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PROGRAMMA DI RICERCA 2006

italiano - english
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Classificazione scientifico-disciplinare
Classificazione brevettuale
  • ELECTRICITY
    • BASIC ELECTRONIC CIRCUITRY
      • PULSE TECHNIQUE (measuring pulse characteristics G01R; mechanical counters having an electrical input G06M; information storage devices in general G11; sample-and-hold arrangements in electric analogue stores G11C27/02; construction of switches involving contact making and breaking for generation of pulses, e.g. by using a moving magnet, H01H; static conversion of electric power H02M; generation of oscillations by circuits employing active elements which operate in a non-switching manner H03B; modulating sinusoidal oscillations with pulses H03C, H04L; discriminator circuits involving pulse counting H03D; automatic control of generators H03L; starting, synchronisation or stabilisation of generators where the type of generator is irrelevant or unspecified H03L; coding, decoding or code conversion in general H03M)
  • PHYSICS
Classificazione geografica
Bibliografia
[1] D. Meiron et al., "High Performance Biocomputation," Tech. Rep. JSR-04-300, The MITRE Corp., JASON Program Off., 2005.
[2] A.L. Hodgkin and A.F. Huxley, "A quantitative description of membrane current and its applications to conduction in nerve," J. Physiol., vol. 117, pp. 500-544, 1952.
[3] M.L. Hines, N.T. Carnevale, "The NEURON simulation environment," Neural Comp., vol 9, pp.1179-1209, 1997.
[4] J.M. Bower, D. Beeman, The Book of GENESIS: Exploring Realistic Neural Models with the GEneral NEural SImulation System, Springer-Verlag New York, Inc., 2nd ed., 1998.
[5] H. Tuckwell, Introduction to theoretical neurobiology, Cambridge: Cambridge University Press, 1988.
[6] E.M. Izhikevich, "Simple Model of Spiking Neurons," IEEE Trans. on Neural Networks, vol. 14, pp. 1569-1572, 2003.
[7] E.M. Izhikevich, "Polychronization: Computation with Spikes," Neural Comp., vol. 18, pp. 245-282, 2006.
[8] N.F. Rulkov, "Modeling of Spiking-Bursting Neural Behavior Using Two-Dimensional Map," Phys. Rev. E, vol. 65, 2002.
[9] A.L. Shilnikov, N.F. Rulkov, "Origin of chaos in a Two-Dimensional Map Modeling Spiking-Bursting Neural Activity," International Journal of Bifurcation & Chaos, vol. 13, pp. 3325-3340, 2003.
[10] A.L. Shilnikov, N.F. Rulkov, "Subthreshold oscillations in a map-based neuron model," Physics Letters A, vol. 328, pp. 177-184, 2004.
[11] J.L. Hindmarsh, R.M. Rose, "A model of neuronal bursting using 3 coupled 1st order differential equations," Proc. R. Soc. London, vol. B 221, pp. 87-102, 1984.
[12] J. Rinzel, Bursting oscillations in an excitable membrane model," in Ordinary and Partial Differential Equations, B.D. Sleeman and R.J. Jarvis Eds, Lect. Notes in Math., vol. 1151, Springer, New York, pp. 304-316.
[14] V.P. Zhigulin, M.I. Rabinovich, "An important role ofspike timing dependent synaptic plasticity in the formation of synchronized neural ensembles," Neurocomp., 58–60, pp. 373 – 378, 2004.
[15] H.D.I. Abarbanel, L. Gibb, R. Huerta, M.I. Rabinovich, "Biophysical model of synaptic plasticity dynamics," Biol. Cybern., vol. 89, pp. 214–226, 2003.
[16] P. Del Giudice, M. Mattia, "Long and short-term synaptic plasticity and the formation of working memory: A case study," Neurocomp., 38-40, pp. 1175-1180, 2001.
[17] I. Stewart, "Networking opportunity," Nature, vol. 427, pp. 601-604, 2004.
[18] S.H. Strogatz, "Exploring complex networks," Nature, vol. 410, pp. 268-276, 2001.
[19] S. Maggi, "Collective dynamics in networks of chaotic systems," Department of Electronics and Information, Politecnico di Milano, Italy, Ph.D. Thesis, 2005.
[20] E.T. Claverol, A.D. Brown, J.A. Chad, "Scalable cortical simulations on Beowulf architectures," Neurocomp., vol 43, pp. 307-315, 2002.
[21] M. Mahowald, R.Douglas, "A Silicon Neuron," Nature, vol. 354, pp. 515-518, 1991.
[22] C. Toumazou, J. Georgiou, E.M. Drakakis, "Current-mode analogue circuit representation of Hodgkin and Huxley neuron equations," Electronics Letters, vol. 34, pp. 1376 -1377, 1998.
[23] E. Farquhar, P. Hasler, "A Bio-Physically Inspired Silicon Neuron," IEEE Trans. CAS-I, vol. 52, pp. 477-488, 2005.
[24] A. Van Schaik, "Building blocks for electronic spiking neural networks," Neural Networks, vol. 14, no. 6–7, pp. 617-628, 2001. <br />[25] G. Indiveri, "Neuromorphic selective attention systems," in Proc. IEEE Int. Symp. on Circ. and Syst., Bangkok, Thailand, May 2003, vol. III, pp. 770-773.
[26] E. Chicca et al. " A VLSI Recurrent Network of Integrate-and-Fire Neurons Connected by Plastic Synapses With Long-Term Memory," IEEE Trans. on Neural Networks, vol. 14, pp. 1297-1307, 2003.
[27] M. Boegerhausen, P. Suter, S.C. Liu, "Modeling short-term synaptic depression in silicon," Neural Comp., vol. 15, pp. 331-348, 2003.
[28] G. Indiveri, "VLSI reconfigurable networks of integrate-and-fire neurons with spike-timing dependent plasticity," The Neuromorphic Engineer Newsletter, vol. 2, pp. 4-7, 2005.
[29] G. Indiveri, E. Chicca, R. Douglas, "A VLSI array of low-power spiking neurons and bistable synapses with spike–timing dependent plasticity," IEEE Trans. on Neural Networks, vol. 17, pp. 211-221, 2006.
[30] D. Badoni, M. Giulioni, V. Dante, P. Del Giudice "An aVLSI Recurrent Network of Spiking Neurons with Reconfigurable and Plastic Synapses", in Proc. IEEE Int. Symp. on Circ. and Syst., Kos, Greece, May 21-24 2006, in press.
[31] A. Upegui, C.A. Pena-Reyes, E. Sanchez, "A functional spiking neuron hardware oriented model," Computational Methods in Neural Modeling, Pt 1 2686, pp. 136–143, 2003.
[33] A. Upegui, C.A. Pena-Reyes, E. Sanchez, "An FPGA platform for on-line topology exploration of spiking neural networks," Microprocessors and Microsystems, Vol. 29, pp. 211-223, 2005.
[32] A. Upegui, C.A. Peñ a-Reyes, E. Sánchez, "Biologically Inspired Approaches to Advanced Information," in "Biologically Inspired Approaches to Advanced Information Technology", Lect. Notes in Comp. Sci., Springer Berlin, 2004
[34] A. Upegui, E. Sanchez, "Evolving Hardware by Dynamically Reconfiguring Xilinx FPGAs," in "Evolvable Systems: From Biology to Hardware", Lect. Notes in Comp. Sci., Springer Berlin, p. 56, 2005.
[35] M. Mattia, P. Del Giudice, "Population dynamics of interacting spiking neurons," Phys. Rev. E, vol. 66, p. 051917, 2002.
[36] P. Julián, A. Desages, O. Agamennoni, "High-level canonical piecewise linear representation using a simplicial partition," IEEE Trans. CAS-I, vol. 46, pp. 463-480, 1999.
[37] P. Julián, A. Desages, B. D’Amico, "Orthonormal high level canonical PWL functions with applications to model reduction," IEEE Trans. CAS-I, vol. 47, pp. 702-712, 2000.
[38] M. Storace, P. Julián, M. Parodi, "Synthesis of nonlinear multiport resistors: a PWL approach," IEEE Trans. CAS-I, vol. 49, No. 8, pp. 1138-1142, 2002.
[39] Y. Kuznetsov, Elements of Applied Bifurcation Theory, New York, NY: Springer-Verlag, 3rd ed., 2004.
[40] M. Storace, O. De Feo, "Piecewise-linear approximation of nonlinear dynamical systems," IEEE Trans. CAS-I, vol. 51, No. 4, pp. 830-842, 2004.
[41] M. Storace, O. De Feo, "PWL approximation of nonlinear dynamical systems, Part--I: structural stability," J. of Physics: Conference Series, vol. 22, pp. 208-221, 2005.
[42] E. Doedel et al., AUTO 2000: Continuation and Bifurcation Software for Ordinary Differential Equations, Comp. Sci. Dept., Concordia Univ., Montreal, Canada, 2001.
[43] A. Dhooge, W. Govaerts, Yu.A. Kuznetsov, "MATCONT: A MATLAB package for numerical bifurcation analysis of ODEs," ACM Trans. Math. Software, vol. 29, 141–164, 2003.
[44] M. Bergami, F. Bizzarri, A. Carlevaro, M. Storace, M. Parodi, "Structurally stable PWL approximation of a simple dynamical system," in Proc. 2005 Int. Symp. on Nonlin. Th. and Appl. (NOLTA2005), Bruges, Belgium, Oct. 18-21, 2005, pp. 54-57.
[45] L. Repetto, M. Parodi, M. Storace, "A procedure for the computation of accurate PWL approximations of nonlinear dynamical systems," Int. J. of Circ. Th. and Appl., vol. 34, pp. 237-248, 2006.
[46] O. De Feo, M. Storace, "PWL approximation of nonlinear dynamical systems, Part--II: identification issues," Journal of Physics: Conference Series, vol. 22, pp. 30-42, 2005.
[47] M. Parodi, M. Storace, P. Julián, "Synthesis of multiport resistors with piecewise-linear characteristics: a mixed-signal architecture," Int. J. of Circ. Th. and Appl., vol. 33, No. 4, pp. 307-319, 2005.
[48] M. Storace, M. Parodi, "Towards analog implementations of PWL two-dimensional nonlinear functions," Int. J. of Circ. Th. and Appl., vol. 33, No. 2, pp. 147-160, 2005.
[49] F. Sargeni, V. Bonaiuto, "Digitally programmable nonlinear function generator for neural networks," Electronics Lett., vol. 41, pp. 143-145, 2005.
Parole Chiave
SISTEMI DINAMICI NON LINEARI, NEURONI BIOLOGICI, APPROSSIMAZIONE, IDENTIFICAZIONE, METODI VARIAZIONALI, BIFORCAZIONI, SINTESI CIRCUITALE, ELETTRONICA DIGITALE, SINCRONIZZAZIONE

Approssimazione di reti di sistemi dinamici non lineari (modelli di neuroni biologicamente plausibili) e realizzazione di circuiti a struttura parallela per la loro emulazione

Università degli Studi di Genova
Abstract
Una delle sfide più ambiziose raccolte negli ultimi anni dalla comunità scientifica internazionale è la simulazione di reti di sistemi dinamici interagenti. Esempi di sistemi dinamici che tendono a costituire unità elementari di reti interconnesse in vario modo si possono individuare nei settori più disparati: a titolo di esempio, si possono citare i neuroni e le cellule in biologia, i modelli ad agenti in ambito economico, i gruppi in ambito socio-antropologico. Poiché l'ordine dei sistemi da simulare aumenta con la dimensione della rete, ossia con il numero di unità elementari interagenti, le simulazioni al calcolatore orientate ad analizzare un modello o a investigare nuovi possibili comportamenti richiedono sempre maggiori
-) risorse computazionali, il che costituisce una limitazione notevole quando si ha a che fare con un numero di unità elementari così grande da non poter essere simulato numericamente al calcolatore
-) tempo di calcolo, il che limita la possibilità di simulazione al calcolatore quando si vogliono effettuare elaborazioni in tempo reale.
Queste limitazioni possono essere almeno in parte superate utilizzando circuiti che siano governati dalle stesse equazioni (o da loro adeguate approssimazioni) delle unità elementari interagenti e che abbiano la stessa struttura intrinsecamente parallela. In altri termini, questi circuiti consistono di un numero molto elevato di unità elementari interagenti in grado di elaborare in parallelo >>>

Coordinatore Scientifico del Programma di Ricerca
Marco Storace Università degli Studi di GENOVA
Obiettivo del Programma di Ricerca
Il progetto riguarda l'approssimazione/identificazione e la sintesi di sistemi complessi costituiti da un gran numero di unità elementari dotate di struttura comune (non necessariamente identiche). Tali unità elementari interagiscono tra loro e sono modellate mediante equazioni differenziali ordinarie (ODE), ossia mediante sistemi di equazioni del tipo
,
dove t è la variabile temporale, è il vettore di stato relativo alla generica unità elementare è il vettore di funzioni (non lineari) che ne definiscono la dinamica, è l'insieme dei vettori di stato delle unità elementari direttamente interagenti con la i-esima e è un vettore di parametri. Se la dipendenza di tutte le dal tempo non è esplicita, il sistema è autonomo (e deterministico, se non ci sono variabili aleatorie in gioco). In caso contrario può essere non autonomo e/o stocastico. L'interazione tra le unità elementari in genere è limitata, ossia il comportamento di ciascuna unità elementare dipende direttamente solo da un sottoinsieme ridotto di tutte le altre (l'insieme contiene pochi elementi) e può essere definita da relazioni algebriche o da sistemi di equazioni differenziali. La rete che si viene a costituire collegando unità elementari può avere diverse configurazioni: può essere completamente regolare, oppure completamente casuale, oppure può avere una struttura regolare in cui si innestano interconnessioni casuali (le cosiddette >>>

Durata
24 mesi
Base di partenza scientifica nazionale o internazionale
Gli studi sul comportamento di reti di neuroni contenenti un numero relativamente elevato di unità elementari (dell'ordine di un milione) e sulla modellistica/emulazione di tali reti hanno avuto recentemente un forte impulso, richiedendo contributi da diversi ambiti, tra cui la biologia e le neuroscienze, la fisica e la matematica, l'informatica e l'elettronica.
L'interesse della comunità scientifica nei confronti di questo tipo di ricerche è strettamente connesso all'interesse verso la comprensione dei meccanismi funzionali del cervello. In questo tipo di ricerche, è necessario combinare studi sperimentali sul sistema nervoso di animali ed esseri umani con simulazioni numeriche di modelli matematici.
In [1] sono riportate le conclusioni e le raccomandazioni di uno studio commissionato nel 2004 dal Dipartimento per l'Energia (DOE) statunitense a un gruppo di studiosi leader in vari dei settori citati, allo scopo di esplorare le opportunità e le sfide presentate dalle necessità in termini di potenza di calcolo e metodologie in problemi legati alle scienze biologiche. Uno degli obiettivi principali dello studio era identificare le principali sfide legate a problemi biologici che saranno rese affrontabili nel prossimo decennio grazie ai progressi nelle capacità computazionali dei calcolatori, al calcolo mediante GRID, o cluster di calcolatori, o supercalcolatori, o architetture dedicate. Una di queste sfide è stata identificata >>>