Modelo Comportamental do Capacitor Ferroelétrico como Unidade Básica de Neurônios Artificiais e sua Implementação em FPGA
Redes Neurais Artificiais, lógica booleana, FPGA, neurônio de disparo
As Redes Neurais Artificiais (ANNs) tem sido amplamente utilizadas no campo da inteligência artificial. As ANNs tem sua inspiração básica no sistema nervoso biológico e são máquinas computacionais com um alto grau de paralelismo normalmente compostas por redes paralelas de elementos não linears, os quais são chamados de neurônios artificiais. Os neurônios artificiais são organizados em camadas e são interligados através de pesos sinápticos de acordo com a arquitetura proposta pelo modelo da rede neural artificial. Muitas pesquisas tem sido realizadas envolvendo as ANNs, inclusive a implementação de neurônios artificiais em placas de hardware e a construção de sistemas inteligentes embarcados.
Este trabalho propõe a implementação da lógica booleana através de neurônios artificiais com Capacitores Ferroelétricos (FeCapacitor) como sua unidade básica em plataforma de hardware reconfigurável. Será implementado em hardware o modelo do neurônio artificial Perceptron utilizando o FeCapacitor. Além disso, o modelo do Spiking Neuron, utilizando o FeCapacitor, será também implementado, já que ele tem a capacidade de implementar todas as portas lógicas com um único neurônio, inclusive a porta XOR. Os modelos serão embarcados em uma placa de hardware Field Programmable Gate Array (FPGA). As implementações serão realizadas através de modelos em Simulink e a sintetização dos mesmos será feita com o auxílio do software DSP Builder, da Altera Corporation. Através do DSP Builder também serão gerados os códigos VHDL de cada modelo implementado.