شماره ركورد
33886
پديد آورنده
ميثم مهدوي
عنوان
طراحي و شبيهسازي يك نورون نسل سوم فرا كمتوان
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
رشته تحصيلي
مهندسي برق
سال تحصيل
1401
تاريخ دفاع
1404/07/26
استاد راهنما
دكتر سيد اديب ابريشميفر
استاد مشاور
-
دانشكده
دانشكده مهندسي برق
چكيده
مهندسي نورومورفيك با هدف تقليد از اصول محاسباتي سيستمهاي عصبي زيستي در مدارهاي مجتمع مقياس بزرگ، بهعنوان يك نظم نوين در محاسبات مطرح شده است. نورونهاي نسل سوم يا جهشي، با ارائه بيشترين سطح از واقعگرايي زيستي، پتانسيل زيادي براي ساخت سيستمهاي هوشمند با بهرهوري انرژي بينظير دارند. با اينحال، پيادهسازي سختافزاري اين مدلهاي پويا، همواره با چالشهاي جدي در زمينه توان مصرفي و سطح مصرفي روبرو بوده است.
اين پژوهش، طراحي و بهينهسازي يك مدار نورون فيتزهوگ-ناگومو بهصورت آنالوگ و فرا-كمتوان در فناوري سيماس 180 نانومتري را ارائه ميدهد. هدف اصلي، كاهش توان مصرفي نسبت به ساختارهاي پيشين، با حفظ كامل پوياييهاي زيستباور مدل است. براي دستيابي به اين هدف، چند نوآوري ساختاري اعمال گرديد كه مهمترين آنها، جايگزيني بلوكهاي ضربكننده دومرحلهاي با يك مدار محاسبهگر تابع توان سه در كلاس AB و بهينهسازي بلوكهاي پايه است. عملكرد مدار پيشنهادي از طريق شبيهسازي در نرمافزار كيدنس ورتوسو تأييد گرديد. نتايج نشان ميدهد كه ساختار بهينهسازي شده، باوجود كاهش تقريبي 50 درصدي در تعداد ترانزيستورها، قادر است تمام پوياييهاي كليدي نورون فيتزهوگ-ناگومو را بهدرستي بازتوليد كند. دستاورد اصلي اين طرح، دستيابي به كاهش تقريبي 30 درصدي در توان مصرفي در مقايسه با پيادهسازي مستقيم طرح مرجع است. اين پژوهش، يك بلوك سازنده نوروني بهينه و كارآمد را براي توسعه سيستمهاي نورومورفيك مقياس بزرگ در كاربردهايي مانند يادگيري ماشين و هوش مصنوعي الهامگرفته از مغز، معرفي ميكند.
تاريخ ورود اطلاعات
1404/08/07
عنوان به انگليسي
Design and simulation of an ultra-low power third generation neuron
تاريخ بهره برداري
9/28/2026 12:00:00 AM
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
ميثم مهدوي
چكيده به لاتين
Neuromorphic engineering has emerged as a novel computing paradigm aiming to emulate the computational principles of biological neural systems in large-scale integrated circuits. Third-generation, or spiking, neurons offer the highest level of biological realism and hold significant potential for building intelligent systems with unparalleled energy efficiency. However, the hardware implementation of these dynamic models has consistently faced serious challenges regarding power consumption.
This research presents the design and optimization of an ultra-low power analog FitzHugh-Nagumo neuron circuit in 180 nm CMOS technology. The primary objective is to reduce power consumption compared to previous structures while fully preserving the modelʹs bio-plausible dynamics. To achieve this, several structural innovations were implemented, the most significant of which are the replacement of two-stage multiplier blocks with a Class-AB cubic function calculator and the optimization of basic building blocks.
The performance of the proposed circuit was verified through simulations in Cadence Virtuoso. The results indicate that the optimized structure, despite an approximately 50% reduction in the number of transistors, can correctly reproduce all key dynamics of the FitzHugh-Nagumo neuron. The main achievement of this design is an approximately 30% reduction in power consumption compared to a direct implementation of the reference design. This research introduces an optimized and efficient neural building block for the development of large-scale neuromorphic systems for applications such as machine learning and brain-inspired artificial intelligence.
كليدواژه هاي فارسي
مهندسي نورومورفيك , نورون جهشي نسل سوم , فيتزهوگ-ناگومو , فرا-كمتوان , فناوري سيماس
كليدواژه هاي لاتين
Neuromorphic Engineering , Third-Generation Spiking Neuron , FitzHugh-Nagumo , Ultra-Low-Power , CMOS Technology
Author
Meysam Mahdavi
SuperVisor
Dr. Seyed Adib Abrishamifar