Nöromorfolojik merkezi desen üreteçleri'nin gerçekleştiriminde alternatif model ve donanım yaklaşımları
Alternative models and hardware approaches for the realization of the neuromorphic central pattern generators
Yazar: NİMET KORKMAZ
Danışman: PROF. DR. RECAİ KILIÇ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
"Merkezi desen üreteçleri-MDÜ (Central Pattern Generator-CPG)" canlı vücudundaki yüksek kontrol merkezlerinden ya da sensör geribeslemelerinden herhangi bir ritmik giriş almadan, koordineli ritmik aktivite desenleri üretebilen özel nöral ağlardır. Bu ağ yapıları ilerleyen çalışmalara öncülük edecek nitelikte olması, ritmik aktivitelerin temelini oluşturması ve nöron etkileşimlerinin nispeten daha kolay incelenebilmesi sebebiyle literatürde sıklıkla çalışılan bir konu haline gelmiştir. MDÜ ağ yapılarının en yaygın kullanım alanı bacaklı robot kontrolü çalışmalarıdır. MDÜ'leri detaylı biyofiziksel modellerle, bağlantıcı modellerle ve kuplajlanmış osilatörlerle modellenebilmektedir. Literatürde MDÜ ağı kullanılarak yapılan bacaklı robot kontrollü çalışmalarında, genellikle sinüzoidal ya da benzeri osilatör yapıları kullanılmıştır. Bu yapılar donanımsal gerçekleştirimlerde basitlik sunmalarından dolayı tercih edilmektedir. Bununla birlikte günümüz elektronik teknolojisindeki gelişmelerle, özellikle gömülü sistem donanımlarıyla daha kompleks yapıdaki nöral ağ modellemeleri gerçeklenebilmektedir. Bu bağlamda robot kontrol çalışmalarında MDÜ ağ yapıları için basit osilatörler kullanmak yerine; gerçek nöron davranışlarını yansıtan biyolojik nöron modellerinin kullanılması, donanımsal açıdan gerçeklenebilir bir hedef olarak karşımıza çıkmaktadır. Biyolojik nöron modelleriyle MDÜ ağ yapılarını oluşturmak, bu ağ yapılarındaki nöronların birbirleriyle etkileşimlerini incelemek ve bu modelleri donanımsal olarak bacaklı robot kontrolü gibi uygulamalara aktarmak bu alandaki gelişmeler için özel bir önem arz etmektedir. Literatürde birkaç nörondan oluşan bazı özel MDÜ ağ yapıları için biyolojik nöron modeli tabanlı modelleme çalışmaları yapılmış olmakla birlikte, bu çalışmalar genellikle nümerik benzetim tabanlı olup, gerçek biyolojik nöronların yapısal özelliklerini yansıtan sinaptik kuplajlama fonksiyonlarını içermemektedir. Ayrıca literatürde 2-6 arası nörondan oluşan biyolojik nöron modeli tabanlı MDÜ ağındaki nöron etkileşimlerini donanımsal gerçekleştirim açısından ele alan bir çalışmaya da rastlanılmamıştır.
Bu tez çalışmasında MDÜ ağ yapılarının modellenmesi ve donanımsal olarak gerçekleştirimi ile ilgili yukarıda bahsedilen eksikliklerin giderilmesine dönük çalışmaların yapılması amaçlanmıştır.  Bu kapsamda, Hindmarsh-Rose ve Izhikevich nöron modellerinin kuplajlanarak 2 ila 6 nörondan oluşan MDÜ ağ yapıları oluşturulmuştur. Bu ağ yapılarındaki sinaptik kuplajlama ağırlıkları optimizasyon algoritmalarından faydalanılarak belirlenmiştir. Elde edilen ağ yapılarının donanımsal gerçekleştirimleri bacaklı robot kontrolü uygulamalarına uyarlanabilir bir formatta yapılmıştır. Nihai donanımsal gerçekleştirim hedefi olarak; biyolojik nöron modeli tabanlı nöromorfolojik MDÜ'leri vasıtasıyla dört bacaklı veya altı bacaklı bir robotun bacak hareketlerinin gerçek zamanlı aksiyon potansiyeli işaretleri kullanılarak kontrol edilmesi amaçlanmıştır ve yapılan çalışmalar sonucunda bu hedef başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiştir. Tez çalışmasında; MDÜ ağ modellemeleri için biyolojik nöron modellerinin kullanılması, ağ yapısında nöronlar arasındaki etkileşimlerin senkronizasyon çalışmalarını da kapsayacak şekilde ayrıntılı olarak ele alınması, ağ parametrelerinin tespiti için "Genetik Algoritma (GA)" ve "Yapay Arı Kolonisi (ABC) Algoritması" gibi yeni ve güncel optimizasyon algoritmalarının kullanılması ve bu ağ yapılarının donanımsal gerçekleştirim çalışmalarında analog ve dijital tabanlı gömülü sistem çözümlerinden yararlanılması tez çalışmasının özgün yönlerini oluşturmaktadır.

Abstract:
"Central pattern generators (CPGs)" are the specific neural networks which can produce a coordinated rhythmic activity patterns without any rhythmic introduction from the high control centers or sensor feedback in the living body. These network structures have become an often studied subject in the literature because of having a characteristic that will lead to later work, underlying of the rhythmic activity and the comparatively simple examining the interaction of the neurons. The most common application areas of the CPG network structures are the legged robot control studies. CPGs can be modeled with the detailed biophysical models, the connectionist models and the coupled oscillators. The legged robot control studies made by using CPG network structures in the literature are often used sinusoidal or similar oscillator structures. These oscillators are preferred because they are presented simplicity in terms of hardware realizations. However, thanks to nowadays advances in electronic technology, the more complex neural network modeling can be realized with especially embedded system hardware. In this context, the usage of the biological neuron model which reflects the behaviors of a real neuron instead of using simple oscillators appears as a realizable target for CPG network structures in the robot control studies. To create CPG network structure via biological neuron model, to examine the interaction of the neurons in this network and to transfer these models to hardware for the legged robot control applications offer a particular importance for the developments in this area. In the literature while a few biological neuron model based modeling studies have been made for some specific CPG network structures, which consist of several neurons, they are usually simulation based studies and do not include synaptic coupling functions which reflect the real structural features of biological neurons. In addition, it has not been observed any study in the literature, which offers orderly from 2 to 6 neurons the interactions in the CPG network.
In this thesis, it is aimed to overcome the aforementioned shortcomings related to modeling and realization as hardware of CPG network structures. In this context, the targets of this thesis are given as follows: CPG network structures consisting of 2 to 6 neurons have been obtained by coupling the Hindmarsh-Rose and Izhikevich neuron models. The synaptic coupling weights in these network structures have been determined by using the optimization algorithms. The hardware implementations of the obtained network structures have been done in an applicable format to the legged robot control applications. In the final target hardware performs, it has been aimed to control the locomotion of a four-legged or six-legged robot by using the real-time action potential signals obtained from biological neuron model based neuromorphological CPGs, and this goal has been successfully accomplished as a result of these studies. In this thesis, the usage of the biological neuron models for the CPG network modeling, to be addressed the interactions between neurons in the network structure comprehensively in the manner including the synchronization operations, the use of the new and updated optimization algorithm such as "Genetic Algorithm (GA)" and "Artificial Bee Colony Algorithm (ABC)" in order to determine the network parameters and to take advantage of the analog and digital embedded systems-based solutions in the hardware implementation studies of these network structures constitute the original parts of this thesis.