Objekt neurálního inženýrství - Neural Engineering Object

Tento článek je o počítačovém softwaru známém také jako „NENGO“. Pro nengo prvek schématu kalendáře japonské éry, viz Název japonské éry.

Objekt neurálního inženýrství (Nengo) je grafický a skriptovací software pro simulaci velkých neurálních systémů.[1] Tak jako Software pro neurální sítě Nengo je nástroj pro modelování neuronových sítí s aplikacemi v kognitivní věda, psychologie, Umělá inteligence a neurovědy.

Dějiny

Nějaká forma Nenga existuje od roku 2003. Původně vyvinut jako Matlab skript pod názvem NESim (Neural Engineering Simulator), později byl přesunut do a Jáva implementace pod názvem NEO a nakonec Nengo. První tři generace Nenga se vyvíjely se zaměřením na vývoj výkonného modelovacího nástroje s jednoduchým rozhraním a skriptovacím systémem. Jak se nástroj stával stále užitečnějším, vedla omezení systému z hlediska rychlosti k vývoji back-end agnostického API. Tato nejnovější iterace Nengo definuje konkrétní skriptovací API založené na Pythonu s back-endy zaměřenými na Numpy, OpenCL a neuromorfní hardware, jako je Spinnaker.[2][3] Tato nejnovější iterace také přichází s interaktivním grafickým uživatelským rozhraním, které pomáhá s rychlým prototypováním neurálních modelů.[4]

Jako software s otevřeným zdrojovým kódem používá Nengo vlastní licenci, která umožňuje bezplatné osobní a výzkumné použití, ale pro komerční účely je nutná licence.[5]

Teoretické základy

Nengo je postaveno na dvou teoretických základech, Neural Engineering Framework (NEF)[6] a architektura sémantického ukazatele (SPA).[7]

Rámec neurálního inženýrství

Nengo se primárně liší od ostatního modelovacího softwaru tím, že modeluje spojení mezi neurony a jejich silnými stránkami. Pomocí NEF[8] Nengo umožňuje definovat váhy připojení mezi populacemi špičatých neuronů zadáním funkce, která se má vypočítat, místo toho, aby vynucoval váhy, které se mají nastavit ručně, nebo je pomocí pravidla učení nakonfigurovat od náhodného začátku.[9] Jak již bylo řečeno, tyto výše uvedené tradiční metody modelování jsou v Nengu stále k dispozici.

Architektura sémantického ukazatele

K reprezentaci symbolů v Nengu se používá SPA. Mnoho aspektů lidského poznání lze snáze modelovat pomocí symbolů. V Nengu jsou tyto prezentovány jako vektory se sadou operací s nimi spojených. Tyto vektory a jejich operace se nazývají SPA. SPA bylo použito k modelování lidského jazykového vyhledávání[10] a plánování úkolů.[11]

Aplikace

Pozoruhodný vývoj dosažený pomocí softwaru Nengo nastal v mnoha oblastech a Nengo byl použit a citován ve více než 100 publikacích.[12] Je třeba si uvědomit důležitý vývoj Spaun, síť 6,6 milionů[13] umělé špičaté neurony (malý počet ve srovnání s počtem v lidském mozku), který využívá skupiny těchto neuronů k dokončení kognitivních úkolů prostřednictvím flexibilní koordinace. Spaun je největší funkční model mozku na světě a lze jej použít k testování hypotéz v systému neurovědy.[14]

Reference

  1. ^ Bekolay, Trevor et al. „Nengo: nástroj Pythonu pro vytváření rozsáhlých funkčních mozkových modelů“ Hranice v neuroinformatice. 2013; 3: 7: 48; vyvoláno 2016-10-28.
  2. ^ Friedl, K. E .; Voelker, A. R .; Peer, A .; Eliasmith, C. (1. ledna 2016). „Neurorobotický systém inspirovaný člověkem pro klasifikaci povrchových textur dotykem“ (PDF). IEEE Robotics and Automation Letters. 1 (1): 516–523. doi:10.1109 / LRA.2016.2517213. ISSN  2377-3766.
  3. ^ Historie nengů; vyvoláno 2016-10-28.
  4. ^ Zdrojový kód Nengo GUI; vyvoláno 2016-10-28.
  5. ^ Licence Nengo; vyvoláno 2016-10-28.
  6. ^ Eliasmith, Chris; Anderson, Charles H. (2003). Neuronové inženýrství: výpočet, reprezentace a dynamika v neurobiologických systémech (First MIT Press paperback ed.). Cambridge, Massachusetts [mj.]: MIT Press. ISBN  9780262550604.
  7. ^ Chris Eliasmith (2013). Jak postavit mozek. New York: Oxford University Press. ISBN  978-0199794546.
  8. ^ Terrence C. Stewart. Technický přehled rámce neurálního inženýrství. Technická zpráva, Centrum pro teoretické neurovědy, 2012.
  9. ^ Nengo FAQ; vyvoláno 2016-10-28.
  10. ^ Ivana Kajić, Jan Gosmann, Terrence C. Stewart, Thomas Wennekers a Chris Eliasmith. Směrem ke kognitivně realistické reprezentaci slovních asociací. Na 38. výročním zasedání Společnosti kognitivních věd, 2183–2188. Austin, TX, 2016. Cognitive Science Society.
  11. ^ Peter Blouw, Chris Eliasmith a Brian Tripp. Škálovatelný neuronový model akčního plánování. In Anna Papafragou, Dan Grodner, Dan Mirman a John Trueswell, redaktoři, Proceedings of the 38th Annual Conference of the Cognitive Science Society, 1583–1588. Philadelphia, Pensylvánie, 2016. Kognitivní vědecká společnost. URL: https://mindmodeling.org/cogsci2016/papers/0279/index.html.
  12. ^ „Archivovaná kopie“. Archivovány od originál dne 03.02.2018. Citováno 2018-02-02.CS1 maint: archivovaná kopie jako titul (odkaz)
  13. ^ Xuan Choo. Spaun 2.0: Rozšíření největšího modelu funkčního mozku na světě. Disertační práce, University of Waterloo, 2018. URL: http://hdl.handle.net/10012/13308.
  14. ^ Eliasmith, C., Stewart T. C., Choo X., Bekolay T., DeWolf T., Tang Y., Rasmussen, D. (2012). Rozsáhlý model fungujícího mozku. Věda. Sv. 338 č. 6111 str. 1202-1205. DOI: 10.1126 / science.1225266.

Další čtení

  • Chris Eliasmith (2013). Jak postavit mozek. New York: Oxford University Press. ISBN  978-0199794546.