FPGA ile Nöromorfik Sinyal Üreteci Donanımı Tasarımı

Merhaba biz Elektrik Elektronik Mühendisliği 4.sınıf öğrencilerinden Sılaynur Doğan ve Onur Güneş. Bitirme projemizde FPGA ile Nöromorfik Sinyal Üreteci Donanımı Tasarımı üzerine çalışmaya karar verdik. Dr. Öğr. Üyesi İsmail Öztürk hocamızla beraber Tübitak 2209-A tarafından bu proje ile onay aldık.

Bu projede; FPGA (Field-Programmable Gate Array), dijital mantık tasarımı ve işlemleri için programlanabilir bir çip teknolojisi iken, nöromorfik sinyal üreteci donanımı, biyolojik sinir sistemlerinin çalışmasını taklit eden bir donanım türüdür ve sinirbilim araştırmaları ile yapay zekâ uygulamalarında kullanılır. İkisi farklı amaçlara hizmet eder fakat FPGA ile nöromorfik sinyal üreteci donanımı tasarımı projemizde bu iki amacı birleştirmeyi hedefledik. Bu iki amacı birleştirmek isterken VHDL (Very High-Speed Integrated Circuit Hardware Description Language) donanım programlama dilini kullandık ve nöron modelleri üzerinde ilerledik. Nöron modellerinin matematiksel ifadesi Euler ayrıştırma metodu kullanılarak ayrık zamanlı bir yapıya dönüştürdük. Dönüştürülen bu yapı VHDL yardımıyla programladık. Bu kısım bizim için başta biraz zorlayıcı olsa da hocamızın da yardımları ile önce bazı örnek projeler yapmayı deneyerek VHDL dilini daha da iyi öğrenip programlama kısmını ilk nöron modeli için tamamladık.

Tamamlamış olduğumuz bu yapıyı sisteme aktardık. Aktarılan sistem önce DAC (Dijital Analog Dönüştürücü) yardımı ile analoğa dönüştürdük. Tabiki bu aşama bu kadar kolay olmadı bazı sıkıntılar yaşadık. DAC yardımı ile kurmuş olduğumuz devre ne yazık ki ilk aşamada çalışmadı sorunun kodda olduğunu düşünerek simülasyon ile öncelikle kodumuzu test ettik kodumuzda herhangi bir sorun olmadığını anladıktan sonra problemin ana kaynağı olan devreyi tekrardan kontrol ettik. Kontrollerimiz sonucunda tekrardan çalışmadığını fark ettiğimiz devre elemanlarını değiştirdik ve devremizi baştan sona bir kez daha kurduk. Artık devremiz tam olarak çalışıyordu. Bilgisayar, FPGA, osiloskop ve devre bağlantılarını kurduktan sonra osiloskop yardımı ile gözlem yaptık. Artık bizim için ilk nöron olan Izhikevich Nöron modelimizin spike ve burst için çıktılarını gözlemledik. Birinci nöron modeli başarılı oldu.

Bu proje için hedefimiz aslında üç farklı nöron modelini FPGA içine gömmekti. Ama biz bunu Izhikevich Nöron modeli ve Hindmarsh-Rose (HR), FitzHugh-Nagumo (FHN), Leaky Integrate-and-Fire (LIF) olmak üzere dört farklı nöron modeli için yaptık. İlk aşamanın başarılı olmasından sonra aynı adımları bu nöron modelleri için de uyguladık. Uygulanan adımlar sonucunda üç nöron modeli için spike ve burst durumları osiloskop üzerinde gözlemledik. Artık son aşama olarak tüm nöron IP (Intellectual Proporty)’leri FPGA içine gömdük ve sistemi tamamladık.

Tamamlamış olduğumuz sistemin en büyük avantajı FPGA üzerine tanımlanan IP’lerin modüler olmasıdır. Yani IP’ler nöromorfik uygulama gerektiren dallarda ihtiyaca uygun olarak hazır şekilde kullanılabilir. Ayrıca parametre değişikliklerinde sistemin her seferinde yeniden programlanması gerekecekti. Ama biz bu projemiz sayesinde parametreleri tek seferde programladık ve tekrar tekrar programlanmaya gerek kalmadı. Bu sayede FPGA IP’leri hazır IP şeklinde kullanılabilir ve ticari olarak satılabilir. Son olarak yapmış olduğumuz bu fiziksel model sanayi, otomasyon, robotik, eğitim ve ilgili mühendislik dalları gibi birçok alanda kolayca kullanıma açık olacaktır.

Bu proje boyunca kendimizi teknik anlamda geliştirdik. Bireysel çalışmanın yanı sıra ekip içinde çalışmayı da öğrendik. Proje boyunca bizim yanlışlarımızı her zaman sabırla düzeltmemize yardımcı olan hem teknik hemde manevi olarak olarak yardımlarını bizden hiçbir zaman esirgemeyen bitirme projesi hocamız Dr. Öğr. Üyesi İsmail Öztürk’e Teşekkür ederiz. Hocamızla beraber çalışmak bizim için büyük bir keyifti.