Bio-inspired computational memory model of the Hippocampus: an approach to a neuromorphic spike-based Content-Addressable Memory

要約

脳は現代のシステムを上回る計算能力を備えており、複雑な問題を簡単な方法で効率的に解決できます。
ニューロモーフィック エンジニアリングは、生物学を模倣して、そのような機能を組み込むことができる新しいシステムを開発することを目的としています。
生物由来の学習システムは引き続き解決すべき課題であり、この点に関しては多くの取り組みが必要です。
すべての脳領域の中で、海馬は、記憶のあらゆる断片から学習して思い出す能力を備えた自己連想性の短期記憶として際立っています。
これらの特性により、海馬は、内容に応じてアドレス指定可能な記憶に似た、生物にインスピレーションを得た学習システムを開発するための理想的な候補となります。
したがって、この研究では、海馬のCA3領域に基づいて、直交性と非直交性の両方の記憶を、その断片から学習、忘れ、思い出す能力を備えた、生物にインスピレーションを得たスパイキング内容アドレス記憶モデルを提案します。
モデルは、スパイキング ニューラル ネットワークを使用して、SpiNNaker ハードウェア プラットフォームに実装されました。
機能、ストレス、適用性テストに基づく一連の実験が、その正しい機能を実証するために実行されました。
この研究は、完全に機能する生体からインスピレーションを得たスパイキング海馬内容アドレス記憶モデルの最初のハードウェア実装を示し、将来のより複雑な神経形態システムの開発への道を開きます。

要約(オリジナル)

The brain has computational capabilities that surpass those of modern systems, being able to solve complex problems efficiently in a simple way. Neuromorphic engineering aims to mimic biology in order to develop new systems capable of incorporating such capabilities. Bio-inspired learning systems continue to be a challenge that must be solved, and much work needs to be done in this regard. Among all brain regions, the hippocampus stands out as an autoassociative short-term memory with the capacity to learn and recall memories from any fragment of them. These characteristics make the hippocampus an ideal candidate for developing bio-inspired learning systems that, in addition, resemble content-addressable memories. Therefore, in this work we propose a bio-inspired spiking content-addressable memory model based on the CA3 region of the hippocampus with the ability to learn, forget and recall memories, both orthogonal and non-orthogonal, from any fragment of them. The model was implemented on the SpiNNaker hardware platform using Spiking Neural Networks. A set of experiments based on functional, stress and applicability tests were performed to demonstrate its correct functioning. This work presents the first hardware implementation of a fully-functional bio-inspired spiking hippocampal content-addressable memory model, paving the way for the development of future more complex neuromorphic systems.

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