάζουν στον συγχρονισμό, επιβεβαιώνοντας σε κυκλωματικό επίπεδο την εμφάνιση χιμαιρικών καταστάσεων υπό αυτές τις συνθήκες. Παρόλα αυτά, αναγνωρίζοντας το πρόβλημα της εκτεταμένης επεκτασιμότητας (scalability), και ολοκλήρωσης (integration), τόσο των ψηφιακών όσο και των αναλογικών κυκλωμάτων, η διατριβή ακολούθησε με μια εναλλα- κτική προσέγγιση σε επίπεδο συστήματος. Ακολουθώντας αυτή τη λογική, σχεδιάστηκαν μοριακά νευρομορφικά δίκτυα χρησιμοποιώντας μια μοριακά εμπνευσμένη δομή πρωτεΐνης, τη Verotoxin, για την περαιτέρω κλιμάκωση και προσομοίωση νευρομορφικών λειτουργιών σε επίπεδο συστήματος. Οι πρωτεΐνες παρέχουν μια βιολογική και εξαιρετικά δυναμική τρισδιάστατη δομή, ενσωματώνουν παρόμοιους μηχανισμούς αυτο-οργάνωσης με τα βιολογικά νευρωνικά δίκτυα, προσφέρουν βιοσυμβατότητα (biocompatibility), και επιτρέπουν τη δημιουργία σύνθετων και πυκνών δικτύων σε ατομικό επίπεδο. Επιβεβαιώθηκε ότι η τρισδιάστατη δομή του μοριακού δικτύου παρουσιάζει παρόμοια χαρακτηριστικά με τα εγγενή χαρακτηριστικά των βιολογικών νευρωνικών δικτύων, και με χρήση μη-εποπτευόμενης μάθησης (unsupervised learning) παρατηρήθηκε τη δυναμική αυτο-οργάνωση του δικτύου και τη δημιουργία συγχρονισμένων και μη-συγχρονισμένων περιοχών, προ- σφέροντας έτσι τη δυνατότητα εμφάνισης χιμαιρικών καταστάσεων. Επειτα απο τη μελέτη συγχρονισμού, αξιοποιήθηκε η μοριακή δομή για βιο-εμπνευσμένους υπολογισμούς, αξιοποιώντας το πλαίσιο των υπολογισμών ταμιευτήρα (Reservoir Computing), όπου αξιολογήθηκε το μοριακό νευρομορφικό δικτυο σε προβλήματα ταξινόμησης (classification) καταδεικνύοντας, με λιγότερους νευρώνες και συναπτικές συνδέσεις, συγκρίσιμες ή/και καλύτερες αποδόσεις σε σχέση με μεγαλύτερα δίκτυα στο πλαίσιο του reservoir computing.