Memristif sinaptik devreler için uyarlanabilir parçalı lineer karakteristik yaklaşım ve FPGA uygulaması
Memristif sinaptik devreler için uyarlanabilir parçalı lineer karakteristik yaklaşım ve FPGA uygulaması
Yazar: Şahintekin, Barış; Çam Taşkıran, Zehra Gülru
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 40 No. 4, 2024
Anahtar kelimeler: Neural Networks ; Nöral Ağlar ; Sinaptik devreler,memristör programlama,parçalı lineer yaklaşım,FPGA uygulaması

Yapay zekâ tabanlı sistemler ve sinaptik devreler son yıllarda birçok araştırmacı için ilgi çekici bir konu haline gelmiştir. Yüksek işlem gücü gerektiren bu sistemlerin yazılımsal gerçekleştirilmesi zaman ve işlem maliyeti açısından zorlayıcı olduğundan, donanımsal gerçekleme ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Donanımsal sinaptik devreler, güç tüketimi ve maliyeti azaltırken işlem kapasitesini artırmayı vaat etmektedir. Sinaptik devrelerde duyulan hafızalı eleman ihtiyacı için literatürde farklı çözümler mevcuttur. Memristör elemanı bu ihtiyaç için sıklıkla kullanılan bir pasif devre elemanıdır ve bu eleman 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 ayarlanarak ağ yapısının yeniden konfigüre edilebilmesi amaçlanmıştır. Memristörün değerini ayarlamak amacıyla donanımsal bir tasarım gerçekleştirilmiş ve bu tasarım üzerinden gerekli işlemleri yapacak bir algoritma önerilmiştir. Tasarım, memristör üzerine sinüzoidal sinyal uygulayarak memristans değerini ölçen ve darbe sinyali uygulayarak memristansın değerini değiştiren alt bloklardan oluşmaktadır. Önerilen yöntem FPGA üzerinde gerçeklenerek farklı karakteristikteki matematiksel memristör modelleri ve memristör emülatörü devresi üzerinde test edilmiş ve elde edilen sonuçlar paylaşılmıştır. Elde edilen yöntemin gerekli okuma-yazma döngü sayısını azalttığı ve düşük güç tüketimine katkı sağladığı görülmüş, memristörün lineer olmama problemine efektif bir çözüm sunulmuştur.

Yapay zekâ tabanlı sistemler ve sinaptik devreler son yıllarda birçok araştırmacı için ilgi çekici bir konu haline gelmiştir. Yüksek işlem gücü gerektiren bu sistemlerin yazılımsal gerçekleştirilmesi zaman ve işlem maliyeti açısından zorlayıcı olduğundan, donanımsal gerçekleme ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Donanımsal sinaptik devreler, güç tüketimi ve maliyeti azaltırken işlem kapasitesini artırmayı vaat etmektedir. Sinaptik devrelerde duyulan hafızalı eleman ihtiyacı için literatürde farklı çözümler mevcuttur. Memristör elemanı bu ihtiyaç için sıklıkla kullanılan bir pasif devre elemanıdır ve bu eleman 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 ayarlanarak ağ yapısının yeniden konfigüre edilebilmesi amaçlanmıştır. Memristörün değerini ayarlamak amacıyla donanımsal bir tasarım gerçekleştirilmiş ve bu tasarım üzerinden gerekli işlemleri yapacak bir algoritma önerilmiştir. Tasarım, memristör üzerine sinüzoidal sinyal uygulayarak memristans değerini ölçen ve darbe sinyali uygulayarak memristansın değerini değiştiren alt bloklardan oluşmaktadır. Önerilen yöntem FPGA üzerinde gerçeklenerek farklı karakteristikteki matematiksel memristör modelleri ve memristör emülatörü devresi üzerinde test edilmiş ve elde edilen sonuçlar paylaşılmıştır. Elde edilen yöntemin gerekli okuma-yazma döngü sayısını azalttığı ve düşük güç tüketimine katkı sağladığı görülmüş, memristörün lineer olmama problemine efektif bir çözüm sunulmuştur.