Implementação de uma matriz de neurônios dinamicamente reconfigurável para descrição de topologias de redes neurais artificiais multilayer perceptrons

The Artificial Neural Networks (ANN), which is one of the branches of Artificial Intelligence (AI), are being employed as a solution to many complex problems existing in several areas. To solve these problems, it is essential that its implementation is done in hardware. Among the strategies to be adopted and met during the design phase and implementation of RNAs in hardware, connections between neurons are the ones that need more attention. Recently, are RNAs implemented both in application specific integrated circuits's (Application Specific Integrated Circuits - ASIC) and in integrated circuits configured by the user, like the Field Programmable Gate Array (FPGA), which have the ability to be partially rewritten, at runtime, forming thus a system Partially Reconfigurable (SPR), the use of which provides several advantages, such as flexibility in implementation and cost reduction. It has been noted a considerable increase in the use of FPGAs for implementing ANNs. Given the above, it is proposed to implement an array of reconfigurable neurons for topologies Description of artificial neural network multilayer perceptrons (MLPs) in FPGA, in order to encourage feedback and reuse of neural processors (perceptrons) used in the same area of the circuit. It is further proposed, a communication network capable of performing the reuse of artificial neurons. The architecture of the proposed system will configure various topologies MLPs networks through partial reconfiguration of the FPGA. To allow this flexibility RNAs settings, a set of digital components (datapath), and a controller were developed to execute instructions that define each topology for MLP neural network.

Agência Nacional do Petróleo - ANP

As Redes Neurais Artificiais (RNAs), que constituem uma das ramificações da Inteligência Artificial (IA), estão sendo empregadas como solução para vários problemas complexos, existentes nas mais diversas áreas. Para a solução destes problemas torna-se indispensável que sua implementação seja feita em hardware. Em meio as estratégias a serem adotadas e satisfeitas durante a fase de projeto e implementação das RNAs em hardware, as conexões entre os neurônios são as que necessitam de maior atenção. Recentemente, encontram-se RNAs implementadas tanto em circuitos integrados de aplicação específica (Application Specific Integrated Circuits - ASIC) quanto em circuitos integrados, configurados pelo usuário, a exemplo dos Field Programmable Gate Array (FPGAs), que possuem a capacidade de serem reconfigurados parcialmente, em tempo de execução, formando, portanto, um Sistema Parcialmente Reconfigurável (SPR), cujo emprego proporciona diversas vantagens, tais como: flexibilidade na implementação e redução de custos. Tem-se observado um aumento considerado no uso destes dispositivos para a implementação de RNAs. Diante do exposto, propõe-se a implementação de uma matriz de neurônios dinamicamente reconfigurável no FPGA Virtex 6 da Xilinx, descrita em linguagem de hardware e que possa absorver projetos baseados em plataforma de sistemas embarcados, dedicados ao controle distribuído de equipamentos normalmente utilizados na indústria. Propõe-se ainda, que a configuração das topologias das RNAs que possam vir a ser formadas, seja realizada via software.