Action Potentialएक न्यूरॉन द्वारा उत्पन्न एक संक्षिप्त विद्युत आवेग (स्पाइक) जब इसकी झिल्ली क्षमता एक सीमा से अधिक हो जाती है। यह ऑल-ऑर-नथिंग सिग्नल अन्य न्यूरॉन्स के साथ संचार करने के लिए अक्षतंतु के साथ फैलता है। न्यूरोमॉर्फिक प्रणालियों में, स्पाइक्स सूचना विनिमय की मूलभूत इकाई हैं।
Axonएक न्यूरॉन का लंबा प्रक्षेपण जो विद्युत आवेगों (स्पाइक्स) को कोशिका शरीर से दूर अन्य न्यूरॉन्स तक पहुंचाता है। न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर में, एक्सॉन को रूटिंग चैनल के रूप में कार्यान्वित किया जाता है जो कृत्रिम न्यूरॉन्स के बीच स्पाइक संदेश वितरित करता है।
Dendriteएक न्यूरॉन की शाखा संरचनाएं जो सिनैप्स के माध्यम से अन्य न्यूरॉन्स से इनपुट सिग्नल प्राप्त करती हैं। न्यूरोमॉर्फिक चिप्स में, डेंड्राइटिक प्रसंस्करण को इनपुट संचय सर्किट द्वारा तैयार किया जाता है जो आने वाले स्पाइक संकेतों को एकीकृत करता है।
Integrate-and-Fire Modelन्यूरॉन का एक सरलीकृत गणितीय मॉडल जो समय के साथ आने वाले संकेतों को एकत्रित (एकीकृत) करता है और जब संचित मूल्य एक सीमा से अधिक हो जाता है तो आउटपुट स्पाइक उत्पन्न करता है, जिसके बाद न्यूरॉन रीसेट हो जाता है। लीकी इंटीग्रेट-एंड-फ़ायर (एलआईएफ) संस्करण अधिक जैविक यथार्थवाद के लिए एक क्षय शब्द जोड़ता है।
Membrane Potentialन्यूरॉन की कोशिका झिल्ली में विद्युत वोल्टेज का अंतर। जैविक न्यूरॉन्स में, यह निर्धारित करता है कि न्यूरॉन कब सक्रिय होता है। न्यूरोमॉर्फिक मॉडल में, यह आंतरिक स्थिति चर का प्रतिनिधित्व करता है जो इनपुट को एकीकृत करता है और स्पाइक्स को ट्रिगर करता है।
Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP)एक जैविक शिक्षण नियम जहां सिनैप्टिक ताकत में परिवर्तन प्री- और पोस्ट-सिनैप्टिक स्पाइक्स के सापेक्ष समय पर निर्भर करता है। यदि प्री-सिनैप्टिक न्यूरॉन पोस्ट-सिनैप्टिक न्यूरॉन से कुछ देर पहले सक्रिय होता है, तो सिनैप्स मजबूत होता है; विपरीत क्रम से कमजोरी आती है।
Von Neumann Bottleneckपारंपरिक कंप्यूटर आर्किटेक्चर में मूलभूत प्रदर्शन सीमा मेमोरी और प्रोसेसिंग इकाइयों के पृथक्करण के कारण होती है, जिसके लिए डेटा को उनके बीच लगातार शटडाउन करने की आवश्यकता होती है। न्यूरोमोर्फिक आर्किटेक्चर गणना और मेमोरी को एकत्रित करके इससे बचते हैं।
Neurosynaptic Coreन्यूरोमॉर्फिक चिप्स में एक मौलिक प्रसंस्करण इकाई जिसमें कृत्रिम न्यूरॉन्स का एक समूह, उनके सिनैप्टिक कनेक्शन और स्थानीय रूटिंग लॉजिक शामिल हैं। एक पूर्ण न्यूरोमोर्फिक प्रोसेसर बनाने के लिए एकाधिक कोर आपस में जुड़े हुए हैं।
Lateral Inhibitionएक तंत्रिका तंत्र जहां एक सक्रिय न्यूरॉन अपने पड़ोसियों की गतिविधि को कम कर देता है। न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम में, यह विजेता-टेक-ऑल प्रतियोगिता को लागू करता है और इसका उपयोग पैटर्न पहचान और फीचर चयन जैसे कार्यों के लिए किया जाता है।
Refractory Periodएक न्यूरॉन के सक्रिय होने के बाद की संक्षिप्त अवधि जिसके दौरान वह दोबारा सक्रिय नहीं हो सकता (पूर्ण दुर्दम्य अवधि) या एक मजबूत उत्तेजना (सापेक्ष दुर्दम्य अवधि) की आवश्यकता होती है। फायरिंग दर को विनियमित करने के लिए इस जैविक बाधा को न्यूरोमॉर्फिक मॉडल में लागू किया गया है।
Asynchronous Circuitएक इलेक्ट्रॉनिक सर्किट जो वैश्विक घड़ी सिग्नल के बिना संचालित होता है, घटनाओं के आने पर डेटा को संसाधित करता है। न्यूरोमोर्फिक चिप्स अक्सर घटना-संचालित, कम-शक्ति संचालन को प्राप्त करने के लिए अतुल्यकालिक डिजाइन सिद्धांतों का उपयोग करते हैं।
Crossbar Arrayकुछ न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर में उपयोग की जाने वाली एक सर्किट टोपोलॉजी जहां सिनैप्टिक भार क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर तारों के चौराहे पर संग्रहीत होते हैं, जो तंत्रिका गणना के लिए अत्यधिक समानांतर मैट्रिक्स-वेक्टर गुणन को सक्षम करते हैं।
Neural Codingजिस तरह से सूचना न्यूरॉन्स द्वारा प्रस्तुत और प्रसारित की जाती है। रेट कोडिंग स्पाइक फ़्रीक्वेंसी में जानकारी को एनकोड करती है, जबकि टेम्पोरल कोडिंग सटीक स्पाइक टाइमिंग का उपयोग करती है। न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम दोनों कोडिंग योजनाओं का फायदा उठा सकते हैं।
Hebbian Learningएक सीखने के सिद्धांत को संक्षेप में 'न्यूरॉन्स जो एक साथ सक्रिय होते हैं, एक साथ जुड़ते हैं।' इसमें कहा गया है कि जब प्री- और पोस्ट-सिनैप्टिक न्यूरॉन्स एक साथ सक्रिय होते हैं तो सिनैप्टिक कनेक्शन मजबूत होते हैं। एसटीडीपी हेब्बियन सीखने का एक अस्थायी रूप से सटीक रूप है।
Somaन्यूरॉन का कोशिका शरीर जिसमें नाभिक होता है और डेंड्राइट से आने वाले संकेतों को एकीकृत करता है। न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर में, सोमा फ़ंक्शन को सर्किट द्वारा कार्यान्वित किया जाता है जो सिनैप्टिक इनपुट जमा करता है और स्पाइक्स उत्पन्न करता है।
Memristorएक दो-टर्मिनल इलेक्ट्रॉनिक घटक जिसका प्रतिरोध इसके माध्यम से वर्तमान प्रवाह के इतिहास के आधार पर बदलता है। मेमरिस्टर्स न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के लिए आशाजनक हैं क्योंकि वे स्वाभाविक रूप से हार्डवेयर में सिनैप्टिक वेट स्टोरेज और प्लास्टिसिटी को लागू कर सकते हैं।
Winner-Take-All (WTA) Networkएक तंत्रिका सर्किट रूपांकन जहां एकाधिक न्यूरॉन्स पार्श्व अवरोध के माध्यम से प्रतिस्पर्धा करते हैं, और केवल सबसे दृढ़ता से सक्रिय न्यूरॉन आउटपुट उत्पन्न करता है। डब्ल्यूटीए नेटवर्क का उपयोग वर्गीकरण, पैटर्न पहचान और ध्यान तंत्र के लिए न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम में किया जाता है।
Neuromorphic Sensorएक सेंसर जिसे न्यूरोमॉर्फिक सिद्धांतों पर काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो निश्चित-दर फ्रेम के बजाय अतुल्यकालिक, घटना-संचालित आउटपुट उत्पन्न करता है। डायनेमिक विज़न सेंसर (डीवीएस) या इवेंट कैमरे ऐसे उदाहरण हैं जो आउटपुट पिक्सेल-स्तरीय चमक माइक्रोसेकंड टेम्पोरल रिज़ॉल्यूशन के साथ व्यक्तिगत घटनाओं के रूप में बदलते हैं।
Spike Encodingएनालॉग इनपुट सिग्नल (जैसे सेंसर डेटा या पिक्सेल मान) को स्पाइक ट्रेनों में परिवर्तित करने की प्रक्रिया जिसे स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क द्वारा संसाधित किया जा सकता है। विधियों में रेट कोडिंग, टेम्पोरल कोडिंग, डेल्टा मॉड्यूलेशन और जनसंख्या कोडिंग शामिल हैं।
Homeostatic Plasticityतंत्रिका प्लास्टिसिटी का एक रूप जो गतिविधि स्तरों में लंबे समय तक परिवर्तन के जवाब में न्यूरॉन उत्तेजना या सिनैप्टिक शक्तियों को समायोजित करके स्थिर तंत्रिका गतिविधि को बनाए रखता है। न्यूरोमॉर्फिक प्रणालियों में, यह अनियंत्रित उत्तेजना या न्यूरॉन्स की पूर्ण शांति को रोकता है।
Reservoir Computingएक निश्चित, बेतरतीब ढंग से जुड़े आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (जलाशय) का उपयोग करके एक कम्प्यूटेशनल ढांचा जहां केवल आउटपुट परत को प्रशिक्षित किया जाता है। जलाशय कंप्यूटिंग के न्यूरोमोर्फिक कार्यान्वयन अस्थायी पैटर्न पहचान के लिए स्पाइकिंग नेटवर्क की अंतर्निहित गतिशीलता का लाभ उठाते हैं।
Excitatory and Inhibitory Neuronsतंत्रिका सर्किट में दो मूलभूत प्रकार के न्यूरॉन्स। उत्तेजक न्यूरॉन्स लक्ष्य न्यूरॉन्स की फायरिंग संभावना को बढ़ाते हैं, जबकि निरोधात्मक न्यूरॉन्स इसे कम करते हैं। जैविक और न्यूरोमॉर्फिक दोनों प्रणालियों में स्थिर तंत्रिका गणना के लिए उत्तेजना और निषेध के बीच संतुलन महत्वपूर्ण है।
Plasticity Ruleएक गणितीय नियम जो परिभाषित करता है कि तंत्रिका गतिविधि के जवाब में सिनैप्टिक भार कैसे बदलता है। न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम में, एसटीडीपी, बीसीएम और ओजा के नियम जैसे प्लास्टिसिटी नियमों को सीधे हार्डवेयर में लागू किया जा सकता है, जो बाहरी पर्यवेक्षण या बैकप्रोपेगेशन के बिना ऑन-चिप सीखने को सक्षम बनाता है।
TrueNorthआईबीएम की न्यूरोमॉर्फिक चिप में 1 मिलियन प्रोग्रामयोग्य न्यूरॉन्स और 256 मिलियन कॉन्फ़िगर करने योग्य सिनैप्स हैं, जो पैटर्न पहचान कार्यों के लिए बेहद कम शक्ति (70mW) पर काम करते हैं।
Loihiइंटेल की न्यूरोमॉर्फिक रिसर्च चिप प्रोग्रामेबल सिनैप्टिक लर्निंग नियमों के साथ 128 न्यूरोमॉर्फिक कोर को लागू करती है, जो बाहरी प्रशिक्षण के बिना ऑन-चिप सीखने और अनुकूलन को सक्षम करती है।
NorthPoleआईबीएम की नवीनतम न्यूरोमॉर्फिक चिप (2023) वितरित मेमोरी आर्किटेक्चर के माध्यम से वॉन न्यूमैन बाधा को समाप्त करके तंत्रिका नेटवर्क अनुमान के लिए अभूतपूर्व ऊर्जा दक्षता प्राप्त कर रही है।
Dynamic Vision Sensor (DVS)एक न्यूरोमॉर्फिक कैमरा जो पिक्सेल-स्तर की चमक में अतुल्यकालिक रूप से परिवर्तन का पता लगाता है, माइक्रोसेकंड टेम्पोरल रिज़ॉल्यूशन और अत्यधिक गतिशील रेंज के साथ घटनाओं का उत्पादन करता है, रेटिना प्रसंस्करण की नकल करता है।
Neural ODEएक गणितीय ढांचा जो तंत्रिका नेटवर्क परतों को निरंतर परिवर्तनों के रूप में मॉडल करता है, गहन शिक्षण को गतिशील सिस्टम सिद्धांत से जोड़ता है और अधिक मस्तिष्क-जैसी निरंतर-समय प्रसंस्करण को सक्षम करता है।
Brainomorphicहार्डवेयर के लिए एक अधिक विशिष्ट शब्द जो जैविक तंत्रिका ऊतक की भौतिक संरचना और गतिशीलता की बारीकी से नकल करता है, जैविक विवरण को दोहराने के लिए कार्यात्मक न्यूरोमॉर्फिक दृष्टिकोण से परे जाता है।
Liquid State Machineआवर्तक स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क ('तरल') का उपयोग करके एक जलाशय कंप्यूटिंग दृष्टिकोण जो इनपुट को उच्च-आयामी प्रतिनिधित्व में बदल देता है, जिसमें केवल एक रीडआउट परत को प्रशिक्षित किया जाता है।
Spike Rate Codingएक तंत्रिका कोडिंग योजना जहां जानकारी समय के साथ स्पाइक्स की आवृत्ति में एन्कोड की जाती है। उच्च फायरिंग दरें मजबूत संकेतों का प्रतिनिधित्व करती हैं, उसी तरह जैसे चमक दृश्य कॉर्टेक्स में न्यूरॉन फायरिंग दरों को बढ़ा सकती है।
Temporal Codingएक तंत्रिका कोडिंग योजना जहां जानकारी को उनकी आवृत्ति के बजाय व्यक्तिगत स्पाइक्स के सटीक समय में एन्कोड किया जाता है। टेम्पोरल कोडिंग रेट कोडिंग की तुलना में प्रति स्पाइक अधिक जानकारी ले सकती है।
Dendritic Computingउभरती हुई समझ यह है कि डेंड्राइट (न्यूरॉन्स की इनपुट शाखाएं) केवल निष्क्रिय सिग्नल ट्रांसमिशन ही नहीं, बल्कि परिष्कृत स्थानीय संगणनाएं भी करती हैं। न्यूरोमॉर्फिक डिज़ाइन तेजी से मॉडल डेंड्राइटिक प्रसंस्करण करता है।
BrainScaleSहीडलबर्ग विश्वविद्यालय में एक न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म विकसित किया गया है जो त्वरित समय (जैविक वास्तविक समय की तुलना में 1000 गुना तेज़) में काम करता है, जिससे तंत्रिका नेटवर्क गतिशीलता की तीव्र खोज संभव हो पाती है।
Catastrophic Forgettingपारंपरिक तंत्रिका नेटवर्क में एक समस्या जहां नई जानकारी सीखने से पहले सीखा हुआ ज्ञान मिट जाता है। एसटीडीपी जैसे स्थानीय शिक्षण नियमों के साथ न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम स्वाभाविक रूप से इस समस्या के प्रति प्रतिरोधी हैं।
Spike Trainसमय के साथ एक न्यूरॉन द्वारा निर्मित असतत स्पाइक्स (क्रिया क्षमता) का एक क्रम। स्पाइक्स का पैटर्न जानकारी को एन्कोड करता है और न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम में मौलिक संचार संकेत है।
Synaptic Weightदो न्यूरॉन्स के बीच संबंध की ताकत का प्रतिनिधित्व करने वाला एक संख्यात्मक मान। न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर में, सिनैप्टिक वज़न को मेमोरी तत्वों (एसआरएएम, मेमरिस्टर्स, या एनालॉग सर्किट) में संग्रहीत किया जाता है और सीखने के दौरान संशोधित किया जाता है।
Leaky Integrate-and-Fire (LIF)न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग में उपयोग किया जाने वाला सबसे आम सरलीकृत न्यूरॉन मॉडल। इनपुट धाराएं एक रिसाव (क्षय) के साथ एकीकृत (संचित) होती हैं, और जब झिल्ली क्षमता एक सीमा तक पहुंचती है, तो एक स्पाइक उत्सर्जित होता है।
Neuromorphic Acceleratorतंत्रिका नेटवर्क अनुमान के लिए सामान्य प्रयोजन प्रोसेसर की तुलना में ऊर्जा दक्षता में ऑर्डर-ऑफ-परिमाण सुधार प्राप्त करने के लिए स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क गणनाओं को चलाने के लिए अनुकूलित एक विशेष हार्डवेयर चिप।
Bio-Inspired Computingन्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग (मस्तिष्क), विकासवादी एल्गोरिदम (विकास), और झुंड खुफिया (सामूहिक व्यवहार) सहित जैविक प्रणालियों से प्रेरित सभी कंप्यूटिंग दृष्टिकोणों को शामिल करने वाला एक व्यापक शब्द।
Address-Event Representation (AER)न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर में उपयोग किया जाने वाला एक संचार प्रोटोकॉल जहां स्पाइक्स को भेजने वाले न्यूरॉन के पते के रूप में एन्कोड किया जाता है और कुशल इंटर-चिप संचार को सक्षम करते हुए अतुल्यकालिक रूप से प्रसारित किया जाता है।
Neural Dustतंत्रिका गतिविधि की निगरानी के लिए शरीर में प्रत्यारोपित किए जाने के लिए डिज़ाइन किए गए अल्ट्रामिनिएचर वायरलेस सेंसर, न्यूरोमॉर्फिक सेंसिंग तकनीक के चरम लघुकरण का प्रतिनिधित्व करते हैं।
Astrocyteएक प्रकार की मस्तिष्क कोशिका जिसे कभी निष्क्रिय समर्थन माना जाता था, अब सिनैप्टिक ट्रांसमिशन और तंत्रिका गणना को नियंत्रित करने के लिए जानी जाती है। कुछ न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम बेहतर सीखने के लिए एस्ट्रोसाइट-न्यूरॉन इंटरैक्शन का मॉडल बनाते हैं।