神経形態の前庭系に向けて

前庭系は、哺乳類のバランスと空間的方向の意味で重要な役割を果たします。これは、それぞれ半円形の運河と耳石を介して、頭の回転と翻訳の両方の動きを検出する感覚システムです。この作業では、市販の慣性測定ユニット（IMU）にインターフェースされたカスタム神経形態の非常に大規模統合（VLSI）マルチニューロンチップを使用して実装された人工前庭システムのリアルタイムハードウェアモデルを提案します。人工前庭系は、実際の半円形の運河と誤酸器官に存在する生物学的有毛細胞の反応を再現するスパイクニューロンで実現されます。ハイブリッドアナログデジタルシステムのリアルタイムパフォーマンスを実証し、その応答特性を特徴付け、角速度のエンコードの成功と線形加速の測定値を提示します。アプリケーションとして、現在の角度位置を追跡できる再発性インテグレーターネットワークの新しい実装を実現しました。実験結果は、詳細な計算神経科学モデルとの比較を介してハードウェアの実装を検証しました。バイオ風に触発されたロボット技術を開発するための理想的なツールであることに加えて、この作業は、カスタムバイオ模倣ジャイロスコピックセンサーの神経シグナル処理経路のハードウェアモデルを統合し、機械的および電子的な側面の両方で神経モロフィック原理を搾取する完全な低電力神経形態の前庭システムを開発するための基礎を提供します。

The vestibular system plays a crucial role in the sense of balance and spatial orientation in mammals. It is a sensory system that detects both rotational and translational motion of the head, via its semicircular canals and otoliths respectively. In this work, we propose a real-time hardware model of an artificial vestibular system, implemented using a custom neuromorphic Very Large Scale Integration (VLSI) multi-neuron chip interfaced to a commercial Inertial Measurement Unit (IMU). The artificial vestibular system is realized with spiking neurons that reproduce the responses of biological hair cells present in the real semicircular canals and otholitic organs. We demonstrate the real-time performance of the hybrid analog-digital system and characterize its response properties, presenting measurements of a successful encoding of angular velocities as well as linear accelerations. As an application, we realized a novel implementation of a recurrent integrator network capable of keeping track of the current angular position. The experimental results provided validate the hardware implementation via comparisons with a detailed computational neuroscience model. In addition to being an ideal tool for developing bio-inspired robotic technologies, this work provides a basis for developing a complete low-power neuromorphic vestibular system which integrates the hardware model of the neural signal processing pathway described with custom bio-mimetic gyroscopic sensors, exploiting neuromorphic principles in both mechanical and electronic aspects.