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status_changed: 2012-08-14 15:00:42
type: doctoralThesis
metadata_visibility: show
creators_name: Schürmann, Felix
title: Exploring Liquid Computing in a Hardware Adaptation : Construction and Operation of a Neural Network Experiment
title_de: Erkundung von Liquid Computing in einer Hardwareadaptierung : Konstruktion und Betrieb eines neuronalen Netzwerkexperiments
ispublished: pub
subjects: 530
divisions: 130700
adv_faculty: af-13
keywords: Liquid Computing , edge of chaos , real-time computingLiquid Computing , edge of chaos , real-time computing
cterms_swd: Neuronales Netz
cterms_swd: VLSI
cterms_swd: Dynamisches System
cterms_swd: Fehlertoleranz
cterms_swd: Chaostheorie
cterms_swd: Nichtlineares System
cterms_swd: Rekursives neuronales Netz
abstract: Future increases in computing power strongly rely on miniaturization, large scale integration, and parallelization. Yet, approaching the nanometer realm poses new challenges in terms of device reliability, power dissipation, and connectivity - issues that have been of lesser concern in today's prevailing microprocessor implementations. It is therefore necessary to pursue the research on alternative computing architectures and strategies that can make use of large numbers of unreliable devices and only have a moderate power consumption. This thesis describes the construction of an experiment dedicated to exploring silicon adaptations of artificial neural network paradigms for their general applicability, power efficiency, and fault-tolerance. The presented setup comprises peripheral electronics, programmable logic, and software to accommodate a mixed-signal CMOS microchip implementing a flexible perceptron with 256 McCulloch-Pitts neurons. This neural network experiment is used to explore a recent strategy that allows to access the power of recurrent network topologies. While it has been conjectured that this liquid computing is suited for hardware implementations, this first time adaptation to a CMOS neural network affirms this claim. Not only feasibility but also tolerance to substrate variations and robustness to faults during operation are demonstrated.
abstract_translated_text: Die zukünftige Steigerung von Rechenleistung basiert auf Miniaturisierung, hoher Integration und Parallelisierung. Allerdings entstehen bei der Annäherung an Nanometerstrukturen neue Herausforderungen bezüglich der Verläßlichkeit der Bauelemente, der Leistungsaufnahme und der Konnektivität. Diese Aspekte finden in den momentan vorherrschenden Mikroprozessorimplementierungen noch nicht genügend Berücksichtigung. Um so wichtiger ist es, die Erforschung alternativer Rechenarchitekturen und -strategien voranzutreiben, die große Anzahlen unzuverläßiger Bauelemente nutzen können und dennoch nur eine moderate Leistungsaufnahme haben. Diese Doktorarbeit beschreibt die Konstruktion eines Experiments, welches es ermöglicht, Adaptierungen von künstlichen neuronalen Netzwerkparadigmen in Silizium bezüglich ihrer Anwendbarkeit, effizienten Leistungsaufnahme und Fehlertoleranz zu untersuchen. Der hier vorgestellte Aufbau besteht aus peripherer Elektronik, programmierbarer Logik und Software, um einen gemischt digital-analogen CMOS Mikrochip zu betreiben, auf dem ein flexibeles Perceptron mit 256 McCulloch-Pitts Neuronen implementiert ist. Mit Hilfe dieses neuronalen Netzwerkexperiments wird eine kürzlich veröffentlichte Strategie untersucht, mittels derer rekurrente Netzwerktopologien nutzbar gemacht werden können. Die hier präsentierte erstmalige Adaptierung von Liquid Computing an ein neuronales Netwerk auf CMOS-Basis bestätigt dessen vermutete Eignung für eine Hardwareadaptierung. Dabei wird nicht nur die Machbarkeit demonstriert, sondern auch die Toleranz gegenüber Substratvariationen und die Robustheit gegenüber Fehlern, die während des Betriebs auftauchen.
abstract_translated_lang: ger
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date: 2005
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date_accepted: 2005-06-08
advisor: HASH(0x556120e90e68)
language: eng
bibsort: SCHURMANNFEXPLORINGL2005
full_text_status: public
citation:   Schürmann, Felix  (2005) Exploring Liquid Computing in a Hardware Adaptation : Construction and Operation of a Neural Network Experiment.  [Dissertation]     
document_url: https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/5615/1/promo_schuermann.pdf