كودي

CoDi هو نموذج أتمتة خلوية (CA) للشبكات العصبية النبضية (SNNs). ^{[ 1 ]} CoDi هو اختصار لـ Collect and Distribute، ويشير إلى الإشارات والنبضات في الشبكة العصبية.

تستخدم خوارزمية CoDi جوار فون نيومان المُعدَّل للفضاء ثلاثي الأبعاد؛ حيث تنظر كل خلية إلى حالات جيرانها الستة المتعامدين وحالتها الخاصة. في مرحلة النمو، تُبنى الشبكة العصبية في فضاء CA استنادًا إلى كروموسوم أساسي . توجد أربعة أنواع من الخلايا: جسم العصبون ، والمحور ، والتغصن، والخلية الفارغة. تلي مرحلة النمو مرحلة الإشارة أو المعالجة. تُوزَّع الإشارات من أجسام العصبونات عبر شجرة محاورها وتُجمَع من التغصنات المتصلة. ^{[ 1 ]} يغطي هذان التفاعلان الأساسيان جميع الحالات، ويمكن التعبير عنهما ببساطة باستخدام عدد قليل من القواعد.

تجمع خلايا جسم العصبون الإشارات العصبية من الخلايا التغصنية المحيطة بها، وتُطبق دالة مُحددة داخليًا على البيانات المُجمعة. في نموذج CoDi، تجمع العصبونات قيم الإشارات الواردة وتُطلق إشارة عند بلوغ عتبة مُعينة. يُمكن تعديل هذا السلوك لأجسام العصبونات بسهولة ليناسب أي مشكلة مُحددة. تُمرر مُخرجات أجسام العصبونات إلى خلايا المحور العصبي المُحيطة بها . تُوزع خلايا المحور العصبي البيانات الصادرة من جسم العصبون. تجمع الخلايا التغصنية البيانات وتُمررها في النهاية إلى جسم العصبون. يُغطي هذان النوعان من التفاعل بين الخلايا جميع أنواع التفاعلات الخلوية.

لكل خلية بوابة، تُفسَّر بشكل مختلف حسب نوع الخلية. تستخدم الخلية العصبية هذه البوابة لتخزين اتجاهها، أي الاتجاه الذي يشير إليه المحور العصبي. في خلية المحور، تشير البوابة إلى الخلية المجاورة التي تستقبل منها الإشارات العصبية. تقبل خلية المحور المدخلات من هذه الخلية المجاورة فقط، لكنها تُتيح مخرجاتها لجميع الخلايا المجاورة. وبهذه الطريقة، تُوزِّع خلايا المحور المعلومات. مصدر المعلومات دائمًا هو خلية عصبية. تجمع الخلايا التغصنية المعلومات باستقبالها من أي خلية مجاورة. تُعطي مخرجاتها (مثل عملية "أو" المنطقية على المدخلات الثنائية) فقط للخلية المجاورة التي تُحددها بوابتها. وبهذه الطريقة، تجمع الخلايا التغصنية الإشارات العصبية وتُجمِّعها ، حتى يصل المجموع النهائي للإشارات العصبية المُجمَّعة إلى الخلية العصبية.

كل خلية محورية وخلية متغصنة تنتمي إلى خلية عصبية واحدة فقط. هذا التكوين لحيز CA مضمون من خلال مرحلة النمو السابقة.

لا يستخدم نموذج CoDi المشابك العصبية الصريحة، لأن الخلايا التغصنية المتصلة بمسار المحور العصبي (أي التي لها خلية محورية مجاورة) تجمع الإشارات العصبية مباشرةً من مسار المحور العصبي. وينتج هذا عن سلوك الخلايا المحورية، التي توزع الإشارات على كل خلية مجاورة، وعن سلوك الخلايا التغصنية، التي تجمع الإشارات من أي خلية مجاورة.

تُحدد قوة اتصال العصبون بالعصبون (المشبك العصبي) بعدد الخلايا المجاورة لمحوره وتغصناته. ويُحدد التركيب الدقيق للشبكة وموقع أزواج المحاور والتغصنات المتجاورة التأخير الزمني وقوة (وزن) اتصال العصبون بالعصبون. ويستنتج من هذا المبدأ أن اتصال العصبون الواحد بالعصبون قد يتكون من عدة مشابك عصبية ذات تأخيرات زمنية مختلفة وأوزان مستقلة.

يُوزَّع الكروموسوم مبدئيًا في جميع أنحاء فضاء CA، بحيث تحتوي كل خلية فيه على تعليمة واحدة من الكروموسوم، أي تعليمة نمو واحدة، ما يجعل الكروموسوم جزءًا من الشبكة ككل. تُتيح تقنية الكروموسوم الموزع في نموذج CoDi الاستفادة القصوى من فضاء CA المتاح، وتُمكّن من نمو أي نوع من أنواع اتصال الشبكة. يسمح الاتصال المحلي للدوائر النامية بكروموسومها بدمج التعلم المحلي مع تطور الشبكات العصبية النامية.

تُمرر إشارات النمو إلى الخلايا المجاورة مباشرةً للخلية العصبية وفقًا لمعلومات كروموسومها. تتحول الخلايا المجاورة غير المُعالجة، التي تستقبل إشارة نمو عصبي، إما إلى خلية محورية أو خلية شجيرية. تتضمن إشارات النمو معلوماتٍ تُحدد نوع الخلية التي ستنمو بناءً على الإشارة. لتحديد اتجاهات نمو المحاور أو التغصنات، تستشير الخلايا النامية معلومات كروموسومها التي تُشفّر تعليمات النمو. قد تكون هذه التعليمات مُشفّرة اتجاهيًا بشكلٍ مطلق أو نسبي. يُخفي التشفير المطلق الاتجاهات الستة المجاورة (أي الاتجاهات) لخلية ثلاثية الأبعاد بستة بتات. بعد نمو الخلية، لا تستقبل إشارات النمو إلا من الاتجاه الذي استقبلت منه أول إشارة. تُخزن معلومات اتجاه الاستقبال هذه في موضع البوابة لحالة كل خلية.

تتكون حالات خلايانا الآلية من جزأين، يُعالج كل منهما بطريقة مختلفة. يحتوي الجزء الأول من حالة الخلية على نوعها ومستوى نشاطها، بينما يعمل الجزء الثاني كواجهة مع جوار الخلية من خلال احتواء إشارات الإدخال من الخلايا المجاورة. ما يميز خلايانا الآلية هو أنه يتم تمرير جزء فقط من حالة الخلية إلى جيرانها، وتحديدًا الإشارة، وذلك فقط إلى الجيران المحددين في الجزء الثابت من حالة الخلية. تُسمى هذه الخلية الآلية " مجزأة" ، لأن حالتها مقسمة إلى جزأين، الأول ثابت والثاني متغير لكل خلية.

تتمثل ميزة تقنية التقسيم هذه في أن كمية المعلومات التي تحدد الحالة الجديدة لخلية CA يتم الحفاظ عليها عند الحد الأدنى، وذلك بسبب تجنبها لتبادل المعلومات الزائدة.

بما أن الأتمتة الخلوية (CAs) متصلة محليًا فقط، فهي مثالية للتنفيذ على أجهزة متوازية بالكامل. عند تصميم نموذج الشبكات العصبية القائم على الأتمتة الخلوية في CoDi، كان الهدف هو تنفيذها مباشرةً في الأجهزة (FPGAs). لذلك، تم تبسيط الأتمتة الخلوية قدر الإمكان، من خلال استخدام عدد قليل من البتات لتحديد الحالة، وتقليل عدد قواعد الأتمتة الخلوية، وتقليل عدد الجيران الخلويين.

تم تطبيق نموذج CoDi في آلة الدماغ CAM (CBM) القائمة على FPGA بواسطة كوركين. ^{[ 2 ]}

طُوِّرَ نموذج CoDi بواسطة جيرز وآخرون عام ١٩٩٨. ^{[ ١ ]} طوّر كوركين وآخرون جهازًا متوازيًا متخصصًا يعتمد على معالج FPGA (CAM) لتشغيل نموذج CoDi على نطاق واسع. ^{[ ٢ ]} أجرى دي جاريس سلسلة من التجارب على جهاز CAM لتقييم نموذج CoDi. وقد أُضيف إلى النموذج الأصلي، الذي يعتمد فيه التعلّم على الخوارزميات التطورية، قاعدة تعلّم محلية عبر التغذية الراجعة من النبضات الشجيرية بواسطة شوارزر. ^{[ ٣ ]}