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Enregistrement W4295911650 · doi:10.1101/2022.09.13.507796

Simulating Short-Term Synaptic Plasticity on SpiNNaker Neuromorphic Hardware

2022· preprint· en· W4295911650 sur OpenAlexaff
Loïc J. Azzalini, Milad Lankarany

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Memory and Neural Computing
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesUniversity of Manchester
Mots-clésNeuromorphic engineeringComputer scienceContext (archaeology)NeuroscienceNeuromodulationSynaptic plasticitySynapsePostsynaptic potentialSpiking neural networkComputer architectureArtificial neural networkArtificial intelligencePsychologyStimulationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Neuromorphic chips are well-suited for the exploration of neuronal dynamics in (near) real-time. In order to port existing research onto these chips, relevant models of neuronal and synaptic dynamics first need to be supported by their respective development environments and validated against existing simulator backends. At the time of writing, support for short-term synaptic plasticity on neuromorphic hardware is scarce. This technical paper proposes an implementation of dynamic synapses for the SpiNNaker development environment based on the popular synaptic plasticity model by Tsodyks and Markram (TM). This extension is undertaken in the context of existing research on neuromodulation and the study of deep brain stimulation (DBS) effects on singular-neuron responses. The implementation of the TM synapse is first detailed and then, simulated for various response types. Its role in studies of DBS effect on postsynaptic responses is also reviewed. Finally, given the real-time capabilities offered by the hardware, we provide some insight to lay the groundwork for future explorations of closed-loop DBS on neuromorphic chips.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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