Modeling and design of neural network architectures for neural artificial-biological hybridization based on synchronous approach
Modélisation et conception par approche synchrone d'architectures neuronales hybrides biologique-artificiel
Résumé
As Artificial Neural Networks (ANNs) continue to advance in fields like machine learning, robotics, autonomous vehicles, and healthcare diagnostics, an application domain is gaining attraction in both academic and industrial sectors : Neurobiohybridization. This domain seeks to establish connections between artificial and biological neurons with the goal of understanding and potentially repairing or replacing lost brain functions due to disease or accidents. In pursuit of this, the development of biologically inspired artificial neural networks, often referred to as Spiking Neural Networks (SNNs), is essential to enhance compatibility between artificial and biological neural systems. Our thesis fits into this context by using the synchronous approach to model, implement, and simulate bio-inspired and biomimetic SNNs. Leveraging model checkers, that allow to prove or extract properties in systems in formal manner, our aim is to gain a more comprehensive understanding of biological behaviors in the future. For the first time in this context, we utilize the Light Esterel language to achieve our objectives. We demonstrate its potential in implementing neural models, initiating a library of models for exploring different types of SNNs. Throughout this thesis, we developed an entire framework based on LE in order to model, simulate and implement various SNN models. To address neurobiohybridization experiments, we developped our own hardware architecture, SynchNN, capable of executing recurrent SNNs in real-time using our library of models. This framework we developed is completed with an on-going simulation framework aiming to conduct neurobiohybrid experiments in the future.
Alors que les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA) continuent de progresser dans des domaines tels que l'apprentissage automatique, la robotique, les véhicules autonomes et le diagnostic de santé, un nouveau cadre d'application gagne du terrain à la fois dans les secteurs académique et industriel : la Neurobiohybridation. Ce domaine cherche à établir des connexions entre des neurones artificiels et biologiques dans le but de comprendre et potentiellement de réparer ou remplacer des fonctions cérébrales perdues suite à des maladies ou des accidents. Dans cette perspective, le développement de réseaux de neurones artificiels inspirés biologiquement, souvent appelés Réseaux de Neurones à Spikes (SNNs), est essentiel pour améliorer la compatibilité entre les systèmes neuronaux artificiels et biologiques. Notre thèse s'inscrit dans ce contexte en utilisant l'approche synchrone pour modéliser, mettre en œuvre et simuler des SNNs bio-inspirés et biomimétiques. En utilisant des vérificateurs de modèles, qui permettent de prouver ou d'extraire des propriétés des systèmes de manière formelle, notre objectif est d'acquérir une compréhension plus complète des comportements biologiques dans le future. Pour la première fois dans ce contexte, nous utilisons le langage Light Esterel pour atteindre nos objectifs. Nous démontrons son potentiel dans la mise en oeuvre de modèles neuronaux, initiant une bibliothèque de modèles pour explorer différents types de SNNs. Tout au long de cette thèse, nous avons développé un cadre complet basé sur Light Esterel pour modéliser, simuler et mettre en oeuvre divers modèles de SNNs. Pour aborder les expériences de neurobiohybridation, nous avons développé notre propre architecture matérielle, SynchNN, capable d'exécuter en temps réel des SNNs récurrents en utilisant notre bibliothèque de modèles. Le cadre que nous avons développé est complété par un framework de simulation en cours de développement, visant à réaliser des expériences de neurobiohybridation à l'avenir.
Origine : Version validée par le jury (STAR)