Устройство для моделирования нейрона

 

Изобретение относится к аналоговым вычислительным устройствам и может быть использовано для моделирования функций нервной системы, а также для применения в системах искусственного интеллекта. Цель изобретения - повышение достоверности моделирования за счет генерации спайков на фоне деполяризации мембраны. Для реализации цели в состав известного устройства введен второй сумматор 10 и ключ 11. Основное отличие устройства заключается в возможности моделирования подпороговых стимулов на реакцию нейрона. 1 ил.

сОК13 соНЕ тских социАлистичЕ ских

Pf СПУВЛИК

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ

ПО ИЗОБРЕТЕНИЯМ И ОТКРЫТИЯМ

ПРИ ГКНТ СССР

ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

К АВТОРСКОМУ СВИДЕТЕЛЬСТВУ (21) 4721858/14 (22) 20.07.89 (46) 23.08.91. Бюл. M 31 (71) Уфимский авиационный институт им, Серго Орджоникидзе (72) А.Г. Жуков, Н.А, Савельева и А.В. Савельев (53) 681.333 (088.8) (56) Авторское свидетельство СССР

М 963003. кл, G 06 G 7/60, 1982. (54) УСТРОЙСТВО ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ

НЕЙРОНА

„„. рЦ „„1672482 А1 (57) Изобретение относится к аналоговым вычислительным устройствам и может быть использовано для моделирования функций нервной системы, а также для применения в системах искусственного интеллекта.

Цель изобретения — повышение достоверности моделирования за счет генерации спайков на фоне деполяризации мембраны.

Для реализации цели в состав известного устройства введен второй сумматор 10 и ключ 11. Основное отличие устройства заключается в возможности моделирования подпороговых стимулов нэ реакцию нейрона. 1 ил.

1672482

Изобретение относится к аналоговым вычислительным устройствам и может быть использовано для моделирования функции нервной системы, а также для применения в системах искусственного интеллекта.

Цель изобретения — повышение достоверности моделирования за счет генерации спайков на фоне деполяризации мембраны.

На чертеже представлена функциональная схема устройства для моделирования нейрона, Устройство содержит блоки 1 моделирования возбуждающих и тормозящих синапсов, каждый иэ которых состоит из последовательно соединенных буферного каскада 2, блока 3 задержки, масштабирующего резистивного элемента 4, аддитивный сумматор 5, блок 6 моделирования вызванных постсинаптических потенциалов, элемент 7 сравнения, блок 8 задания порога, формирователь 9 импульсов, сумматор 10, KfllO4 1 1.

Устройство работает следующим образом.

На синаптические входы блока 1 моделирования синапсов поступают входные импульсные последовательности и, проходя через буферные каскады 2, согласующие входные сопротивления устройства и выходные сопротивления источников входных сигналов, задерживаются на время синаптической задержки соответственно каждому конкретному синапсу в блоках 3 задержки и масштабируются по амплитуде реэистивными элементами 4. Сигналы, обработанные таким образом, поступают с выходов блоков 1 на входы аддитивного сумматора 5, осуществляющего их алгебраическое суммирование со знаком, соответствующим модальности каждого синапса (возбуждающий или тормозящий). Суммарный сигнал с выхода сумматора 5 поступает на вход блока б моделирования вызванных постсинаптических потенциалов, осуществляющего временное суммирование входного сигнала в соответствии с динамическими характеристиками блока 6, отражающими динамику преобразования входных сигналов в динамику преобразования в реальные вызванные постсинаптические потенциалы (ВПСП) биологических нейронов.

Если сигнал с выхода блока 6 не превышает величины порога элемента 7 сравнения, задаваемого по второму его входу с выхода блока 8 задания порога, то напряжение на выходе элемента 7 сравнения равно нулю, что соответствует максимальному значению напряжения порога, которое является начальным, При нулевом напряже10

55 нии на входе формирователя 9 генерации импульса не происходит и на сумматор 10 поступает напряжение начального порога с выхода блока 8, которое инвертируется в нем и вычитается из поступающего со знаком "плюс" на первый вход сумматора 10 напряжения ВПСП. С выхода блока 6 через нормально замкнутый ключ 11 при нулевом напряжении на его управляющем входе с выхода формирователя 9 на вход устройства проходят сигналы ВПСП на фоне потенциала покоя.

При превышении порога элемента 7 сравнения на выходе блока 6 появляется сигнал, равный разности входных напряжений элемента 7 и поступающий на вход формирователя 9, генерирующий при этом спайк. При этом сформированный спайк поступает на второй вход сумматора 10 и на управляющий вход блока б моделирования

ВПСП и сбрасывает ВПСП путем разряда конденсатора блока 6, а также размыкает на время импульса ключ 11. Таким образом, при переходе через напряжения порога,вырабатываемые с выхода блока 8 задания порога на второй вход элемента 7 сравнения, ВПСП поступают непосредственно íà первый вход сумматора 10 и на выход устройства, иэ которых вычитается напряжение порога с выхода блока 8, так как оно поступает на инвертирующий вход сумматора 10, непосредственно переходит в спайк, формируемый на выходе устройства, Блок 6 ВПСП отключается от сумматора

10 на время импульса, что исключает искажение последнего суммированием с задним фронтом сброса ВПСП. По окончании импульса ключ 11 замыкается, процессы повторяются и, если стимул не снимается, устройство генерирует пачку импульсов.

При этом при более сильных стимулах конденсатор блока 6 заряжается до порога быстрее, в результате чего сокращается межимпульсный интервал. т. е. частота пропорциональна силе стимулов, как и в известных устройствах, Снижение порога устройства при длительнои стимуляции, приводящей к ритмической активности нейрона, осуществляется аналогично известному устройству за счет обратной связи с выхода элемента 7 сравнения через блок 8 задания порога на второи в 1д элемента 7.

Формула изобретения

Устройство для моделирп ания нейрона, содержащее блоки моде. ипования возбуждающих и тормозя щ.1:. синапсов. состоящих из последпва».ля о соединенных буферного каскада е ° е,. которых яв1672482

Составитель А.Сапко

Техред М.Моргентал

Редактор В.Данко

Корректор М.Максимишинец

Заказ 2842 Тираж 368 Подписное

ВНИИПИ Государственного комитета по изобретениям и открытиям при ГКНТ СССР

113035. Москва, Ж-35. Раушская наб., 4/5

Производственно-издательский комбинат "Патент", г. Ужгород, ул. Гагарина, 101 ляются входами блока моделирования синапсов, блока задержки и масштабирующего реэистивного элемента, выходы которых являются выходами блоков моделирования синапсов, адаптивный сумматор, входы которого соединены с выходами возбуждающих и тормозящих блоков моделирования синапсов. блок моделирования вызванных постсинаптических потенциалов, вход которого соединен с выходом сумматора. а выход — с первым входом элемента сравнения, блок задания порога и формирователь выходных импульсов, входы которых соединены с выходом элемента сравнения, выход формирователя соединен с управляющим входом блока моделирования вызванных постсинаптических потенциалов. о т и и ч, ющ е е с я тем, что. с целью повышения достоверности моделирования эа счет генерации спайков на фоне деполяризации мем5 браны, в него введены второй сумматор с одним инвертирующим входом и ключ, вход которого соединен с выходом блока моделирования вызванных постсинаптических потенциалов, выход ключа соединен с первым

10 входом второго сумматора, а управляющий вход — с выходом формирователя импульсов, выход которого соединен с вторым входом второго сумматора, инвертирующий вход которого соединен с выходом блока задания

15 порога, выход второго сумматора является выходом устройства.

Устройство для моделирования нейрона Устройство для моделирования нейрона Устройство для моделирования нейрона 

 

Похожие патенты:

Изобретение относится к моделированию элементов дискретной автоматики с рабочим телом в виде потоков сыпучей среды и может быть использовано в качестве учебного пособия для наглядной демонстрации работы псевдонейронной сети

Изобретение относится к бионике и вычислительной технике и может быть использовано при моделировании процессов переработки информации в нейронных и нейроподобных сетях, а также в системах распознавания образов и управления

Изобретение относится к области аналоговой вычислительной техники и нейробионики и может быть использовано для исследования функционирования нейронов спинальных ганглиев, а также как функциональный элемент в системах искусственного интеллекта

Изобретение относится к нейрокибернетике и может быть использовано в модельных экспериментах при изучении некоторых функций нервной системы, а также как функциональный элемент в системах искусственного интеллекта

Изобретение относится к кибернетике и может быть использовано для моделирования контрастности, например, в опознающих устройствах

Изобретение относится к медицине и может быть использовано при исследовании центральной нервной системы

Изобретение относится к моделированию нервных сетей и может быть использовано в технической кибернетике, самоорганизующих системах управляющего воздействия, информационных системах, вычислительной технике, робототехнике

Изобретение относится к области бионики и вычислительной техники и может быть использовано в качестве элемента нейронных сетей для моделирования процессов, в устройствах распознавания образов, а также в качестве элемента анализаторных структур в системах управления

Изобретение относится к области бионики и вычислительной техники и может быть использовано при построении систем распознавания образов

Изобретение относится к области автоматики и может быть использовано для управления роботами, станками и др

Изобретение относится к оптоэлектронным нейроподобным модулям для нейросетевых вычислительных структур и предназначено для применения в качестве операционных элементов у нейрокомпьютерах

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано для воспроизведения искусственного интеллекта

Изобретение относится к области элементов автоматики и вычислительной техники, в частности к магнитным тонкопленочным элементам

Изобретение относится к программным вычислительным системам, основанным на коробах

Изобретение относится к нейроподобным вычислительным структурам и может быть использовано в качестве процессора вычислительных систем с высоким быстродействием

Изобретение относится к области моделирования функциональных аспектов человека

Изобретение относится к бионике и вычислительной технике и может быть использовано в качестве элемента нейроноподобных сетей для моделирования биологических процессов, а также для построения параллельных нейрокомпьютерных и вычислительных систем для решения задач распознавания образов, обработки изображений, систем алгебраических уравнений, матричных и векторных операций
Наверх