Memristif sinaptik devreler için uyarlanabilir parçalı lineer yaklaşım
Adaptive piecewise linear characteristic approach for memristive synaptic circuits
Yazar: BARIŞ ŞAHİNTEKİN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA GÜLRU ÇAM TAŞKIRAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Yapay zeka tabanlı sistemler ve sinaptik devreler son yıllarda bir çok araştırmacı için ilgi çekici bir konu haline gelmiştir. Yüksek işlem gücü gerektiren bu sistemlerin gelişmesiyle beraber yazılımsal olarak gerçekleştirilmesi hem zaman hem de işlem maliyeti açısından oldukça zorlayıcı olmaya başlamıştır. Bu zorlukların etkisiye bu sistemlerin donanımsal olarak gerçeklenmesi ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Sinaptik devrelerin donanımsal olarak gerçeklenmesiyle beraber güç tüketimi ve işlem maliyetinde düşüş, işlem kapasitesinde ise bir artış beklenmektedir. Sinaptik devrelerde duyulan hafızalı eleman ihtiyacı için literatürde farklı çözümler mevcuttur. Memristör elemanı bu ihtiyaç için sıklıkla kullanılmakta olan bir pasif devre elemanıdır. Memristör elemanı ile gerçekleştirilen sinaptik devreler memristif sinaptik devreler olarak isimlendirilmektedir.
Bu çalışmada memristif sinaptik devreler için donanımsal bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemde yapay sinir ağının ağırlık parametrelerine denk gelen memristör elemanının memristans değeri kontrol edilerek ağ yapısının yeniden konfigüre edilebilmesi amaçlanmıştır. Önerilen yöntemde memristörün değerini kontrol etmek amacıyla donanımsal bir tasarım gerçekleştirilmiş ve bu tasarım üzerinden gerekli işlemleri yapacak algoritma önerilmiştir. Önerilen yöntemde memristör üzerine sinüzoidal sinyal uygulayarak memristans değerini ölçmek ve darbe sinyali uygulayarak memristansın değerini değiştirmek gibi alt bloklar mevcuttur. Önerilen yöntem memristör emülatörü devresi üzerinde test edilmiş ve elde edilen sonuçlar paylaşılmıştır. Aynı zamanda algoritmik olarak farklı memristör modelleri ile sistem test edilmiş ve sonuçları paylaşılmıştır.

Abstract:
Artificial intelligence-based systems and synaptic circuits have become an interesting topic for many researchers in recent years. With the development of these systems, which require high processing power, software implementation has become quite challenging in terms of both time and computational cost. Due to these difficulties, the need for hardware implementation of these systems has emerged. With the hardware implementation of synaptic circuits, a decrease in power consumption and computational cost and an increase in computational capacity are expected. There are different solutions in the literature for the memory element requirement in synaptic circuits. Memristor element is a passive circuit element that is frequently used for this need. Synaptic circuits realized with the memristor element are called memristive synaptic circuits.
In this study, a hardware method is proposed for memristive synaptic circuits. In the proposed method, it is aimed to reconfigure the network structure by controlling the memristance value of the memristor element corresponding to the weight parameters of the artificial neural network. In the proposed method, a hardware design is realized to control the value of the memristor and an algorithm is proposed to perform the necessary operations through this design. In the proposed method, there are sub-blocks such as measuring the memristance value by applying a sinusoidal signal on the memristor and changing the memristance value by applying a pulse signal. The proposed method is tested on a memristor emulator circuit and the results are shared. At the same time, the system is algorithmically tested with different memristor models and the results are shared.