模拟，低压电子产品在生产硅神经元（SINS）时表现出具有前所未有的能效水平。然而，他们固有的处理，电压和温度（PVT）变化和噪声长期被认为是开发有效神经态溶液的主要瓶颈。受到生物物理学的峰值传播研究的启发，我们证明了固有的噪音和变异性可以与模拟血管中可靠的尖峰传播共存，类似于生物神经元。我们通过展示三种不同相关类型的可靠事件传输：单秒尖传输，突发传输和半中心振荡器（HCO）网络的开关控制来说明该爆破神经元最近的神经晶模型。

In the brain, information is encoded, transmitted and used to inform behaviour at the level of timing of action potentials distributed over population of neurons. To implement neural-like systems in silico, to emulate neural function, and to interface successfully with the brain, neuromorphic circuits need to encode information in a way compatible to that used by populations of neuron in the brain. To facilitate the cross-talk between neuromorphic engineering and neuroscience, in this Review we first critically examine and summarize emerging recent findings about how population of neurons encode and transmit information. We examine the effects on encoding and readout of information for different features of neural population activity, namely the sparseness of neural representations, the heterogeneity of neural properties, the correlations among neurons, and the time scales (from short to long) at which neurons encode information and maintain it consistently over time. Finally, we critically elaborate on how these facts constrain the design of information coding in neuromorphic circuits. We focus primarily on the implications for designing neuromorphic circuits that communicate with the brain, as in this case it is essential that artificial and biological neurons use compatible neural codes. However, we also discuss implications for the design of neuromorphic systems for implementation or emulation of neural computation.

具有大脑般的组织和设备物理学的混合信号神经形态处理器为传统深度学习和计算的不可持续发展提供了超低功率的替代方案。但是，意识到这种神经形态硬件的潜力需要有效利用其异质的，模拟神经突触电路，采用神经计算方法来稀疏，基于尖峰的编码和处理。在这里，我们研究了平衡兴奋性抑制性抑制性横向连接作为实施丘脑皮层启发的时空相关器（STC）神经网络的一种资源有效机制，而无需使用专用的延迟机制。我们提出了使用DynAP-SE神经形态处理器进行硬件的环境实验，其中在STC网络中，在STC网络中，无均匀重合检测神经元的接收场通过随机输入采样绘制，每个列中有四个侧向传入连接。此外，我们演示了如何调整这种神经元来检测特定的时空特征，该特征通过模拟突触电路的离散地址编程。双突触连接的能量耗散是每个横向连接（0.65 NJ vs 9.6 NJ）比STC的前一个基于延迟的硬件实现的数量级（0.65 nj vs 9.6 NJ）。

Understanding how biological neural networks carry out learning using spike-based local plasticity mechanisms can lead to the development of powerful, energy-efficient, and adaptive neuromorphic processing systems. A large number of spike-based learning models have recently been proposed following different approaches. However, it is difficult to assess if and how they could be mapped onto neuromorphic hardware, and to compare their features and ease of implementation. To this end, in this survey, we provide a comprehensive overview of representative brain-inspired synaptic plasticity models and mixed-signal CMOS neuromorphic circuits within a unified framework. We review historical, bottom-up, and top-down approaches to modeling synaptic plasticity, and we identify computational primitives that can support low-latency and low-power hardware implementations of spike-based learning rules. We provide a common definition of a locality principle based on pre- and post-synaptic neuron information, which we propose as a fundamental requirement for physical implementations of synaptic plasticity. Based on this principle, we compare the properties of these models within the same framework, and describe the mixed-signal electronic circuits that implement their computing primitives, pointing out how these building blocks enable efficient on-chip and online learning in neuromorphic processing systems.

可激发的光电设备代表了在神经形态（脑启发）光子系统中实施人工尖峰神经元的关键构件之一。这项工作介绍并实验研究了用谐振隧穿二极管（RTD）构建的光电 - 光学（O/E/O）人工神经元，该神经元（RTD）耦合到光电探测器作为接收器和垂直腔表面发射激光器作为发射机。我们证明了一个明确定义的兴奋性阈值，在此上面，该神经元在该神经元中产生100 ns的光学尖峰反应，具有特征性的神经样耐受性。我们利用其粉丝功能来执行设备中的重合检测（逻辑和）以及独家逻辑或（XOR）任务。这些结果提供了基于RTD的Spiking光电神经元的确定性触发和任务的首次实验验证，并具有输入和输出光学（I/O）终端。此外，我们还从理论上研究了拟议系统的纳米光子实施的前景，并结合了纳米级RTD元素和纳米剂的整体设计。因此，在未来的神经形态光子硬件中，证明了基于RTD的综合兴奋节点对低足迹，高速光电尖峰神经元的潜力。

人工智能革命（AI）提出了巨大的存储和数据处理要求。大量的功耗和硬件开销已成为构建下一代AI硬件的主要挑战。为了减轻这种情况，神经形态计算引起了极大的关注，因为它在功耗非常低的功能方面具有出色的数据处理能力。尽管无情的研究已经进行了多年，以最大程度地减少神经形态硬件的功耗，但我们离达到人脑的能源效率还有很长的路要走。此外，设计复杂性和过程变化阻碍了当前神经形态平台的大规模实现。最近，由于其出色的速度和功率指标，在低温温度中实施神经形态计算系统的概念引起了人们的兴趣。可以设计几种低温装置，可作为具有超低功率需求的神经形态原始设备。在这里，我们全面回顾了低温神经形态硬件。我们将现有的低温神经形态硬件分类为几个分层类别，并根据关键性能指标绘制比较分析。我们的分析简洁地描述了相关电路拓扑的操作，并概述了最先进的技术平台遇到的优势和挑战。最后，我们提供了见解，以规避这些挑战，以实现未来的研究发展。

传统的神经结构倾向于通过类似数量（例如电流或电压）进行通信，但是，随着CMOS设备收缩和供应电压降低，电压/电流域模拟电路的动态范围变得更窄，可用的边缘变小，噪声免疫力降低。不仅如此，在常规设计中使用操作放大器（运算放大器）和时钟或异步比较器会导致高能量消耗和大型芯片区域，这将不利于构建尖峰神经网络。鉴于此，我们提出了一种神经结构，用于生成和传输时间域信号，包括神经元模块，突触模块和两个重量模块。所提出的神经结构是由晶体管三极区域的泄漏电流驱动的，不使用操作放大器和比较器，因此与常规设计相比，能够提供更高的能量和面积效率。此外，由于内部通信通过时间域信号，该结构提供了更大的噪声免疫力，从而简化了模块之间的接线。提出的神经结构是使用TSMC 65 nm CMOS技术制造的。拟议的神经元和突触分别占据了127 UM2和231 UM2的面积，同时达到了毫秒的时间常数。实际芯片测量表明，所提出的结构成功地用毫秒的时间常数实现了时间信号通信函数，这是迈向人机交互的硬件储层计算的关键步骤。

这项研究提出了依赖电压突触可塑性（VDSP），这是一种新型的脑启发的无监督的本地学习规则，用于在线实施HEBB对神经形态硬件的可塑性机制。拟议的VDSP学习规则仅更新了突触后神经元的尖峰的突触电导，这使得相对于标准峰值依赖性可塑性（STDP）的更新数量减少了两倍。此更新取决于突触前神经元的膜电位，该神经元很容易作为神经元实现的一部分，因此不需要额外的存储器来存储。此外，该更新还对突触重量进行了正规化，并防止重复刺激时的重量爆炸或消失。进行严格的数学分析以在VDSP和STDP之间达到等效性。为了验证VDSP的系统级性能，我们训练一个单层尖峰神经网络（SNN），以识别手写数字。我们报告85.01 $ \ pm $ 0.76％（平均$ \ pm $ s.d。）对于MNIST数据集中的100个输出神经元网络的精度。在缩放网络大小时，性能会提高（400个输出神经元的89.93 $ \ pm $ 0.41％，500个神经元为90.56 $ \ pm $ 0.27），这验证了大规模计算机视觉任务的拟议学习规则的适用性。有趣的是，学习规则比STDP更好地适应输入信号的频率，并且不需要对超参数进行手动调整。

在这项工作中，我们介绍了一种光电尖峰，能够以超速率（$ \ \左右100磅/光学尖峰）和低能耗（$ <$ PJ /秒码）运行。所提出的系统结合了具有负差分电导的可激发谐振隧道二极管（RTD）元件，耦合到纳米级光源（形成主节点）或光电探测器（形成接收器节点）。我们在数值上学习互连的主接收器RTD节点系统的尖峰动态响应和信息传播功能。使用脉冲阈值和集成的关键功能，我们利用单个节点来对顺序脉冲模式进行分类，并对图像特征（边缘）识别执行卷积功能。我们还展示了光学互连的尖峰神经网络模型，用于处理超过10 Gbps的时空数据，具有高推理精度。最后，我们展示了利用峰值定时依赖性可塑性的片外监督的学习方法，使能RTD的光子尖峰神经网络。这些结果证明了RTD尖峰节点用于低占地面积，低能量，高速光电实现神经形态硬件的潜在和可行性。

模拟神经形态硬件一方面有望快速脑模仿，另一方面有效地实现了新型的，脑启发的计算范式。桥接此频谱需要灵活的可配置电路，并通过准确实现目标神经元和突触模型来促进可靠且可重复的动力学。该手稿介绍了混合信号加速神经形态系统brainscales-2的模拟神经元电路。他们能够灵活，准确地模拟自适应指数泄漏的集成和射击模型方程，并结合基于电流和基于电导的突触，这是通过精确复制广泛的复杂神经元动力学和发射模式的证明。

Brain-inspired computing proposes a set of algorithmic principles that hold promise for advancing artificial intelligence. They endow systems with self learning capabilities, efficient energy usage, and high storage capacity. A core concept that lies at the heart of brain computation is sequence learning and prediction. This form of computation is essential for almost all our daily tasks such as movement generation, perception, and language. Understanding how the brain performs such a computation is not only important to advance neuroscience but also to pave the way to new technological brain-inspired applications. A previously developed spiking neural network implementation of sequence prediction and recall learns complex, high-order sequences in an unsupervised manner by local, biologically inspired plasticity rules. An emerging type of hardware that holds promise for efficiently running this type of algorithm is neuromorphic hardware. It emulates the way the brain processes information and maps neurons and synapses directly into a physical substrate. Memristive devices have been identified as potential synaptic elements in neuromorphic hardware. In particular, redox-induced resistive random access memories (ReRAM) devices stand out at many aspects. They permit scalability, are energy efficient and fast, and can implement biological plasticity rules. In this work, we study the feasibility of using ReRAM devices as a replacement of the biological synapses in the sequence learning model. We implement and simulate the model including the ReRAM plasticity using the neural simulator NEST. We investigate the effect of different device properties on the performance characteristics of the sequence learning model, and demonstrate resilience with respect to different on-off ratios, conductance resolutions, device variability, and synaptic failure.

The term ``neuromorphic'' refers to systems that are closely resembling the architecture and/or the dynamics of biological neural networks. Typical examples are novel computer chips designed to mimic the architecture of a biological brain, or sensors that get inspiration from, e.g., the visual or olfactory systems in insects and mammals to acquire information about the environment. This approach is not without ambition as it promises to enable engineered devices able to reproduce the level of performance observed in biological organisms -- the main immediate advantage being the efficient use of scarce resources, which translates into low power requirements. The emphasis on low power and energy efficiency of neuromorphic devices is a perfect match for space applications. Spacecraft -- especially miniaturized ones -- have strict energy constraints as they need to operate in an environment which is scarce with resources and extremely hostile. In this work we present an overview of early attempts made to study a neuromorphic approach in a space context at the European Space Agency's (ESA) Advanced Concepts Team (ACT).

尖峰神经网络（SNN）提供了一个新的计算范式，能够高度平行，实时处理。光子设备是设计与SNN计算范式相匹配的高带宽，平行体系结构的理想选择。 CMO和光子元件的协整允许将低损耗的光子设备与模拟电子设备结合使用，以更大的非线性计算元件的灵活性。因此，我们在整体硅光子学（SIPH）过程上设计和模拟了光电尖峰神经元电路，该过程复制了超出泄漏的集成和火（LIF）之外有用的尖峰行为。此外，我们探索了两种学习算法，具有使用Mach-Zehnder干涉法（MZI）网格作为突触互连的片上学习的潜力。实验证明了随机反向传播（RPB）的变体，并在简单分类任务上与标准线性回归的性能相匹配。同时，将对比性HEBBIAN学习（CHL）规则应用于由MZI网格组成的模拟神经网络，以进行随机输入输出映射任务。受CHL训练的MZI网络的性能比随机猜测更好，但不符合理想神经网络的性能（没有MZI网格施加的约束）。通过这些努力，我们证明了协调的CMO和SIPH技术非常适合可扩展的SNN计算体系结构的设计。

This chapter sheds light on the synaptic organization of the brain from the perspective of computational neuroscience. It provides an introductory overview on how to account for empirical data in mathematical models, implement them in software, and perform simulations reflecting experiments. This path is demonstrated with respect to four key aspects of synaptic signaling: the connectivity of brain networks, synaptic transmission, synaptic plasticity, and the heterogeneity across synapses. Each step and aspect of the modeling and simulation workflow comes with its own challenges and pitfalls, which are highlighted and addressed in detail.

神经形态工程由于其作为研究领域的巨大潜力而​​集中了大量研究人员的努力，以寻找对生物神经系统的优势的利用，而整个大脑的优势是设计更有效，更真实的 - 有能力的应用程序。为了开发尽可能接近生物学的应用，使用了尖峰神经网络（SNN），被认为是生物学上的，并构成了第三代人工神经网络（ANN）。由于某些基于SNN的应用程序可能需要存储数据才能以后使用，因此在数字电路中既存在，又以某种形式，在生物学中，需要尖峰内存。这项工作介绍了内存的尖峰实现，这是计算机架构中最重要的组件之一，在设计完全尖峰计算机时可能至关重要。在设计这种尖峰内存的过程中，还实施了不同的中间组件和测试。测试是在大三角帆神经形态平台上进行的，并允许验证用于构建所构图的方法。此外，这项工作深入研究了如何使用这种方法构建尖峰块，并包括IT和其他类似作品中使用的方法的比较，该作品着重于尖峰组件的设计，其中包括尖峰逻辑门和尖峰记忆。所有实施的块和开发的测试均可在公共存储库中提供。

我们提出了Memprop，即采用基于梯度的学习来培训完全的申请尖峰神经网络（MSNNS）。我们的方法利用固有的设备动力学来触发自然产生的电压尖峰。这些由回忆动力学发出的尖峰本质上是类似物，因此完全可区分，这消除了尖峰神经网络（SNN）文献中普遍存在的替代梯度方法的需求。回忆性神经网络通常将备忘录集成为映射离线培训网络的突触，或者以其他方式依靠关联学习机制来训练候选神经元的网络。相反，我们直接在循环神经元和突触的模拟香料模型上应用了通过时间（BPTT）训练算法的反向传播。我们的实现是完全的综合性，因为突触重量和尖峰神经元都集成在电阻RAM（RRAM）阵列上，而无需其他电路来实现尖峰动态，例如模数转换器（ADCS）或阈值比较器。结果，高阶电物理效应被充分利用，以在运行时使用磁性神经元的状态驱动动力学。通过朝着非同一梯度的学习迈进，我们在以前报道的几个基准上的轻巧密集的完全MSNN中获得了高度竞争的准确性。

尖峰神经网络的事件驱动性质使它们具有生物学上可符合的和比人工神经网络更节能。在这项工作中，我们展示了二维视野中对象的运动检测。这里呈现的网络架构是生物学卓越的，并使用CMOS模拟泄漏整合和灭火神经元和超低功耗多层RRAM突触。具体的跨晶体管纤维Spice模拟表明，所提出的结构可以在二维视野中准确可靠地检测物体的复杂运动。

神经形态计算机通过模拟人脑进行计算，并使用极低的功率。预计将来对于节能计算是必不可少的。尽管它们主要用于尖峰基于神经网络的机器学习应用程序，但已知神经形态计算机是Turing-Complete，因此能够进行通用计算。但是，为了充分意识到它们的通用，节能计算的潜力，重要的是要设计有效的编码数字机制。当前的编码方法的适用性有限，可能不适合通用计算。在本文中，我们将虚拟神经元视为整数和理性数字的编码机制。我们评估虚拟神经元在物理和模拟神经形态硬件上的性能，并表明它可以使用基于混合信号的Memristor神经形态处理器平均使用23 nj的能量执行加法操作。我们还通过在某些MU回复功能中使用它来证明其实用性，这些功能是通用计算的构建块。

我们在Nengo框架上介绍了基于纯净的神经网络（SNN）的基于稀疏分布式存储器（SDM）。我们基于Furber等人，2004年之前的工作，使用N-y-y of-of-modes实现SDM。作为SDM设计的组成部分，我们已经在Nengo上实现了使用SNN的相关矩阵存储器（CMM）。我们的SNN实施采用漏水集成和火（LIF）在Nengo上尖刺神经元模型。我们的目标是了解基于SNN的SDMS与传统SDMS相比如何进行。为此，我们在Nengo模拟了基于常规和基于SNN的SDM和CMM。我们观察到基于SNN的模型类似于传统的模型。为了评估不同SNN的性能，我们使用Adaptive-Lif，Spiking整流线性单元和Izhikevich模型重复实验并获得了类似的结果。我们得出结论，使用内存的神经元制定一些类型的关联存储器，其内存容量和其他功能类似于没有SNN的性能，确实可行。最后，我们已经实现了一个应用程序，其中使用N-M个代码编码的Mnist图像与其标签相关联并存储在基于SNN的SDM中。

Guillain-Barre综合征是一种罕见的神经系统疾病，其中人免疫系统攻击周围神经系统。周围神经系统似乎是神经元模型的数学模型的扩散连接系统，并且该系统的周期比每个神经回路的周期都短。传导路径中的刺激将被轴突接收到失去其功能的髓鞘鞘，并在外部传递到靶器官，旨在解决降低神经传导的问题。在神经元模拟环境中，可以创建神经元模型并定义系统内发生的生物物理事件。在这种环境中，细胞和树突之间的信号传递是图形的。模拟的钾和钠电导是充分复制的，电子动作电位与实验测量的电位相当。在这项工作中，我们提出了一个模拟和数字耦合的神经元模型，该模型包括个人兴奋性和抑制性神经回路块，用于低成本和节能系统。与数字设计相比，我们的模拟设计的性能较低，但能源效率降低了32.3 \％。因此，所得的耦合模拟硬件神经元模型可以是模拟神经传导减少的模型。结果，模拟耦合的神经元（即使具有更大的设计复杂性）为未来开发的可穿戴传感器设备的竞争者，该设备可能有助于治疗吉兰 - 巴雷综合症和其他神经系统疾病。