dc.description.abstract | Menneskehjernen er en massivt parallell, energi-effektiv og robust
beregningsmaskin som oppstår fra milliarder av nevroners evne til
selvorganisering. I kontrast til hjernen er digitale datamaskiner skjøre
maskiner hvis eksponensielle økning i regnekapasitet er på vikende front i takt
med slutten på moore's lov. Hovedproblemene som holder prosessorer tilbake er
energiforbruk og designkompleksiteten nødvendig for å parallelisere den
sekvensielle von-neumann modellen som moderne prosessorer bygger på.
En kyborg, kort for kybernetisk organisme, skapes som en del av NTNUs
kyborg prosjekt som et prinsippbevis på å skape en nevro-digital hybrid.
Kyborgen er en ekte robot, kontrollert av et hybrid nevro-digitalt system som
består av nevralt vev kultivert i et laboratorie, et grensesnitt mellom det
analoge domene til nevroner og det digitale domene til en datamaskin via
elektriske signaler, og et fleksibelt rammeverk for å benytte teknikken
"reservoir computing" for å skape en bro mellom robotens kontrollsystem og
nevronenens dynamikk.
Fokuset for denne oppgaven er design og impementasjon av et system der en
digital datamaskin kobles til nevralt nett for å skape toveis kommunikasjon for
så å lære å navigere en labyrint uten menneskelig innblanding.
Det teoretiske rammeverket som muliggjør kommunikasjon presenteres først, og
brukes så for å implementere et system der nevroner som oppbevares på det
medisinske fakultet kan kontrollere en simulert robot fjernstyrt over en
internett-forbindelse.
All nødvendig software for å kommunisere med nevroner, fra det laveste
analog-digitale nivået, til høynivå fortolkning av signaler er blitt
implementert som en del av en experiment-plattform, som håndterer alt fra
nettverk, lagring og avspilling av nevrodata samt konfigurasjon for den
innebydge reservoir computeren. | |
dc.description.abstract | The human brain is a vastly parallel, energy efficient and robust computing machine which
arises from the self-organizing capabilities of billions of neurons. In contrast, digital com-
puters are brittle devices whose exponential growth in processing power is now waning
as moore’s law is coming to an end. The main issues faced by processors is the energy
consumption, and design complexity of attempting to parallelize the inherently sequential
underlying von-neumann architecture.
This work is part of an interdisciplinary effort to investigate and exploit the properties of
biological substrates, i.e neurons, for computation. A cyborg, short for cybernetic organ-
ism is being created as part of the NTNU cyborg project, serving as a proof of principle for
a hybrid neuro-digital organism. The cyborg is a real world robot, controlled by a hybrid
neuro-digital system, consisting on neural tissue cultivated in a laboratory, an interface be-
tween the analog domain of neurons and digital computer logic through electrical signals,
and a flexible framework for utilizing reservoir computing to provide a bridge between the
digital logic of the robot control system and the dynamics of the neural tissue.
The focus of this thesis is the design and implementation of a closed loop system where
a digital computer interfaces with the neural tissue, forming a two-way bridge allowing
the cyborg to learn how to navigate a simulated robot through a maze with no human
intervention. The theoretical framework of reservoir computing is presented, providing
a technique for communicating with neural cultures which is then used to implement a
working proof of concept system, allowing neural tissue located at the neuroscience lab at
the medical faculty at NTNU to control a small simulated robot remotely over an internet
connection. All the nessesery software for interfacing with neurons, from the low level
analog-digital level to the high-level interpretation of signals has been implemented as
part of a platform for experimentation which handles networking, recording and playback
of experiments, and the configuration of parameters for the embedded reservoir computer
which is now available as the end product. A first experimental set-up is included as a
working example. | |