Neuromorphic computing features a recent paradigm of computational architecture that, based on the structure of a biological neural system, aims to be a more efficient alternative for the large-scale information processing. Attending to neuromorphic computing main driving force, the energy economy, this work proposes a new neuron model, stimulated by pulses encoded by PRBS (Pseudorandom Binary Sequence) and modulated by PWM (Pulse Width Modulation), whose memristence and activation are based on the behavior of the thermal and nonlinear phase transition dynamics of the inorganic compound vanadium dioxide (V O 2). Based on the positive results obtained by the computational simulations in this work, it is expected that this new proposal of artificial neuron, when implemented in a spiking neural network, will be able to establish higher standards of neural plasticity and energy efficiency. Resumo: A computação neuromórfica caracteriza um recente paradigma de arquitetura computacional que, respaldando-se na estrutura de um sistema neural biológico, almeja ser uma alternativa mais eficiente para o processamento de informações em larga escala. Atendendo a principal força motriz da computação neuromórica, a economia energética, este trabalho propõe um novo modelo de neurônio, estimulado por impulsos codificados por PRBS (Pseudorandom Binary Sequence) e modulados por PWM (Pulse Width Modulation), cuja memristência e ativação são baseadas no comportamento das dinâmicas térmicas e não lineares de transição de fase do composto inorgânico dióxido de vanádio (V O 2). Embasando-se nos resultados positivos obtidos pelas simulações computacionais neste trabalho,é esperado que esta nova proposta de neurônio artificial, quando implementada em uma rede neural pulsada, seja capaz de estabelecer maioresíndices de plasticidade neural e eficiência energética.

O modelo de Preisach ja é amplamente utilizado há décadas nos mais diversos fenômenos de histerese. Todavia, tanto a implementação quanto a estimação de parâmetros deste modelo são intrincadas e trabalhosas. O propósito deste artigo ée estudar a capacidade do modelo de proximidade ao laçco principal (Limiting Loop Proximity) em emular apropriadamente o modelo de histerese de Preisach. O modelo L2P é uma alternativa de fácil implementação e obtenção de parâmetros. Os dados sintéticos são obtidos a partir do modelo de Preisach para uma histerese magnética típica. O objetivo é estimar os parâmetros do modelo L2P, de modo que se aproxime ao máximo dos dados sintéticos do modelo de Preisach. Para estimar os parâmetros foi escolhido o metodo PSO (Particle Swarm Optimization). Resultados das curvas de histerese são apresentados e o grau de similaridade de ambos os modelos ée discutido.

A economia energética é um coeficiente de suma relevância para o correto funcionamento de uma rede neural artificial. Alicerçando-se na recente proposta de um modelo de neurônio artificial cuja memristência fundamenta-se nas dinâmicas não-lineares de transição de fase do composto inorgânico dióxido de vanádio (VO2), este trabalho tenciona, além de efetuar um maior detalhamento matemático dos fenômenos físicos que embasam as idiossincrasias do VO2, analisar, mais acuradamente, as diferentes formas de excitação do neurônio. Os resultados obtidos, através de simulações computacionais, mostraram-se promissores e, potencialmente, contribuirão positivamente para o avanço da área de redes neurais artificiais energeticamente eficientes.

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