Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Konferansı (ASYU), Antalya, Türkiye, 7 - 09 Eylül 2022, ss.1-4
Son
zamanlarda yapay zeka uygulamalarına artan taleple birlikte beynin çalışmasına
en yakın modele sahip nöromorfik yapılara duyulan ihtiyaç gün geçtikçe
artmaktadır. Bu yapıların temelinde, nörolojik sinyalleri kullanan ve üçüncü
nesil yapay sinir ağları olarak tanımlanan İğnecikli Sinir Ağları
kullanılmaktadır. Geleneksel bilgisayar mimarilerine alternatif olarak yapay
zekaya özgü tasarlanmış nöromorfik donanımlar enerji tüketimi, hız ve kaynak tüketimi
bakımından avantaj sağlamaktadır. IEEE754 32-bit sayı formatı, sabit noktalı
sayılara göre ondalık sayıların ikili tabanda gösterilmesinde esneklik
sağlamaktadır. Bu çalışmada Izhikevich tarafından matematiksel olarak
modellenmiş olan nörolojik sinyaller öncelikle Matlab ortamında elde
edilmiştir. Aynı örüntüye sahip sinyallerin, ISE Design Suite ortamında IEEE754 32-bit kayan nokta aritmetiği
standartında benzetimi FPGA donanımı üzerinde yapılacak çalışmalarda
kullanılmak üzere
tamamlanmıştır. Literatürde yer alan çalışmalar sabit nokta aritmetiği
gösterimindeyken bu çalışmada kayan nokta aritmetiği için kullanılması gereken
yapı ortaya konulmaktadır.