Yapay görme için basitleştirilmiş görsel korteks modeli
Simplified visual cortex model for machine vision
Yazar: İSMAİL CAN ÇEVİKBAŞ
Danışman: PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
"Principles of Neural Science", "Biyoloji bilimlerinin son sınırı -en üst seviye hedef- bilincin biyolojik temelleri ile his, davranış, öğrenme ve hatırlamanın beyindeki süreçlerini anlamaktır." ifadesi ile başlamaktadır [1]. Bu hedef, biyolojinin son sınırı olsa da, insan zekası benzeri yapay zeka geliştirmek için ilk aşamadır. Kurzweil, 2045 yılını, en akıllı ve yetenekli yaşam formu olan insanın, yapay zeka tarafından geçileceği "Tekillik" yılı olarak nitelendirmektedir [2].
Akışkanlar dinamiğini anlayıp kuşları modelleyerek yüksek hızlı uçaklar yapmaya benzer şekilde, zeka ve bilinci anlayıp beyni modelleyerek yüksek zekalı ve bilinçli varlık yapma yolundayız. Fakat aradan çıkmamız, temel bileşeni ve temel işleyişi oluşturduktan sonra, bileşenler bütününün kendisini geliştirmesine izin vermemiz gerekiyor. Şu ana kadar beyin işleyişinden örneklemler alıp matematiksel araç olarak kullandık; gelecekte yarıiletken veya belki de kuantum temel hücreyi yaptıktan ve nasıl çoğalıp, ilişki kurup gelişeceğinin altyapısını oluşturduktan sonra, yüksek zekalı ve bilinçli varlıkların ortaya çıkmasını gözleyeceğiz.
Bu çalışmada, beyin görme işlevinin nasıl gerçekleştiğini en basit seviyede modelleyerek, en düşük düzeyde müdahale ile, kendi başına sonuç üreten bir yapı kurmaya çalıştık. Görme, gelen ışığın retinada elektrik darbelerine çevrilmesi ve bu darbelerin birincil görsel kabuk sinir  hücrelerine iletilmesi ile başlamaktadır. Modelimizde, giriş işareti, birincil görsel kabuktaki sinir hücreleri girişindeki elektriksel darbelere denk düşmektedir. Elektriksel darbelerin sinir hücreleri arası bağlantıları değiştirmesi, modelimizde, eğitime karşı gelmektedir. En sonunda, bazı sinir hücrelerinin elektriksel darbe üretip bazılarının elektriksel darbe üretmemesi ise tanıma işlevi olarak değerlendirilmektedir.
Modelde, uyaran ve zayıflatıcı olmak üzere iki sinir hücresi türü, beyindeki oranları ile uyumlu olacak şekilde, sinir ağını oluşturmaktadır. Uyaran ve zayıflatıcı sinir hücresi olarak "Sızdıran Topla-ve-Ateşle Sinir Hücresi" modeli kullanılmıştır. Farklı sinir hücresi türleri için denklemler aynı olsa da, sinir hücreleri, ardıl hücreye etkileri ile farklılaşmaktadırlar. İki sinir hücresi arası bağlantı etkinliği, "İğnecik Zamanlamasına Bağlı Değişim" modelinde tanımlandığı şekilde, öncül ve ardıl sinir hücresi elektrik darbelerinin birbirlerine kıyasla zamanlamasına bağlı olarak artmakta veya azalmaktadır. Modelde, giriş elektriksel darbeleri, retinaya düşen ışığın şiddeti ile oranlı olarak üretilmektedir. Teorik model oluşturulduktan sonra model MATLAB ile kodlanarak tanıma başarımı test edilmiştir.

Abstract:
The book, Principles of Neural Science starts with the paragraph that says, "The last frontier of the biological sciences -the ultimate challenge- is to understand the biological basis of consciousness and the brain processes by which we feel, act, learn, and remember" [1]. Though this may be the last frontier of the biological sciences, it is the first step to build human like artificial intelligence. Kurzweil forecasts that 2045 is the year of "The Singularity", as artificial intelligence surpass human beings as the smartest and most capable life forms on the Earth [2].
Similar to building high speed planes as we understood fluid dynamics and modelled birds, when we understand human intelligence and consciousness we will create intelligent and conscious beings. But we need to take ourselves out interfering and let the group of simple units evolve after we construct the simple unit and evolving mechanism of the group. So far we sampled parts of brain operation and used them as mathematical tools, but in the future, we are going to build a simple unit whether it is a semiconductor or quantum construct and define the infrastructure how simple units increase in number, communicate and evolve as a group. In the end we are going to witness high intelligent and conscious beings emerge.
In this study, we use a very simple model of brain visual function and try to achieve a network which will generate output with minimum interference. Vision processing starts at the retina with converting upcoming light to electrical pulses and transmitting these electrical pulses to neurons of the primary visual cortex in the brain.  In our model input signal is simply the electrical pulses at the primary visual cortex entry. In our model, updates in neurons connection strengths with electrical pulses corresponds to training. And finally as some neurons generate electrical pulses and while others remain silent is the recognition function.
Excitatory and inhibitory neurons, with their relative proportion as in the brain, form the model neural network. We use Leaky Integrate-and-Fire (LIF) model for excitatory and inhibitory neurons. Model equations for both type of neurons are the same however the difference occur as these type of neurons effect post-synaptic neurons. Efficiency of connection between two neurons increase or decrease depending on Spike Timing Dependent Plasticity (STDP) where timing difference of pre-synaptic and post-synaptic neurons firing matters. Electrical pulses at the input are generated proportional to the upcoming light intensity on the retina. Following the development of theoretical model, the model is coded into MATLAB and model performance is tested.