Memristör tabanlı nöromorfik devre tasarımı

Abstract

Nöromorfik devreler, sinir sisteminin biyolojik yapısını taklit ederek oluşturulan devrelerdir. Bu devrelerin biyolojik sinir sisteminin en önemli iki avantajı olan yüksek işlem gücü ve düşük güç tüketimi konusunda diğer devrelere göre üstünlükleri olacağı düşünülmektedir. Bunun yanı sıra biyolojik sinir sisteminin öğrenme özelliğini de bu devrelerin taklit edebileceği öngörülmektedir. Hafıza ve veri işlemenin biyolojik sinir sistemindeki nöron hücreleri gibi aynı yerde yapılıyor olması da bu devrelerin avantajlarındandır. Bu sebeplerden ötürü nöromorfik devreler hakkındaki çalışmalar son yıllarda önemli ölçüde artmıştır. Nöromorfik devreler temel olarak bir sinaps devresi, bir nöron devresi veya bir sinir ağı devresi olarak tasarlanmaktadır. Nöron, bilginin toplanarak işlendiği bölümdür. İşlenen veri sinapslar aracılığıyla diğer nöronlara iletilmektedir. Birçok nöron ve sinaps bir araya gelerek bir sinir ağı oluşturmaktadır. Nöromorfik devre tasarımı yapılırken temel olarak bu ilişki kullanılır. Nöromorfik devre tasarımları çeşitli elemanlarla yapılmaktadır. Nöromorfik devre tasarımı çalışmalarında yaygın olarak kullanılan elemanlardan biri de memristördür. Memristör, manyetik akı ile elektriksel yük arasındaki ilişki eksikliği düşünülerek ortaya atılan pasif bir devre elemanıdır. Üzerine uygulanan güç kesildiğinde son durumundaki direnç değerini korumasından dolayı bu devre elemanına hafızalı direnç (memory resistor) kelimesinin kısaltması olan memristör adı verilmiştir. Memristörün fiziksel olarak gerçeklenmesiyle beraber memristörle ilgili yapılan çalışmalar artmış ve memristörün potansiyel kullanım alanları ile ilgili oldukça fazla çalışma yapılmasına sebep olmuştur. Bu alanlardan biri de nöromorfik devrelerdir. Memristörün nöromorfik devre tasarımlarında kullanılmasının en yaygın sebepleri arasında bir tek memristörün sinaps ile aynı davranışı verebiliyor olması ve memristörün nöron gibi hafızalılık özelliğine sahip olması gösterilebilir. Bu gibi sebepler memristörün nöromorfik devre çalışmalarında kullanımının artmasına sebep olmuştur. Memristörün doğrusal olmayan bir eleman olması da nöromorfik devre çalışmalarında kullanılmasında etkili bir sebeptir. Bu çalışmada da nöromorfik devrelerin avantajları ve memristörün nöromorfik devre tasarımında kullanılma amaçları düşünülerek memristör tabanlı nöromorfik devre tasarımı yapılmaktadır. Memristör tabanlı nöromorfik devre tasarımı simülasyon ortamında yapılacağından memristörün simülasyon ortamları için geliştirilen modelleri çalışmanın ilk aşamasını oluşturmaktadır. Bu sebeple çalışma kapsamında öncelikle memristör modelleri araştırılmıştır. Literatürde çok çeşitli memristör modelleri olmasına rağmen bu çalışma için nöromorfik devre tasarımında kullanılabilecek memristör modellerine öncelik verilmiştir. HP memristör modeli ve literatürde Michigan Üniversitesi modeli olarak bilinen model incelenmiştir. Bu çalışma kapsamında nöromorfik devre tasarımı açısından kullanımı daha uygun olan Yakopcic modeli kullanılmıştır. Nöromorfik devre tasarımında, memristör tabanlı sinaps ve nöron devreleri en önemli bileşenlerdir. Bu tez çalışması kapsamında kullanılacak sinaps modelinin belirlenmesi amacıyla yapılan literatür taraması sonucunda dört çeşit memristör tabanlı sinaps devresine ulaşılmıştır. Bunlar bir memristörlü sinaps devresi, iki memristörlü sinaps devresi, iki memristörlü ve iki dirençli sinaps devresi ve dört memristörlü sinaps devresidir. Sinaps devresi tasarımında memristör sayısı arttıkça devre karmaşıklığının artması göz önünde bulundurularak, bu çalışma kapsamında bir memristörlü sinaps devresi kullanılmıştır. Nöron modellerinin memristör tabanlı devre gerçeklemeleri de araştırılmış, Hodgkin-Huxley, Hindmarsh-Rose, Izhikevich ve Tut ve Ateşle modelleri gibi nöron modellerinin memristör tabanlı devre gerçeklemelerine ulaşılmıştır. Nöromorfik devre tasarımında kullanılacak sinir ağının belirlenmesi için literatür taranmıştır. Sinir ağlarının temel olarak iğnecikli olmayan sinir ağı ve iğnecikli sinir ağı olmak üzere ikiye ayrıldığı görülmüştür. İğnecikli olmayan sinir ağlarında biyolojik sinir sistemine benzeme oranının daha düşük olduğu ve bu sinir ağlarında biyolojik sinir sisteminin kavramsal olarak taklit edildiği görülmüştür. Bilginin reel sayı olarak işlendiği bu ağlar biyolojik sinir sisteminin bilgi işleme mekanizmasından farklı bir biçimde çalışmaktadır. Dolayısıyla iğnecikli olmayan sinir ağı tasarımında nöron devresi olarak nöron modellerinin devre gerçeklemeleri yerine toplayıcı devresi, eviren kuvvetlendirici devresi ve aktivasyon fonksiyonu devresi kullanılmıştır. İğnecikli sinir ağının ise biyolojik sinir sistemine daha benzer bir yapıda olduğu görülmüştür. Bu sinir ağlarında bilgi biyolojik sinir sisteminde olduğu gibi nöronlar arasında iğneciklerle iletilmektedir. Bu sebeple kullanılan nöron devresi nöron modellerinin devresel gerçeklemeleriyle oluşturulmaktadır. Nöromorfik devre tasarımında kullanılacak sinaps devresi, nöron devresi ve sinir ağı belirlendikten sonra bu yapılarla bazı fonksiyonları yerine getirecek ve sınıflandırma yapabilen nöromorfik devreler oluşturulmuştur. Oluşturulan nöromorfik devrelere uygulanan fonksiyonlar XOR fonksiyonu, çift eşlik biti üreteci ve çift eşlik biti kontrol edicidir. Sınıflandırma için de Iris çiçeğinin türlerine göre sınıflandırılması devresi gerçekleştirilmiştir. XOR fonksiyonu iki girişli bir çıkışlı bir fonksiyondur. Fonksiyon girişler aynı olduğunda lojik '0', farklı olduğunda lojik '1' değerini üretmektedir. XOR fonksiyonu ancak çok katmanlı bir sinir ağı ile gerçekleştirilebilmektedir. Bu sebeple sinir ağı tasarımlarında ayırt edici bir yere sahiptir. Bu sebeple, bu çalışma kapsamında XOR fonksiyonunu gerçekleyecek bir sinir ağı yapısı oluşturularak nöromorfik devre tasarımı yapılmıştır. Oluşturulan devrenin simülasyon sonuçlarına bakılarak XOR fonksiyonu çıktılarını doğru bir şekilde verdiği gözlenmiştir. Bu çalışma kapsamında nöromorfik devreye uygulanan bir diğer fonksiyon çift eşlik biti üretecidir. Çift eşlik biti üreteci bir haberleşme sisteminde göndericinin alıcıya mesajın doğru gidip gitmediğini alıcının kontrol edebilmesi için göndericinin mesaja eklediği bir bit değeri üretir. Çift eşlik biti üreteci, gönderilen mesajdaki bitlerin toplamı çift ise lojik '0' değerini, tek ise lojik '1' değerini üretir. Çalışma kapsamında bu fonksiyonu gerçekleştirecek bir sinir ağı yapısı oluşturulmuş ve nöromorfik devre tasarımı gerçekleştirilmiştir. Devrenin simülasyon sonuçlarında fonksiyonun doğru bir şekilde gerçeklendiği gözlemlenmiştir. Çift eşlik biti kontrol edici bu çalışma kapsamında nöromorfik devresi gerçeklenen bir diğer fonksiyondur. Bir haberleşme sisteminde alıcı tarafında çalışan bu fonksiyon mesajdaki bitlerle çift eşlik biti üretecinin ürettiği biti toplar ve sonucu çift bulursa mesajın doğru gelmesi anlamında lojik '0' değerini üretir. Eğer sonuç tek ise mesajın hatalı gelmesi anlamında lojik '1' değerini üretir. Gerçeklenen bu nöromorfik devrenin simülasyon sonuçlarına bakılarak fonksiyonun doğru bir şekilde gerçeklendiği görülmüştür. Iris çiçeğinin sınıflandırılması için iris veri seti kullanılmıştır. Bu veri setinde iris çiçeğinin dört özelliği olan üst yaprak genişliği, üst yaprak uzunluğu, alt yaprak genişliği ve alt yaprak uzunluğu bilgileriyle ve bu bilgilerin ait olduğu Iris çiçeği sınıfları (setosa, versicolor ve virginica) yer almaktadır. Oluşturulan nöromorfik devrenin girişlerine çiçeğin özellikleri ölçeklendirilerek verilmiş ve çıktı olarak doğru çiçek türünü vermesi beklenmiştir. Devre yüksek bir doğrulukla çiçekleri sınıflarına ayırmıştır. Sonuç olarak memristör tabanlı nöromorfik devre çalışmalarına rehberlik edecek, sinir ağları tasarımında kullanılabilecek memristör tabanlı nöromorfik devre tasarımları gösterilmiştir. Bu tasarımlara örnek fonksiyonlar ve sınıflandırma problemi uygulanarak tasarımlar doğrulanmıştır. Tasarımlar, literatürdeki diğer çalışmalarla karşılaştırılmış, avantajları ve dezavantajları belirtilmiştir.