[发明专利]基于类脑脉冲神经网络的全尺度分布式全脑模拟系统

说明书

本发明涉及类脑神经网络领域，提出了一种基于类脑脉冲神经网络的全尺度分布式全脑模拟系统，旨在解决在类脑模拟中缺乏多种尺度和多种规模建模方法，以及建模和模拟耦合的问题。该系统的具体实施方式包括：用户建模层单元、模型层单元、中间抽象层单元和模拟层单元，在用户建模层单元，用户可以利用建模脚本语言，基于全脑模型建模。在模型层单元，系统保存内置模型和用户构建模型，并转换成中间抽象。在中间抽象层单元，系统组合中间抽象并转换成运行时格式。在模拟层单元，系统读取运行时格式模拟运行，并与用户实时互动。该发明实现了在不同的尺度下对多种尺度的神经网络模型的建模和模拟，并与硬件设计融合，提高了类脑模型的可移植性。

技术领域

本发明涉及全脑神经网络模拟技术领域，具体涉及一种基于类脑脉冲神经网络的全尺度分布式全脑模拟系统。

背景技术

传统的人工智能系统只是在特定的行为上对人脑智能进行的模拟，实现人脑特定行为的算法和系统不具备任何的通用性，因此，虽然形成了很多智能的专用系统，但是难以推广到其他领域使用。迄今为止，只有人的大脑具备通用的智能能力。大脑处理和整合来自于分散式数据源的信息与知识，并产生综合的决策。大脑中各类神经元和不同功能的神经环路在认知任务中协同，自组织地构建动态的问题求解通路，并发挥各自独特的作用解决问题，对不同问题具有高度的自适应性。

因此，受大脑启发，构建全神经网络的自组织类脑认知计算模型，是实现通用智能的一种重要途径。而类脑模拟系统作为构建认知计算模型的基础平台，是发展类脑通用智能的必然要求。类脑模拟系统的构建有利于推动类脑认知功能模拟研究，实现通用智能系统，填补学术界和工业界在该方面的研究空白；有利于中国信息技术企业的发展，特别是类脑计算相关技术的产业化。

类脑模拟中，需要在不同的尺度(如蛋白质尺度、突触尺度、神经元尺度、神经微环路尺度、脑区尺度、全脑尺度和行为尺度等)进行建模，现有的智能神经网络系统往往专注于特定尺度，不能够实现多种尺度的神经网络建模、模拟和融合；当前对类脑神经网络进行模拟的多种方式中，往往基于特定的硬件设计(如GPU、FPGA和类脑芯片等)进行，类脑模型与硬件环境耦合，可移植性较差，难以根据不同硬件配置调整模型计算分配。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，即为解决类脑模拟中无法实现多种尺度的神经网络建模、模拟和融合，类脑模型与硬件环境耦合，可移植性较差，难以根据不同硬件配置调整模型计算分配的问题，本发明采用以下技术方案以解决上述问题：

本申请提供了一种基于类脑脉冲神经网络的全尺度分布式全脑模拟系统，该系统包括：用户建模层单元、模型层单元、中间抽象层单元和模拟层单元，上述用户建模层单元，配置为提供建模脚本语言和多个内置模型，以使用户根据上述建模脚本语言和上述内置模型构建脉冲神经网络模型；上述模型层单元，配置为保存多个上述内置模型和上述脉冲神经网络模型，并将上述脉冲神经网络模型转换为中间抽象；上述中间抽象层单元，配置为组合各模型的中间抽象，并转换为运行时格式；上述模拟层单元，配置为读取上述运行时格式，在用户定义的硬件环境模拟运行。

在一些示例中，上述建模脚本语言采用递归式结构，每个利用上述建模脚本语言建模的文件夹包括config.cfg、vtxes.cfg和edges.cfg三个文本文件，用于描述当前尺度网络模型的网络结构。

在一些示例中，上述模型层内置模型包括预设的全脑模型和功能网络模型，上述全脑模型为兴奋性/抑制性神经元的全尺度的类脑脉冲神经网络模型；上述功能网络模型为下列任一模型：基于NEF的记忆网络模型、基于NEF的数字推理网络性和基于ESN的判别网络模型。

在一些示例中，上述全脑模型包括猴脑全脑模型和小鼠全脑模型，上述猴脑全脑模型为包含兴奋性/抑制性神经元的全尺度的类脑脉冲神经网络模型，采用通过猴脑全脑介观连接图谱获得的猴脑全脑微观尺度连接图谱；上述小鼠全脑模型为包含兴奋性神/抑制性神经元的全尺度类脑脉冲神经网络模型，采用通过小鼠全脑介观连接图谱获得的小鼠全脑微观尺度连接图谱。