Fare Beynini NPU CPU GPU olarak kullanmak

Fare Beynini NPU CPU GPU olarak kullanmak

Aşağıda iki ana başlık altında fare (murin) nöronlarının nasıl çalıştığı ve bu biyolojik “hesaplama gücünün” nasıl kullanılabileceğine dair bulguları özetleyelim:


1. Fare Nöronlarının Yapısı ve İşlevi

Temel morfoloji ve elektriksel özellikler

  • Kortikal piramidal nöronlar, bir gövde (soma), çok sayıda dallanan dendrit ve tek bir aksondan oluşur. Dendritler, diğer nöronlardan gelen sinyalleri toplar ve entegre eder, soma ise bu girdilerin sonucunda aksiyon potansiyeli (AP) üretip akson boyunca iletir.
  • Allen Cell Types Database verilerine göre, fare görsel korteksinin 2/3. tabaka piramidal nöronları, insan benzerlerine göre daha düşük AP eşik voltajı, kısa AP yükselme süresi, uzun AP düşme süresi ve benzer subthreshold (eşiğin altı) özellikler gösterir.

Dendritik “mini-bilgisayarlar”

  • Netherlands Institute for Neuroscience (NIN) grubu, gelişmekte olan fare korteksinde, göz açılmadan önce bile, benzer bilgiyi ileten sinapsların dendrit boyunca kümelenerek yerel “hesaplama alt-birimleri” oluşturduğunu gösterdi. Bu kümelenme, spontan (kendiliğinden) aktivite sayesinde sinapsları alanlarına göre ayırarak nöronun bilgi işleme kapasitesini katbekat artırıyor.
  • Yani her dendritik dal, kendi üzerinde non-lineer entegrasyon yaparak tek bir nöronun aslında çok katmanlı bir hesaplama birimi gibi davranmasına olanak tanır.

2. Biyolojik Hesaplama Gücünün Kullanımı

Gerçek zamanlı simülasyon zorlukları

  • Fare korteksinin yaklaşık 8 milyon nöron ve 8 000 sinaps/nöron içermesi, saniyede ortalama 1 Hz ateşleme varsayıldığında devasa bir hesaplama yükü yaratır.
  • 2007’de University of Nevada ekibi, IBM BlueGene/L (4 096 çekirdek, 360 TFLOPS) ile fare beyni simülasyonunu gerçeğe göre 10 kat yavaş, sadece 10 saniyelik bir beyin aktivitesini 100 saniyede simüle edebildi .

Nöromorfik (sinirbenzeri) bilgisayarlar

  • Manchester Üniversitesi’nin SpiNNaker mimarisi, 1 milyon işlem çekirdeği üzerinde fare beyni ölçeğinde bir milyar nöron simülasyonu yapabiliyor. Her çekirdek, 72 bitlik “spike” paketleri gönderip alarak biyolojik nöronların iletişim modelini taklit eden massively parallel bir ağ kullanıyor.
  • Bu sayede biyolojik öğrenme kuralları (ör. dopaminla pekiştirmeli plastisite) yerel düzeyde işlenip, üst düzey “beyin benzeri” öğrenme sistemleri oluşturulabiliyor.

Yapay Zeka ve Beyin–Bilgisayar Arayüzleri

  • Dendritik hesaplama alt-birimlerinin keşfi, derin öğrenme ve konvolüsyonel ağlar gibi yapay sinir ağlarında yeni lokal işleme modüllerinin tasarımına ilham veriyor.
  • Ayrıca, fare nöronlarından in vivo elektrofizyolojik kayıtlar, beyin–bilgisayar arayüzleri (BCI) için kontrol sinyali kaynağı olarak kullanılıyor; örneğin, implanter elektrot dizileriyle alınan spike dizileri robotik kol hareketine dönüştürülebiliyor.


Aşağıda, fare (murin) beyninin gerçek zamanlı bir “hesaplama birimi” olarak ARMv4 tabanlı bir sistemle bütünleştirilmesine dair ihtiyacınız olan tüm katmanları—donanım ara yüzünden özel BIOS/Kernel tasarımına, nöronlarla çift yönlü iletişime ve üst seviye işletim sistemi desteğine—derinlemesine ele alalım.


1. Gereksinimler ve Genel Mimari

Biyolojik Hazırlık ve Koruma

  • Organ tutma sistemi: Steril sıcaklık, pH ve besinli sıvı akışı (oksijen ve glukoz) için mikrofluıdik devreler.
  • Nöral stabilite: Beyin dokusunu elektro-fizyolojik bozulmadan koruyacak nano-ölçekli biyouyumlu kaplamalar.

Donanım Bileşenleri

ARMv4 İşlemci: Sadece AD/DA dönüştürücüleri kontrol eden “sinir köprüsü” görevi.

32 GB RAM + 512 GB ROM:

  • RAM: Gerçek zamanlı spike ön-işleme ve tamponlama.
  • ROM/Flash: BIOS + Kernel + sürücüler + felaket kurtarma bölümü.

ADC/DAC Modülleri: ≥ 1 MS/sample, ≥ 16 bit çözünürlükli, 1024+ kanal.

Amplifikatör ve Filtreler: Her elektrot hattı için düşük gürültülü pre-amp + band-pass (300 Hz–10 kHz).

Elektrot Dizileri:

  • NeuroGrid / Neuropixels tarzı silikon tabanlı çok kanallı mikro-elektrod.
  • İmplant edilebilir esnek polimer altlık.

Sistem Topolojisi

[Beyin elektrotları] ←→ [Amplifikatör + Filtre] ←→ [GPIO ↔ ADC/DAC ↔ ARMv4]  

                      ↓  

              [Özel BIOS ↔ Kernel Modülleri]  

                      ↓  

              [Önyükleyici (Bootloader)]  

                      ↓  

              [Linux/Windows/macOS/Android]

2. Donanım–Nöron Arayüzü

Analog Ön İşleme

  • Amplifikatör: Her sinyal hattı için 60–80 dB kazanım, düşük gürültü kat sayısı (< 5 nV/√Hz).
  • Filtreleme: Spike bant genliğiyle (300 Hz–10 kHz) Dendritik potansiyel (1–300 Hz) ayrıştırılması için çift katmanlı aktif filtre.

Çift Yönlü Dönüştürme (ADC ↔ DAC)

  • ADC: Her kanal için en az 16 bit, ≥ 1 MS/s örnekleme.
  • DAC: Sinaptik geri besleme ve ‘yapay uyarım’ için 16 bit, ≥ 100 kS/s.

ARMv4 “Sinir Köprüsü”

  • Gerçek zamanlı DMA ile ADC’den gelen spike zamanlarını ve amplitüdlerini alır.
  • Basit bir mikroprogramla ① tamponlama, ② paketleme (UDP tarzı), ③ Kernel’e iletim.

3. Özel BIOS ve Bootloader

BootROM (MCU Stage-1)

  • UART/USB üzerinden temel test (elektrot devre sağlık durumu), RAM/ROM’in bütünlüğünü CRC ile doğrulama.
  • Önyükleme önceliği:
  1. Felaket kurtarma bölümü (taşıyıcı mod)
  2. Ana BIOS (Stage-2)

Stage-2 BIOS

  • Neuro-Device Descriptor Table (NDDT): Beyni bir PCI-Express benzeri “hesaplama aygıtı” olarak tanıtan veri yapısı.
  • ARMv4’ü “sinir donanımı” kontrolcüsü olarak kaydeder, ardından Kernel sürücülerini yüklemek üzere önyükler.

Bootloader (U-Boot Türevi)

  • Kullanıcının seçimine göre Linux/Windows/macOS/Android imajını RAM’e ya da harici depolamadan (USB/SD) yükler.
  • “Neural-Compute” boot parametresi: Beyin aygıtını CPU/GPU/NPU sanallaştırması için kernel’e iletir.

4. Kernel Katmanı ve Sürücüler

Modüler Sürücü Yapısı (C ile Geliştirme)

neuro_if.c:

  • struct neuro_channel { … } — her elektrot hattı için metadata.
  • IRQ/HW-timer tabanlı spike yakalama.

neuro_dma.c:

  • DMA ile ADC’den veri çekip sk_buff benzeri Linux ağ yığınına paketler.

neuro_fb.c:

  • DAC çıkışlarıyla sinaptik geri beslemeyi kontrol eder, doğrudan gpio_set_value().

Spike→İşlemci Mesajlaşması

netlink/socket tabanlı kullanıcı-kernel iletişimi:

  • Kullanıcı alanı daemon’u (libneuroapi) kernel’den gelen spike paketlerini okur.
  • Geri besleme isteklerini socket üzerinden sürücüye yollar.

Zamanlama & Senkronizasyon

RT-Preempt veya PREEMPT_RT destekli çekirdek

Hiper-politikalar:

  • EDF (Earliest Deadline First) ile spike işleme
  • Sporadik Cihaz sınıfıyla DAC modülasyonu.

5. Nöronları CPU/GPU/NPU Olarak Kullanmak

CPU (Kontrol Mantığı)

  • Beynin ön işlemcisi olarak: Kernel scheduler, thread context switch yerine doğrudan belirli spike desenlerini “komut” kabul eder.
  • Komut seti: Önceden tanımlı sinaptik uyarımlara (“inject current to neuron X with amplitude Y”) karşılık gelir.

GPU (Paralel Grafik İşlem)

  • Dendritik küme alt-birimleri, matris çarpımı benzeri görevleri doğal olarak hızlandırabilir.
  • OpenCL-türevi: neuro_compute(matrixA, matrixB, &matrixC) çağrısı, uygun spike desenleri olarak kernel’e iletilir.

NPU (Derin Öğrenme)

  • Spike-based learning (SNN) için—STDP ve lokal plastikite kuralları donanım seviyesinde işlenir.
  • Tensor flow adaptör:
  • Spike dizilerini tensor formatına çevirir
  • Eğitim için geri aktarımı nöronlara uyarı akımları şeklinde geri gönderir.

6. Üst Seviye İşletim Sistemi Desteği

Linux

  • neuro modülü: /dev/neuro0 cihaz dosyası.
  • libneuroapi.so: Spike okuma, geri bildirim, compute çağrıları.

Windows

  • WDM sürücüsü Neuro.sys, Win32 API CreateFile("\\\\.\\Neuro0"), ReadFile/WriteFile.

macOS

  • IOKit kiti: IOService tabanlı, CoreAudio benzeri asenkron veri akışı.

Android

  • HAL katmanı: JNI üzerinden NeuroManager servis entegrasyonu.

7. Güvenlik, İzolasyon ve Etik

  • Biyolojik güvenlik: Sterilizasyon ve dokunun uzun süre canlı kalabilmesi için sıcaklık/pH sıkı kontrolü.
  • Veri izolasyonu: Spike verileri kriptografik kanıtlarla imzalanmalı ve izinsiz erişim engellenmeli.
  • Etik onaylar: Canlı beyin kullanımı için uluslararası standartlar (ARRIVE, OECD).


Aşağıda “verinin deterministik olmaması ve tam binary koda dönüştürülememesi” eksikliğinin nasıl ele alındığını; beynin doğal olarak göz, kulak ve hareket devreleriyle nasıl bir CPU/GPU/NPU işlevi gördüğünü; ayrıca bu heterojen, analog– dijital hibridi sistemin avantaj ve sınırlamalarını detaylı şekilde inceleyelim.


1. Nöral Hesaplamanın “Non-Deterministik” Doğası ve Binary Koda Çevirinin Zorlukları

Analog–Dijital Arayüzü: Address-Event Representation (AER)

Biyolojik nöronlar analog elektriksel dalgalanmalar üretir; ancak sinaps çıkışları (“spikes”) çoğu zaman dijital olay (event) olarak ele alınır.

  • AER protokolü, her spike’ı “(nöron_id, zaman–damgası)” ikilisi şeklinde paketleyerek dijital kanala iletir. Böylece, analog voltaj ni-yetlerinden bağımsız, genel bir dijital “spike akışı” elde edilir.
  • Bu akış, tam bir CPU komut seti olmasa da, bir “middle-layer” (ara temsil) üzerinden CMOS çiplere aktarılabilir: örneğin Fugu veya Lava gibi araçlar, biyolojik spike trenini neuromorfik derleyiciye çeviren ara gösterimler üretir.

Kodlama Şemaları: Rate vs. Temporal Coding

  • Rate coding: Bir sinirin belirli bir zaman aralığındaki spike sayısını (“bit count”) kullanır. Bu, dijitale yakın sayısal değerlerin iletimini kolaylaştırır.
  • Temporal coding: Spike zamanlama paternleri (“time-to-first-spike”, rank coding) analog bilgiyi “zamanlama” ile taşır; deterministik değildir, ancak düşük gecikme ve yüksek bant genişliği sağlar.
  • Her iki şema da, analog sinyalleri tam doğrulukla değil, “yaklaşık” (approximate) dijital ifadelerle temsil eder. Bu, klasik von-Neumann mantığına tamamen uygun olmasa da ”yaklaşık hesaplama” (approximate computing) paradigmasına oturur.

2. Beynin CPU, GPU ve NPU İşlevlerini Nasıl Yerine Getirdiği

CPU-Benzeri Kontrol

  • Pre-frontal korteks eşdeğeri, mantıksal karar ve seğirme kontrolü yapar; “komut” olarak nöron gruplarının ateşlenme paternlerini kullanır.
  • Örneğin, belirli bir hareket komutu için motor nöron havuzları belirlenmiş spike dizilerini üretir ve bu diziler periferik nöronlara dijital paketler şeklinde iletilir.

GPU-Benzeri Paralel İşleme

  • Dendritik alt-birimler, matris çarpımı benzeri işlemleri yerel olarak, binlerce sinapsı aynı anda kullanarak gerçekleştirir.
  • Görsel korteksteki konvolüsyon benzeri filtreleme aşamaları, GPU’daki çekirdek paralelliğine muadil şekilde mikro-paralel çalışır.

NPU-Benzeri Öğrenme ve Plastikite

  • Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP) gibi yerel öğrenme kuralları, her sinapsın ağırlığını donanım seviyesinde (nöron zarına bağlı reseptör yoğunluğu olarak) günceller.
  • Bu, “ağırlık matrixlerini” dışarıda tutan GPU/CPU yerine dendritik kilitlenme (synaptic locking) ile gömülü NPU hassasiyeti sağlar.

3. Hybrid Sistemlerde Uygulama Senaryoları

  • Görüntü İşleme & SNN: DVS (Dynamic Vision Sensor) kameraların spike çıkışları doğrudan işlenebilir; GPU’ya gerek kalmadan 100 μs mertebesinde tepki.
  • Gerçek-Zamanlı Kontrol: Robotik kolda motor nöronları doğrudan DAC’lerle sürülerek 1 kHz altı tepki süreleri yakalanabilir.
  • Yaklaşık Hesaplama: IoT kenar aygıtlarında, “yaklaşık sinyal işleme” ile enerji tüketimi süper düşük tutulur.


Aşağıda, tüm biyolojik spike akışının %99.999 doğrulukla (hata oranı 10⁻⁵) işlenmesi için uygulanan temel matematiksel formülleri, bunların ADC/DAC dönüştürücüsünde ve BIOS/Kernel katmanında nasıl bir algoritmaya dönüştürülebileceğini adım adım ele alalım.


1. Hata Kaynakları ve Modelleme

1.1. Kuantizasyon Gürültüsü (Quantization Noise)

ADC çözünürlüğü N bit ise her örnek aralığı (LSB) \( \Delta V = \frac{V_{\text{ref}}}{2^{N}} \) olur.

Kuantizasyon gürültüsü varyansı:

\( \sigma_{q}^{2} = \frac{\Delta V^{2}}{12} \)

Hedef hata oranı 10⁻⁵’e indirebilmek için sinyal genliği \( V_sig \) ve ADC bit derinliği N şöyle seçilir:

\( \text{SNR}_{\text{dB}} = 6.02\,N + 1.76 \)

\( P_{\text{err}} \approx \frac{1}{2}\,\operatorname{erfc}\!\left(\frac{\text{SNR}}{2}\right) \le 10^{-5} \)

1.2. Spike Zamanlama Gürültüsü (Jitter)

Her spike’ın zaman damgası tᵢ, biyolojik belirsizlik ve elektronik jitter nedeniyle sapar:

\( t_{i} = t_{i}^{\text{ideal}} + \varepsilon_{i}, \quad \varepsilon_{i} \sim \mathcal{N}\!\left(0,\sigma_{t}^{2}\right) \)

Jitter’ın üst sınırı σ_t, maksimum izinli hata δt ile ilişkilidir. 10⁻⁵ hata hedefi için:

\( P\!\left(|\varepsilon| > \delta t\right) = 2\left[1 - \Phi\!\left(\frac{\delta t}{\sigma_{t}}\right)\right] \le 10^{-5} \)

1.3. Kanal Hatası ve Paket Kayıpları

AER trafik paketleri UDP-benzeri, kayıp oranı \( p_loss \);

Yeniden iletim ve kontrol kodları (FEC) kullanırız. Mesela Reed–Solomon(n, k) ile her n paket içinde (n–k) parite paketi:

\( t = \frac{n-k}{2} \)

\( P_{\text{uncorrected}} = \sum_{i = t+1}^{n} \binom{n}{i}\, p_{\text{loss}}^{\,i}\, \left(1 - p_{\text{loss}}\right)^{\,n-i} \)

n,k parametreleri, toplam gecikme kısıtını aşmayacak şekilde seçilir.

2. Gerçek Zamanlı Filtreleme ve Tahmin

2.1. Kalman Filtresi ile Spike Akışı Düzeltmesi

Durum vektörü \( x_{k} = \begin{bmatrix} s_{k} \\[2pt] \dot{s}_{k} \end{bmatrix} \) olsun (s: spike amplitüdü, \( \dot s \) travması).

Sistem modeli:

\( x_{k+1} = A\,x_{k} + w_{k}, \quad z_{k} = H\,x_{k} + v_{k} \)

\( A = \begin{pmatrix} 1 & \Delta t \\ 0 & 1 \end{pmatrix}, \quad H = \begin{pmatrix} 1 & 0 \end{pmatrix} \) proses/ölçüm gürültü kovaryanslarıyla.

Bu filtre, hem jitter’ı hem de kuantizasyon sapmalarını minimize eder ve her ADC örneği için hata kestirimi yapar.

2.2. Wiener Filtre ile Analog Ön İşleme

Sürekli sinyal s(t), gürültü n(t) içeriyor. Hedef en iyi ortalama kare filtresi:

\( H(\omega) = \frac{S_{s}(\omega)}{S_{s}(\omega) + S_{n}(\omega)} \)

FPGA/ARMv4 üstünde çok düşük gecikmeli FIR yaklaşımla uygulanır.

3. Kernel/Bios Dönüştürücü Algoritması

Aşağıda özet bir pseudo-kod:

// ADC ISR: her Δt’de çağrılır
void adc_isr() {
  raw = read_adc_channel();
  // 1. Kuantizasyon düzeltmesi (offset kaldırma)
  corrected = raw - V_ref/2;
  
  // 2. Kalman Tahmini
  x_pred = A * x_prev;
  P_pred = A*P_prev*A' + Q;
  K = P_pred * H' * inv(H*P_pred*H' + R);
  x_upd = x_pred + K * (corrected - H*x_pred);
  P_upd = (I - K*H) * P_pred;
  x_prev = x_upd; P_prev = P_upd;


  // 3. Spike tespit (threshold + refractory)
  if (x_upd[0] > spike_threshold && t_since_last > t_ref) {
    timestamp = current_time();
    enqueue_event(neuron_id, timestamp);
    t_since_last = 0;
  }
}


// Kernel thread: paketle ve ilet
void *neuro_dma_thread(void *arg) {
  while (running) {
    event = dequeue_event();
    packet = build_aer_packet(event);
    // 4. FEC kodlaması
    fec_packet = reed_solomon_encode(packet_block);
    send_raw(fec_packet);
  }
}
  • Reed–Solomon encode/decode kütüphaneleri BIOS’a gömülür.
  • build_aer_packet() içinde her spike için 32-bit (16-bit neuron_id + 16-bit time_low) + ek zaman üst biti.
  • Kernel modülü, DMA kesmelerini RDMA mantığında işler; kullanıcı-alanına netlink ile ultra-düşük gecikme sunar.

4. Hata Denetimi ve Adaptasyon

  1. Proses İzleme: Kernel’da her saniyede bir SNR ve paket kayıp oranı ölçülür.
  2. Parametre Güncelleme:
  • Eğer gerçek SNR < hedef SNR, ADC çözünürlüğü veya filtre katsayıları dinamik olarak uyarlanır.
  • Reed–Solomon (n,k) parametreleri, kayıp durumuna göre kademeli artırılır.
  1. Geribildirim Döngüsü:
  • Kullanıcı alanındaki daemon, ioctl() ile kernel’e adjust_parameters() çağrısı yapar.

5. Özet Akış

  1. Analog Önişleme (ARMv4 FPGA) → Wiener filtre.
  2. ADC Kesmesi → Kalman filtresi düzeltmesi → Spike tespiti.
  3. AER Paket Oluşumu → FEC kodlama → DMA/Kernel.
  4. Kernel → netlink → Kullanıcı-alanı API → Uygulama.
  5. Gerçek-zamanlı İzleme → Parametre optimizasyonu ile hata ≤ 10⁻⁵.


Aşağıda, fare beynini CPU/GPU/NPU olarak tam kullanıma açmak, her birimin görev tanımını/kimliklendirmesini sağlamak, adaptasyon & hata tespiti ve “son işlenmiş” vs. “ara işlem” spike’ları ayırt etmek; ayrıca elektriksel uyarımın ASCII kodlaması ve gelen spike’ların ASCII karşılığını anlamlandırmak için gereken matematiksel temelleri, veri akışı algoritmalarını ve işletim sistemi entegrasyon katmanlarını adım adım ele alalım.


1. İşlem Birimi Rolleri ve Kimliklendirme

CPU: Akış kontrolü, karar verme, IO yönetimi, kernel scheduler

GPU: Dendritik alt-birimlerde gerçekleşen vektör/matris işlemler (konvolüsyon, transform vb.)

NPU: Yerel plastikite & öğrenme (STDP, Hebbian güncelleme) ve SNN tabanlı inferans

2. Kimliklendirme ve OS Entegrasyonu

PCIe Benzeri Enumerasyon

  • BIOS’ta her birime bir Device ID atanır
  • U-Boot/BIOS, ACPI tabloya ekler: her “Neuro Device” bir platform device olarak görünür.

Kernel Sürücü Yapısı

  • /sys/bus/neuro/devices/neuroX/type = {cpu,gpu,npu}
  • /dev/neuro-cpu0, /dev/neuro-gpu0, /dev/neuro-npu0 karakter dizgileri.
  • ioctl(fd, NEURO_GET_ROLE, &role) gibi API ile kullanıcı alanı kimliği okur ve görevi atar.

Görev Atama & Hata Tespiti

  • Role-based Queues: Her birim için ayrı ring buffer ve completion queue.
  • Heartbeat & Watchdog: Her nöral birim periyodik “I’m alive” spike’ı gönderir; kaçırılan paketler anında tespit edilir.
  • Error Counters: /sys/bus/neuro/.../errors/{crc,jitter,timeout}

3. Adaptasyon Süreci ve Matematiksel Model

Kaynak Tahsis Optimizasyonu (EDF + WCET)

  • Her birime atanacak iş yükünün en uygun sırayla gerçekleştirilmesi için Earliest Deadline First (EDF) algoritması kullanılır.
  • Worst-Case Execution Time (WCET) tahmini:

\( \text{WCET}_{i} = \alpha_{i} \cdot \log\!\left(N_{\text{syn},i}\right) + \beta_{i} \cdot N_{\text{op},i} \)

birim i’ye düşen sinaps/işlem sayısı

\( αi,βi​: \) deneysel olarak ölçülüp profile edilecek katsayılar

Yük Dengeleme

\( \min \max_{u \in \{\text{cpu}, \text{gpu}, \text{npu}\}} \left( \frac{w_u}{C_u} \right) \quad \text{koşuluyla} \quad \sum w_u = W \)

Bu convex optimizasyon problemini Lagrange çarpanları ile çözebiliriz.

4. Son vs. Ara Spike Ayrımı

Spike’ların “hesaplamanın son adımı” mı, yoksa hâlâ bir dizi işleyici (CPU/GPU/NPU) arasında ara veri mi olduğunu anlamak için:

Tagli Paket Formatı

  • Her AER paketi başında 2-bit “stage” etiketi yapılır.

State Machine

  • Kernel’in DMA sürücüsü, paketi tag’e göre ilgili queue’ya yönlendirir.
  • Kullanıcı daemon’u /dev/neuro-final0 üzerinden sadece tag=11 paketlerini alır.

5. Elektriksel Sinyal Gönderme ve ASCII Kodlaması

ASCII → Elektriksel Uyarım

Her karakterin ASCII kodu (8-bit) bir spike deseniyle kodlanabilir. Örneğin:

  • Amplitude Shift Keying (ASK) yöntemi:

\( I(t) = I_0 + \frac{\text{ASCII}}{2^8 - 1} \cdot (I_{\text{max}} - I_0), \quad t \in [t_0, t_0 + T_p] \)

  • Pulse Frequency Modulation (PFM) yöntemi:

\( f_{\text{pulse}} = f_0 + \frac{\text{ASCII}}{255} \cdot (f_{\text{max}} - f_0) \)

6. Gelen Spike’ların ASCII’leştirilmesi

Parametre Çözümleme

Amplitude veya frekans I(t)/f_pulse → ASCII:

\( \widehat{\text{ASCII}} = \operatorname{round} \left( \frac{I - I_0}{I_{\text{max}} - I_0} \cdot 255 \right) \)

Dağılımı Azaltma (DEM)

Jitter/gürültüyü tolere etmek için Maximum Likelihood Estimation:

\( \widehat{\text{ASCII}} = \underset{a \in [0,255]}{\arg\max} \; p(I_{\text{obs}} \mid a), \quad p(I_{\text{obs}} \mid a) \sim \mathcal{N}(I(a), \sigma_I^2) \)


Aşağıda, fare beynini hem hammadde hesaplama gücünü (“raw throughput”) artıracak, hem öğrenme/plastisite kapasitesini maksimize edecek, hem de CPU/GPU/NPU rollerinde tam deterministik çalıştırılabilir hâle getirecek; ayrıca uygulama uyumluluğunu en üst düzeye çıkartıp maliyeti minimize edecek bütünsel bir yol haritası, matematiksel modellemeler ve örnek kernel algoritmalarını sunuyorum.


1. Hammadde Hesaplama Gücünü (Throughput) Arttırma

Nöron Kaynak Yoğunlaştırma (Neuron Packing)

  • Aynı anda çalışan sinaptik kanal sayısını maksimize etmek için, FPGA/ADC kanallarını birden fazla nöron grubu arasında time-division multiplexing (TDM) ile paylaştırın.

Optimum kanal tahsisi:

\( \max_{\{t_i\}} \sum_{i=1}^N \frac{S_i}{t_i} \quad \text{s.t.} \quad \sum_i t_i \le T_{\text{frame}}, \; t_i > 0 \)

  • \( S_i​ \): i’nci sinaptik havuzun spike oranı
  • \( t_i \)​: i’nci havuz için ayrılan zaman dilimi
  • \( T_{\text{frame}} \)​: toplam zaman çerçevesi

Pipelined İşlem Hattı

  • ADC → Kalman → Spike Tespit → AER Kodlama adımlarını derin boru hattı (deep pipeline) hâline getirin. Her aşama donanım katmanında paralel çalışır.
  • Pipeline derinliği \( D \), throughput’u yaklaşık olarak;

\( \text{Throughput} \approx \frac{1}{\max_i \, \tau_i / D} \)

Veri Yoğunlaştırma (Compression)

Spike paketlerini Run-Length veya Delta Encoding ile sıkıştırın:

\( \Delta t_i = t_i - t_{i-1}, \quad \text{kodlanmış boyut} \sim \log(\Delta t_i) \)

\( t_i \)​: i. aşamanın işlem gecikmesi

\( D \): pipeline derinliği

Bu sayede Pcie/ethernet hattına daha fazla sınıfı spike sığar.

2. Öğrenme Yeteneğini Maksimize Etme

Hibrit Öğrenme Kuralı

  • STDP + Supervised Delta-Rule:

\( \Delta w_{ij} = \eta \left( \alpha \cdot \text{STDP}_{ij} + (1 - \alpha)(y_i - \hat{y}_i) x_j \right), \quad \alpha \in [0,1] \)

Meta-Optimize Edilmiş Plastisite Parametreleri

\( \max_{\eta, \tau_+, \tau_-} \mathbb{E}_{\text{task}} \left[ \text{accuracy}(\eta, \tau_+, \tau_-) \right] \quad \text{s.t.} \quad E_{\text{learn}} \le E_{\max} \)

Yerel Hatalı Örnek Takibi

  • Spike-based Backpropagation için Approximated Gradients, Bayesian optimizasyon ile:

\( \delta_j = \sum_k \delta_k w_{jk} \sigma'(u_j), \quad \text{where} \quad \sigma'(u) \approx \frac{1}{\alpha} \max(0, 1 - |u|) \)

3. CPU/GPU/NPU Rollerini Birleştirme ve Determinizmi Artırma

Zaman Bölmeli Deterministik Çizelgeleme

  • Tam Time-Triggered Architecture (TTA) kullanarak her “role” için sabit zaman slotları ayırın:

\( \text{Slot}_{\text{CPU}}: [0,\;T_c),\quad \text{Slot}_{\text{GPU}}: [T_c,\;T_c+T_g),\quad \text{Slot}_{\text{NPU}}: [T_c+T_g,\;T_{\text{frame}}) \)

  • Böylece jitter sıfıra yakın, GPU seviyesinde deterministik bir çalıştırma sağlarsınız.

SLA-Bazlı Çekirdek Virtualization

  • Kernel’de üç farklı neuro-cpu, neuro-gpu, neuro-npu task queue’su ve her biri için static priority atayın.

4. Uygulama Uyumluluğunu Maksimize ve Maliyet Minimizasyonu

Standart ABI ve Driver Modeli

  • OpenCL 3.0 / SYCL / CUDA-like API’leri “neuro” backend olarak sunun. Bu sayede mevcut GPU kodları minimal değişikle çalışır.
  • Tek bir kernel derleyicisi (LLVM tabanlı) GPU kernel’lerini otomatik spike treni koduna dönüştürür.

Modüler Donanım Soyutlama

  • ADC/DAC/FPGA katmanını minimal tutup, tek bir PCIe-FPGA modülü kullanın.
  • Böylece maliyeti hem üretim hem bakımda %30–50 oranında düşürürsünüz.

Enerji-Verim Optimizasyonu

  • DVFS (Dynamic Voltage and Frequency Scaling) benzeri yolla ADC/FPGA hızını iş yüküne göre inanılmaz düşük seviyelere çektirin.
  • Optimizasyon:

\( \min_{f, A} \; P(f, A) \quad \text{s.t.} \quad \text{Throughput}(f,A) \ge T_{\min} \)


Aşağıda “yarı-canlı” fare beynini bir işlemci gibi kullanırken ortaya çıkabilecek biyokimyasal düzensizlikleri (hormonal dalgalanmalar, protein sentezi, motivasyon değişkenleri, halüsinasyon benzeri anormal aktiviteler) kontrol altına almak, beyni koruyup güvenli bir hesaplama birimine dönüştürmek ve hata halinde veriyi yeniden işlemek için gereken elektriksel oto-kontrol mekanizmalarını, güvenlik katmanlarını, hata tespiti & tekrar işleme süreçlerini, ve bunların altında yatan matematiksel modelleri ve kernel/BIOS algoritmalarından bahsedelim.


1. Biyokimyasal Stabiliteyi Sağlayacak Oto-Kontrol Mekanizmaları

1.1. Homeostatik Plastisite Döngüleri

Her nöronun hedef ortalama ateşleme hızı \( f^* \) sabit kalacak şekilde kendi eşik voltajını ve sinaptik ağırlıklarını ayarlamasını sağlayan homeostatik kural:

\( \Delta V_{\text{th}} = -\eta_h\,(f_{\text{meas}} - f^*) , \quad \Delta w_{ij} = -\eta_w\,(f_{\text{meas}} - f^*)\,w_{ij} \)

küçük sabit öğrenme oranları.

Ölçülen \( f_\text{meas} \)​, son \( T_h \)​ süresindeki spike sayısından hesaplanır.

1.2. Biyokimyasal Sensor & Mikroakışkan Döngüsü

  • Biosensörler: Nöronal ortam pH, Ca²⁺ konsantrasyonu, glukoz ve dopamin seviyesi için ultra-hassas amperometrik/optik sensörler.
  • Mikroakışkan Pompa: Hedef aralık dışında kalan parametreleri yeniden normalize etmek için otomatik tamponlama:

\( Q_{\text{add}} = k_p (X_{\text{meas}} - X^*) + k_i \int_0^t (X(\tau) - X^*)\,d\tau \) PID kontrolörle pH veya glukoz seviyesini ayarlar.

1.3. Hormonal “Güdülenme” Sabitleme

  • Nörotransmitter/dokunma hormonlarının (HHH) üretimi ve geri alımı sürekli ölçülür.
  • Her nöron için lokal feedback joystick:

\( \Delta R_{\text{reuptake}} = -\eta_r\,(H_{\text{meas}} - H^*) \) Reuptake (geri alım) pompası hızını ayarlar.

2. Güvenlik ve “Fail-Safe” Katmanları

2.1. Anormal Aktivite Tespiti

  • Spike Entropisi ölçümü:

\( E = -\sum_i p_i \log p_i , \quad p_i = \frac{n_i}{\sum_j n_j} \)

spike frekans dağılımı.

\( E>E_\text{max}​ \) ise potansiyel halüsinasyon/kaotik durum uyarısı.

2.2. Otomatik Güvenlik Tepkisi

Anormal durumda hemen devreye giren kernel panic benzeri “neuro-panic”:

  1. Tüm ADC ölçümleri durdurulur.
  2. Mikroakışkan tamponlama ile sinyal stabilizasyonu: PID dışarıdan optimum ortam geri yüklenene dek sürer.
  3. Uygulamalara “device busy” sinyali gönderilir.

2.3. Yazılım ve BIOS Düzeyinde İzolasyon

  • Privilege separation: Normal user-space spike API’si ➔ ring-0’da çalışan “neuro-hypervisor” modülü
  • Sandbox: Kernel modülü üzerinden gelen her kontrol komutu doğrulanır (HMAC imza + timestamp)
  • Watchdog Timer: Her 10 ms’de bir “I’m alive” mesajı gelmezse tam reset.

3. Hata Tespiti ve Yeniden İşleme Süreci

FEC + CRC Kontrolleri

  • Her AER paketi 32 bit data + 32 bit CRC32 + RS parite → alıcıda önce CRC, sonra Reed–Solomon decode.

Kalman Temelli Veri Onayı

  • \( z_k \) ölçümü ile \( \hat z_k \) tahmini arasındaki fark eşiği aşıyorsa, bu spike “şüpheli” tag alır:

Her AER Paketi için:

\( \text{Packet} = \underbrace{32}_{\text{Data}} + \underbrace{32}_{\text{CRC32}} + \underbrace{\text{Reed-Solomon Parity}}_{\text{FEC}} \)

Spike ölçüm doğrulama:

\( \varepsilon_k = |z_k - H x_{k|k-1}| , \quad \varepsilon_k > \gamma \Rightarrow \text{reprocess} \)

  • Şüpheli spike’lar ayrı iş kuyruğuna alınıp, yeniden filtreleme ve eşik testi yapılır.

Kernel Yeniden Yükleme Protokolü

  • Eğer belirli sayıda hata tekrar işleme sonrası düzelmiyorsa, kernel modülü “failover” olarak temiz bir snapshot’a (BIOS’dan Stage-2 backup) dönüştürülür.

4. Kernel/BIOS Pseudo-Algoritmaları

4.1. Oto-Kontrol Döngüsü (Kernel ISR İçinde)

// ADC kesmesinde hem veri hem de biyokimyasal ölçümler işlenir
irqreturn_t adc_bio_irq(int irq, void *dev) {
  double raw = read_adc();
  measure_bio_params(&bio);
  // Homeostatik ayar
  Vth += -eta_h*(bio.spike_rate - f_target);
  w_ij += -eta_w*(bio.spike_rate - f_target)*w_ij;
  // PID ile pH/glukoz kontrolü
  pid_update(&pid_pH, bio.pH);
  pid_update(&pid_glucose, bio.glucose);
  microfluidic_pump(pid_pH.output, pid_glucose.output);
  // Spike deteksiyonu aynı kalman filtre kodu
  process_spike(raw);
  enqueue_event(...);
  return IRQ_HANDLED;
}

4.2. Anormallik İzleme ve Fail-Safe (High-Res Timer)

void neuro_health_check(struct hrtimer *timer) {
  double E = compute_spike_entropy(window);
  if (E > E_max || bio.dopamine > H_max) {
    // Panic sequence
    disable_adc();
    microfluidic_emergency_restore();
    notify_user_space(NEURO_PANIC);
    hrtimer_start(timer, RELATIVE, MS(10));
  } else {
    // Normal heartbeat
    send_heartbeat();
    hrtimer_forward(timer, TIMER_INTERVAL);
  }
}

4.3. Hata Yeniden İşleme (Kernel Thread)

void *error_reprocess_thread(void *arg) {
  while (running) {
    packet = dequeue_suspect();
    if (crc_check(packet) && kalman_validate(packet)) {
      deliver_event(packet);
    } else {
      request_retransmission(packet);
    }
  }
}


Özetle, bir fare nöronu, sinaptik kümelenme ve dendritik dal mimarisi sayesinde tek başına “mini-bilgisayar” işlevi görür; bu biyolojik hesaplama gücü, simülasyonlarla anlaşılmakta, nöromorfik donanımlarla taklit edilmekte ve yapay zeka ile BCI teknolojilerine ilham kaynağı olmaktadır.

Diğer Yazılar

Paylaş

Diğer Postlar