Navigacija
Lista poslednjih: 16, 32, 64, 128 poruka.

SpikeFun - Artificial Nervous System Demo

[es] :: Veštačka inteligencija :: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo
(TOP topic, by Gojko Vujovic)
Strane: << < .. 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 ... Dalje > >>

[ Pregleda: 133124 | Odgovora: 455 ] > FB > Twit

Postavi temu Odgovori

Autor

Pretraga teme: Traži
Markiranje Štampanje RSS

mr. ako

Član broj: 65959
Poruke: 2367



+2294 Profil

icon Re: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo18.04.2013. u 14:34 - pre 133 meseci
Daj Dimkovicu neki update, sta se desava sa SpikeFun/DigiCortex-om... you've got us hooked! :) Navik'o da svakih 20ak dana bude neka vest, pa ono... :D

- Il n'est pas important qui, importe c'est quoi!
 
Odgovor na temu

deerbeer
Beograd

Član broj: 174418
Poruke: 1189
*.dynamic.sbb.rs.



+395 Profil

icon Re: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo18.04.2013. u 21:14 - pre 133 meseci
Bravo Dimke legendo , ulazis polako u Hall of Fame forever :)
Zelim ti puno uspeha u daljem radu ...


Viva lollapalooza
 
Odgovor na temu

Ivan Dimkovic

Administrator
Član broj: 13
Poruke: 16687
*.dip0.t-ipconnect.de.



+7173 Profil

icon Re: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo21.04.2013. u 12:24 - pre 133 meseci
Hehe, veliki task radim pa treba vremena - bice update sledece nedelje :)

Za sada, evo mali sneak preview o cemu se radi:



Ovo desno dole je output retinalnih ganglionskih celija, live feed sa web camere prolazi kroz nekoliko stepena procesiranja u virtuelnoj retini i na kraju dolazi na ganglionske celije, koje salju signal relejnim neuronima u talamusu.

Aktivnost u prozoru dole je jedna SS4 celija u vizuelnom korteksu.
DigiCortex (ex. SpikeFun) - Cortical Neural Network Simulator:
http://www.digicortex.net/node/1 Videos: http://www.digicortex.net/node/17 Gallery: http://www.digicortex.net/node/25
PowerMonkey - Redyce CPU Power Waste and gain performance! - https://github.com/psyq321/PowerMonkey
Prikačeni fajlovi
 
Odgovor na temu

Ivan Dimkovic

Administrator
Član broj: 13
Poruke: 16687
*.dip0.t-ipconnect.de.



+7173 Profil

icon Re: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo21.04.2013. u 18:55 - pre 133 meseci
Inace, ovako ce izgledati preview feed iz retine:



Bele tackice su akcioni potencijali (spajkovi) tzv. 'ON' retinalnih celija, dok su crne tackice akcioni potencijali tzv. 'OFF' celija.

Interesantno, retina je jako dobra u detekciji kontura (kao sto se vidi).

Implementacija koristi VirtualRetina (http://www-sop.inria.fr/neurom...public/software/virtualretina/) paket za procesiranje vizuelnog signala (u pitanju je live capture sa kamere uz pomoc OpenCV biblioteke, ali bice dodata i mogucnost ucitavanja snimljenih sekvenci) do struje RGC celija, dok su same retinalne celije modelirane sa DigiCortex neuronima (Izhikevich-ev model, Class 1 pobudljivost tako da frekvencija akcionih potencijala raste sa intenzitetom RGC struje koja se feed-inuje iz Virtual Retina paketa)

Akcioni potencijali iz ON i OFF retinalnih celija ce stizati do ON i OFF relejnih neurona u lateralnom genikulatnom nukleusu (LGN) talamusa, a odatle preko jedne sinapticke veze signal stize do primarnog (V1) vizuelnog korteksa.
DigiCortex (ex. SpikeFun) - Cortical Neural Network Simulator:
http://www.digicortex.net/node/1 Videos: http://www.digicortex.net/node/17 Gallery: http://www.digicortex.net/node/25
PowerMonkey - Redyce CPU Power Waste and gain performance! - https://github.com/psyq321/PowerMonkey
Prikačeni fajlovi
 
Odgovor na temu

Shadowed
Vojvodina

Član broj: 649
Poruke: 12848



+4784 Profil

icon Re: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo21.04.2013. u 19:39 - pre 133 meseci
Ima li neki video za videti? :)
 
Odgovor na temu

Ivan Dimkovic

Administrator
Član broj: 13
Poruke: 16687
*.dip0.t-ipconnect.de.



+7173 Profil

icon Re: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo21.04.2013. u 19:49 - pre 133 meseci
Nisam jos implementirao snimanje retinalne aktivnosti, mada to je trivijalno uz pomoc OpenCV biblioteke pa cu verovatno ubaciti to za koji dan.

Sledeca verzija SpikeFun-a ce imati retina modul, koji bi trebao da radi sa svakom web-kamerom, pa ce svako moci da ga testira.

Interesantno, jedan frejm ima malo informacija posto je dosta informacija kodirano kao korelacija izmedju akcionih potencijala razlicitih neurona. To postaje jasno cak i gledajuci video gde neuroni koji "vide" odredjene konture opaljuju akcione potencijale koji su sinhronizovani.

Inace, web kamere koje su u stanju da capture-uju 60 fps ili, jos bolje, 120 fps su skoro pa nepostojece. Vecina kamera koje sam testirao su max. 30 fps na 640x480, a cesto imaju i neku detekciju aktivnosti pa im FPS padne na 15 fps.

Interesantno, Sony PS3 Eye kamera za Playstation 3 ima senzor koji je u stanju da grebuje 640x480 u 60 FPS i 320x240 u 120 FPS (!). Da stvar bude jos bolja, ta kamera kosta 10-tak EUR (!). Slicne kamere koje su nominalno za snimanje brzih sekvenci kostaju od nekoliko stotina EUR pa na dalje.

Narucio sam 4 komada PS3 Eye-a... treba da stignu za koji dan.

Inace, u ovom radu su utvrdili da je potreban minimum 100 FPS input sa malo suma kako neuroni ne bi lock-ovali svoje opaljivanje na FPS. Recimo sa standardnim 25p/30p signalom dolazi do 25 Hz / 30 Hz pikova u aktivnosti retinalnih neurona posto reaguju na dinamiku scene koja se menja sa svakim frejmom. Na 100 Hz taj efekat nestaje ako je signal prirodan i sa malo suma.

Ovo ponasanje je u saglasnosti sa eksperimentima gde retina moze da detektuje 100 Hz treperenje monitora, recimo.

DigiCortex (ex. SpikeFun) - Cortical Neural Network Simulator:
http://www.digicortex.net/node/1 Videos: http://www.digicortex.net/node/17 Gallery: http://www.digicortex.net/node/25
PowerMonkey - Redyce CPU Power Waste and gain performance! - https://github.com/psyq321/PowerMonkey
 
Odgovor na temu

Ivan Dimkovic

Administrator
Član broj: 13
Poruke: 16687
*.dip0.t-ipconnect.de.



+7173 Profil

icon Re: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo25.04.2013. u 23:00 - pre 133 meseci
Retina napreduje - ubacio sam podrsku i za PS3 Eye Cam

78 FPS za 640x480 capture:



PS3 Eye je u stanju da grebuje i do 187 FPS u 320x240, sto u principu nije tesko dostici sa dobro napisanim kodom za grebovanje. Medjutim, problem je sto kod koji radi retinalno procesiranje (VirtualRetina paket) nije optimizovan vec je cist single-threaded C++ kod. Tako da je 78 FPS gornja granica bez obzira na rezoluciju na 3 GHz Sandy Bridge masinama.

Inace, morao sam da pribegnem trikovima kako bi resio trenutnu limitaciju PS3 Eye SDK-a (napisan od strane nezavisne firme, nema veze sa Sony-jem) - naime, iako SDK ima 64-bitni drajver, nije moguce grebovati iz 64-bitnog procesa (pretpostavljam da neki DLL koji radi konverziju podataka ima samo 32-bitnu verziju).

Problem sam resio sa malim 32-bitnim serverom koji nista drugo ne radi osim sto grebuje :) DigiCortex i taj server komuniciraju preko shared memorije a za sinhronizaciju se koristi spinlock tako da je latencija minimalna (zapravo nepostojeca). Sledeca verzija SpikeFun-a ce imati i sors za taj server, pa ko zeli da implementira neki drugi grebing moze to tu da ubaci.
DigiCortex (ex. SpikeFun) - Cortical Neural Network Simulator:
http://www.digicortex.net/node/1 Videos: http://www.digicortex.net/node/17 Gallery: http://www.digicortex.net/node/25
PowerMonkey - Redyce CPU Power Waste and gain performance! - https://github.com/psyq321/PowerMonkey
Prikačeni fajlovi
 
Odgovor na temu

Ivan Dimkovic

Administrator
Član broj: 13
Poruke: 16687
*.dip0.t-ipconnect.de.



+7173 Profil

icon Re: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo26.04.2013. u 23:39 - pre 133 meseci
Zapravo, stvar izgleda mnogo bolje (jasnije) uzivo - evo primera:



Kao sto se moze videti, retinalne ganglionske celije su vrlo efikasne u reprezentaciji ivica i istaknutih detalja. Takodje, moze se primetiti da staticna slika jako brzo postaje beli sum, sto je takodje osobina pravih retinalnih celija. Jedini razlog zasto nama slike ne nestaju je zbog pokreta ociju (sakada i mikrosakada).

Cak i kada vam je oko potpuno fiksirano na neku tacku, ono u delicu sekunde pravi male pomeraje (tzv. mikrosakade). Ovo omogucava odrzavanje slike. Kada se uz pomoc intervencije fiksira neki objekat za oko (recimo implantacijom u samo oko) u jako brzom roku mozak prestaje da registruje taj objekat.

Takodje - zaustavite bilo koji frejm, i umesto slike cete videti samo slucajno djubre. Bez vremena tj. promene signala u istom percepcija zapravo i ne postoji.

DigiCortex (ex. SpikeFun) - Cortical Neural Network Simulator:
http://www.digicortex.net/node/1 Videos: http://www.digicortex.net/node/17 Gallery: http://www.digicortex.net/node/25
PowerMonkey - Redyce CPU Power Waste and gain performance! - https://github.com/psyq321/PowerMonkey
 
Odgovor na temu

cyBerManIA
I ovo T ono
Space

Član broj: 25195
Poruke: 698
82.208.215.*

Sajt: www.facebook.com/cyberman..


+263 Profil

icon Re: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo27.04.2013. u 11:47 - pre 133 meseci
^ Ovo je odlicno! :)

Reci mi kako si dosao na ideju da u SpikeFunu ubacis i simulaciju retine sa kamerom?
I jel' se za sada nekako manifestuje retina modul na SpikeFun grafike, ili je kao dodatak DigiCortexu?
 
Odgovor na temu

Ivan Dimkovic

Administrator
Član broj: 13
Poruke: 16687
*.dip0.t-ipconnect.de.



+7173 Profil

icon Re: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo27.04.2013. u 14:42 - pre 133 meseci
Thx :-)

Pa, senzorni ulazi su bili prirodan sledeci korak za razvoj engine-a. Vizuelni sistem je prakticno "najlaksi" (figurativno receno) za implementaciju zbog toga sto je to ujedno i najvise istrazivani (sa najvise naucne literature) deo CNS-a.

Takodje, vizuelni sistem je vidno najvaznije culo posto vrlo veliki % kortikalne povrsine kod zdravih sisara biva namenjen procesiranju vizuelnih senzacija (sa izuzetkom zivotinja koje zive u mraku tipa krtice).

Retina modul je add-in za DigiCortex - aktiviranje istog ce biti konfiguracioni parametar.

Ukoliko je modul aktiviran, neuroni u V1 vizuelnom korteksu ce dobijati retinalni signal. Trenutno je veza direktna (sto nije prirodno) - ali bas sad radim na implementaciji procesiranja koje se desava u talamusu (lateralni genikulatni nukleus). Veza izmedju oka i korteksa nije direktna, vec retinalne ganglionske celije svoje aksone salju u LGN a LGN relejni neuroni salju svoje aksone u korteks.

LGN (kao i ceo talamus) su dugo vremena smatrani za "relej" posto svi senzorni modaliteti osim cula mirisa moraju proci kroz talamus pre nego sto stignu do korteksa. Medjutim, moderna istrazivanja su otkrila da talamus zapravo radi kompleksno procesiranje signala uz pomoc "feedback" signala koji stize iz korteksa. Kada je culo vida u pitanju, LGN je zaduzen za filtriranje u vremenskom domenu kao i za selektivno pojacanje signala koji je u trenutnom interesu korteksa. Zapravo, vizuelni sistem je u stanju da selektivno "poveca rezoluciju" za delove slike koji su trenutno u fokusu paznje.

Efekat retinalnog modula je vidljiv na vizualizaciji korteksa. Takodje, plasticnost oblikuje jacine samih sinapsi. Postoje dokazi da je sama priroda ulaznog signala dovoljna za uspostavljanje vrlo specificnih odziva pojedinacnih neurona u V1 korteksu (svaki neuron je tu specijalizovan za odredjen oblik vizuelne senzacije - recimo, orijentaciju linija itd...)

DigiCortex (ex. SpikeFun) - Cortical Neural Network Simulator:
http://www.digicortex.net/node/1 Videos: http://www.digicortex.net/node/17 Gallery: http://www.digicortex.net/node/25
PowerMonkey - Redyce CPU Power Waste and gain performance! - https://github.com/psyq321/PowerMonkey
 
Odgovor na temu

cyBerManIA
I ovo T ono
Space

Član broj: 25195
Poruke: 698
82.208.215.*

Sajt: www.facebook.com/cyberman..


+263 Profil

icon Re: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo27.04.2013. u 18:38 - pre 133 meseci
Hvala na iscrpnom objasnjenju.

Citat:
Ivan Dimkovic: Thx

Pa, senzorni ulazi su bili prirodan sledeci korak za razvoj engine-a. Vizuelni sistem je prakticno "najlaksi" (figurativno receno) za implementaciju zbog toga sto je to ujedno i najvise istrazivani (sa najvise naucne literature) deo CNS-a.


Ja sam i ocekivao da ce neki sledeci korak biti implementacija nekog senzora, samo sto mi je na umu bio neki elektromagnetni senzor. Tipa sa nekom plocicom koji ce se lepiti na neki deo tela (glava, ruka, grudi.. ), fazon EKG. Hvata te podatke i simuliara ste se desava u mozgu.

Sad sam skontao da zelis da dovedes neki signal koji ce emulirati analogni signal naseg nekog cula, i to simuliras dalje u DigiCortexu.
Analiza audio signala nije toliko CPU intensive za razliku od video signala, pa bi mogao da nakacis 2 MICa i probas stereo separaciju i orjentaciju u mozgu.
No, to kad zavrsis sa retina modulom, posto je veoma zanimljiv.
 
Odgovor na temu

Ivan Dimkovic

Administrator
Član broj: 13
Poruke: 16687
*.dip0.t-ipconnect.de.



+7173 Profil

icon Re: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo27.04.2013. u 22:03 - pre 133 meseci
v0.96 is out:

Download: http://www.dimkovic.com/node/7

Changelog:

Citat:

------------------------------------------------------------------------
v0.96 - Released on April 27th 2013
------------------------------------------------------------------------

* Retinal model: Prototype version of the visual system. Early
visual system processing (retinal outer and inner plexiform layers)
is implemented using INRIA Virtual Retina package feeding ON and OFF
retinal ganglion cells (RGC). LGN relay is not yet implemented but
it will be added in the future version of DigiCortex.

Retinal input is fed from the live camera capture source. Two modes
of capture are implemented:

1 - OpenCV HighGui capture
2 - Sony(R) PS3 Eye Cam High FPS capture (requires CL Eye SDK)

You can configure the capture mode in the XML configuration file,
please refer to <RetinaVideoSource> node in the project XML config
file (e.g. DemoSmallRetina.xml).

Please note that retinal processing is done on the CPU and it is
recommended to use retinal processing only when CUDA acceleration is
enabled (by renaming DigiCortexConfig.cuda to DigiCortexConfig.xml).
Otherwise, retinal processing will "steal" CPU cycles from the
neuron processing.

* CUDA Compute: Added support for Voltage-depentent STDP with
homeostasis (model of Clopath et. al). STDP implementation is
still not optimized and it slows down CUDA processing by ~10-15%

* CUDA Compute: Added support for synapse weight read-out for the
selected neuron (synapse weight display is updated every 500 ms)

DigiCortex (ex. SpikeFun) - Cortical Neural Network Simulator:
http://www.digicortex.net/node/1 Videos: http://www.digicortex.net/node/17 Gallery: http://www.digicortex.net/node/25
PowerMonkey - Redyce CPU Power Waste and gain performance! - https://github.com/psyq321/PowerMonkey
 
Odgovor na temu

Ivan Dimkovic

Administrator
Član broj: 13
Poruke: 16687
*.dip0.t-ipconnect.de.



+7173 Profil

icon Re: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo28.04.2013. u 00:07 - pre 133 meseci
A evo i vise informacija:

http://www.digicortex.net/node/39

Kao i video klipa cele akcije:



DigiCortex (ex. SpikeFun) - Cortical Neural Network Simulator:
http://www.digicortex.net/node/1 Videos: http://www.digicortex.net/node/17 Gallery: http://www.digicortex.net/node/25
PowerMonkey - Redyce CPU Power Waste and gain performance! - https://github.com/psyq321/PowerMonkey
 
Odgovor na temu

Ivan Dimkovic

Administrator
Član broj: 13
Poruke: 16687
*.dip0.t-ipconnect.de.



+7173 Profil

icon Re: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo19.05.2013. u 22:27 - pre 132 meseci
Sneak preview sledece verzije v0.97:

Signal iz kamere sada ide kroz talamus, a ne direktno u vizuelni korteks - bas kako se to desava i u pravim organizmima.

Zbog malog broja neurona u test simulacijama je rezolucija u LGN-u prepolovljena (160x120). Svaki neuron u lateralnom genikulatnom nukleusu u talamusu je povezan sa do 4 retinalne ganglionske celije ('ON' retinalne celije se povezuju sa 'ON' celijama u LGN-u). Dalje, LGN celije projektuju u primarni vizuelni korteks gde dolazi do ekspanzije (jedan V1 SS4 / piramidalni neuron se vezuje sa do 18 LGN celija, broj V1 celija je mnogo veci od broja LGN celija).

Evo kako ce to izgledati (pogled na aktivnost LGN 'OFF' celija):


DigiCortex (ex. SpikeFun) - Cortical Neural Network Simulator:
http://www.digicortex.net/node/1 Videos: http://www.digicortex.net/node/17 Gallery: http://www.digicortex.net/node/25
PowerMonkey - Redyce CPU Power Waste and gain performance! - https://github.com/psyq321/PowerMonkey
Prikačeni fajlovi
 
Odgovor na temu

Andrej013

Član broj: 157053
Poruke: 321
*.nyc.res.rr.com.



+694 Profil

icon Re: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo20.05.2013. u 00:39 - pre 132 meseci
@Ivan Dimkovic

Ovo izgleda jako lepo.
Da li postoji opcija simulacije epilepticnog napada?
Ukoliko ne postoji, da li imas neke ideje/iskustvo vezano za simulaciju epilepticnih napada i koliko bi bilo tesko implementirati tako nesto?

Pitam zato sto sam bio na XY seminara vezanih za predikciju napada i speakeri uglavnom prikazuju video u kojem je svaki piksel elektroda EEG-a ili ECoG-a niske rezolucije pa to sve izgleda kao da je iz osamdesetih godina. Kladim se da bi bili presrecni da mogu da pokazu nesto ovako (uz tvoju dozvolu naravno-ne znam kako se to regulise).

Na mom faksu se konkretno radi na softveru za simulaciju rada epilepticnog mozga(to rade uglavnom master studenti kao thesis) ali mi se cini da nije uradjeno nista vise od integrade and fire modela i Hodgkin-Huxley(sto u osnovnom obliku nema veze sa epilepsijom vec sa obicnom simulacijom rada neurona) a znam zasigurno da to sto su ovde radili ne izgleda ovako fino, vec je rezultat algoritma u najboljem slucaju neki scatter plot u matlabu.
 
Odgovor na temu

Ivan Dimkovic

Administrator
Član broj: 13
Poruke: 16687
*.dip0.t-ipconnect.de.



+7173 Profil

icon Re: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo20.05.2013. u 11:22 - pre 132 meseci
Thx!

U principu, simulirati epilepticni napad sa mrezom spiking neurona (bez obzira da li su I&F ili HH modeli) nije toliko tesko. Potrebno je samo da sistem bude uzicen tako da pobudjujuci neuroni ne bivaju balansirani inhibitornim i mreza ce sama upasti u abnormalan (za zive mozgove) nacin rada. Ako zelis da modeliras konkretan oblik talasa kao sto je recimo spike & wave, potreban ti je model korteksa sa modelom talamusa koji imaju uzajamni feedback. Ovim stvarima se bavio pokojni Mircea Steriade - potrazi njegove radove na temu gating-a, tu ima dosta malih modela normalnih i nenormalnih (epilepticnih) talamokortikalnih oscilacija.

Zapravo, daleko je teze naterati kompleksnu mrezu spiking neurona da radi nesto korisno nego da sama upadne u rezim rada koji je vrlo slican prirodnom epilepticnom napadu.

Epilepticni napad se sa stanovista dinamickih sistema se elegantno modelira tzv. "atraktorima":

http://www.nature.com/nrn/journal/v9/n8/fig_tab/nrn2416_F3.html

Primeti da epilepticni atraktor postoji i u zdravom mozgu, ali je separacija izmedju njega i stabilnog atraktora velika, i moguce je "premostiti" istu samo u patoloskim slucajevima (vrlo visoka temperatura, odredjeni medikamenti koji spustaju prag epilepticnih napada, itd.).

U bolesnom mozgu je separacija izmedju normalnog i epilepticnog atraktora manja i tokom vremena dolazi do spontanog prelaska u abnormalni rezim. Frekvencija prelaska zavisi od samih parametara sistema, sto u zivom organizmu znaci metabolicke i genetske faktore. U zivom mozgu izlazak iz epilepticnog atraktora se desava verovatno zato sto se neuroni "istrose" tj. potrose zalihe neurotransmitera (vrlo verovatno postoje i sekundarni mehanizmi koje mozak koristi kako bi se izborio sa epilepticnim napadima, recimo skoro je izasao rad gde je pronadjeno da se neuroni bukvalno "sele" iz regiona koji je inicijator epilepticnih napada. Naravno, u vecini slucajeva ovo nije dovoljno pa su neophodni medikamenti ili cak operacije)

--

DigiCortex, takodje, moze da modelira napade - potrebno je eksperimentisati sa maksimalnim sinaptickim strujama (recimo SynParamOverride u XML projektu, ili direktno u biblioteci neurona /NeuronLibrary/BaseNeuronTypes SynWeightParams) kako bi se mreza prebacila u epilepticni model rada. Nisam to probao vec dugo vremena, ali se secam da sam u ranim verzijama cesto dobijao spike&wave pattern (sto nije pozeljno za ono sto meni treba ;-).

Kao sto rekoh, verovatno je daleko teze izbeci epilepticno ponasanje mreze nego simulirati epilepticni napad.
DigiCortex (ex. SpikeFun) - Cortical Neural Network Simulator:
http://www.digicortex.net/node/1 Videos: http://www.digicortex.net/node/17 Gallery: http://www.digicortex.net/node/25
PowerMonkey - Redyce CPU Power Waste and gain performance! - https://github.com/psyq321/PowerMonkey
 
Odgovor na temu

Ivan Dimkovic

Administrator
Član broj: 13
Poruke: 16687
*.dip0.t-ipconnect.de.



+7173 Profil

icon Re: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo27.05.2013. u 20:21 - pre 132 meseci
v0.97 is out:

Download: http://www.dimkovic.com/node/7

Changelog:

Citat:

------------------------------------------------------------------------
v0.97 - Released on May 26th 2013
------------------------------------------------------------------------

* Model of early vision: Added LGN visual pathway. Retinal ganglion
cell axons now project to thalamic lateral geniculate nucleus (LGN).
Retinal ganglion cell pathways are currently separated in two layers
'ON' and 'OFF', with corresponding LGN layers. Thalamocortical
relay cells from LGN project to V1 visual cortex.

In addition to the thalamocortical relay cells, both inhibitory cells
of the reticular thalamic nucleus (RTN) and thalamic interneurons are
also present along with the cortico-thalamic "feedback" pathway from
the pyramidal cells of cortical layer 6.

NOTE: It is also possible to see visualized activity of the TC 'ON'
and 'OFF' layers when retinal simulations are run. However, this is
limited to CUDA accelerated simulations only at this moment.

* Started using diffusion MRI data from Human Connectome Project (HCP)
Please see the data source notice at the beginning of this document.

* Simulated intracranial EEG (F2 key) is now also available with the
CUDA-accelerated simulations.

* PS3 Eye Capture Cam process (EyeCamServer.exe) now has built-in
watchdog ensuring that EyeCamServer exits in case DigiCortex engine
becomes unresponsive, avoiding having "zombie" EyeCamServer running
and preventing initialization of camera capture on the next run

* Various small bugfixes



Verzija 0.97 donosi kompletiran rani vizuelni sistem - koji je sada potpun i ukljucuje prolaz kroz dorzalni lateralni genikulatni nukleus (dLGN) talamusa, kao i povratni kortikalni "feedback" koji modulise relejne neurone u talamusu. LGN neuroni ukljucuju:

- Talamokortikalne relejne neurone
- Talamicke interneurone (inhibitorni)
- Inhibitorne neurone retikularnog talamickog nukleusa (RTN)

Simulirani dLGN nukleus ima dva sloja (ON i OFF) na koji su povezane odgovarajuce ON i OFF retinalne ganglionske celije. Za sada je odnos izmedju RGC i LGN TC celija hardcode-ovan tako da je rezolucija dLGN slojeva 160x120 (vs. 320x240 u retini). To znaci da na 1 dLGN TC neuron projektuju 4 retinalne ganglionske celije. Ovo ce biti prosireno u sledecoj verziji DigiCortex-a tako da ce biti moguce podesiti rezolucije.

Vise informacija: http://www.digicortex.net/node/40

Takodje, DigiCortex 0.97 je prva verzija koja koristi MRI podatke iz Human Connectome Projecta (HCP). HCP je vrlo ambiciozni projekat u USA koji je dobio $40 miliona za mapiranje tzv. konektoma. U saradnji sa Siemens Medical-om je razvijena nova platforma za skeniranje, Siemens Connectom MRI skener. Siemens Connectom MRI skener je optimizovan za traktografiju i ima drasticno vecu amplitudu gradijenata (100 - 300 mT m^-1). U konkretnom slucaju za DigiCortex projekat to znaci dodatnu preciznost identifikacije aksonalnih puteva - pogotovu kada se radi o kratkim "krivim" traktovima, koje MRI skeneri slabije snage nisu u stanju da razluce.

DigiCortex (ex. SpikeFun) - Cortical Neural Network Simulator:
http://www.digicortex.net/node/1 Videos: http://www.digicortex.net/node/17 Gallery: http://www.digicortex.net/node/25
PowerMonkey - Redyce CPU Power Waste and gain performance! - https://github.com/psyq321/PowerMonkey
 
Odgovor na temu

Ivan Dimkovic

Administrator
Član broj: 13
Poruke: 16687
*.dip0.t-ipconnect.de.



+7173 Profil

icon Re: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo02.06.2013. u 20:11 - pre 132 meseci
v0.97a is out:

Download: http://www.digicortex.net/node/7

Changelog:

Citat:

------------------------------------------------------------------------
v0.97a - Released on June 2nd 2013
------------------------------------------------------------------------

* Model of early vision: Added option to use video files instead of
live camera input (see DemomSmallRetinaFileSource.xml for syntax).

NOTE: It is recommended to use at least 100 FPS videos in order to
avoid phase locking of the retinal ganglion cells to the frame rate
of the source video. Above ~100 FPS this unwanted side-effect is
diminished. In our internal tests we use 1000 FPS videos generated
by motion-adaptive frame rate upconversion of the original videos.

Due to patent restrictions we do not redistribute OpenCV ffmpeg DLLs.
You need to download OpenCV 2.4.4 pre-built binaries from here:

http://sourceforge.net/project...ibrary/files/opencv-win/2.4.4/

And copy opencv_ffmpeg244.dll and opencv_ffmpeg244_64.dll from the
binary OpenCV distribution to the folder where all DigiCortex DLL
files are located (this is usually the DigiCortex installation path)

WARNING: File-source is untested with source data which resolution
is not 320x240, and which frame rate is not equal to 1000 FPS!

* Upgraded DSI tract tracking code to DSI Studio source code snapshot
of 22/Apr/2013 (http://dsi-studio.labsolver.org/).

* Cleaned-up DSI fiber data used for long-range axonal tract guidance,
with removed cerebellar and ponto-cerebellar tracts.

* Added post-processing step designed to remove incorrectly resolved
cortical axonal tracts projecting contralaterally and not being part
of any known commissure. These tracts are likely to be artifacts
of the fiber tracking process and thus do not represent anatomically
valid data.


Ovo je manje-vise "maintenance" release. Kod zaduzen za traktografiju je apdejtovan, dodata je mogucnost koriscenja snimljenih AVI clip-ova umesto kamere za retinalni model (vazno: morate iskopirati OpenCV 2.4.4 FFMPEG DLL-ove u DigiCortex folder!) i par malih bugfixeva.

Sledeci build (v0.98) ce imati Haswell AVX2 optimizacije - u principu AVX2 kod je vec bio implementiran ali cekam da mi stigne Haswell masina za testiranje i validaciju AVX2 koda. Videcu ako stignem i da dodam TSX podrsku, mada dok ne stigne Haswell EP platforma ovo sa Haswell-om je vise zezancija, posto 4-jezgra ne mogu ni da prismrde nekoj mid-range NVIDIA kartici. EP platforma sa svoja 4 socket-a po 15 jezgara ce vec biti nesto drugo :-)

DigiCortex (ex. SpikeFun) - Cortical Neural Network Simulator:
http://www.digicortex.net/node/1 Videos: http://www.digicortex.net/node/17 Gallery: http://www.digicortex.net/node/25
PowerMonkey - Redyce CPU Power Waste and gain performance! - https://github.com/psyq321/PowerMonkey
 
Odgovor na temu

Ivan Dimkovic

Administrator
Član broj: 13
Poruke: 16687
*.dip0.t-ipconnect.de.



+7173 Profil

icon Re: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo09.06.2013. u 23:06 - pre 132 meseci
v0.98 is out:

Download: http://www.digicortex.net/node/7

Changelog:

Citat:

------------------------------------------------------------------------
v0.98 - Released on June 9th 2013
------------------------------------------------------------------------

* Early support for Intel Haswell microarchitecture with the dedicated
AVX2 optimizations (Fused Multiply & Add, Gather)

* Added support for hardware performance counter monitoring for Intel
Haswell microarchitecture

* Added support for memory bandwidth measurement using hardware perf.
counters in desktop processors based on Intel Sandy Bridge and
Ivy Bridge microarchitectures. Previously, on non-server
architectures memory bandwidth was estimated by software means

* Fixed a bug where icEEG was not computed for retinal simulation with
offline AVI file as the visual input source




Glavna novost u verziji 0.98 je podrska za nove Intel Haswell CPU instrukcije: AVX2, FMA (Fused Multiply-Add) i Gather.

DigiCortex 0.98 ima posebne AVX2 DLL-ove i rucno kodirane rutine za procesiranje sinaptickih receptora koje su AVX2 optimizovane (ukljucujuci FMA i Gather). Iako je gather u Haswell mikroarhitekturi implementiran preko mikrokoda (i, samim tim, definitivno nije brz koliko bi bilo moguce da je implementiran direktno, posto mikrokod zapravo generise load instrukcije) - ukupni dobici u performansama clock-for-clock u odnosu na Ivy Bridge su oko 22%.

Obratite paznju - 22% ne zvuci kao mnogo, ali ako se uzme u obzir da je DigiCortex prvenstveno memory-bound, sto znaci da CPU jezgra cesto provode i 70% vremena cekajuci da podaci stignu sa memorijskog kontrolera, ovo ubrzanje je zapravo impresivno. Pravo IPC ubrzanje kada bi se eliminisao faktor cekanja na memoriju bi zapravo bilo blize ~70% . Ovi dobici su moguci samo zahvaljujuci AVX2 instrukcijama.

Vise detalja: http://www.digicortex.net/node/41

Sve u svemu, Haswell generacija mozda nije impresivna za neke druge stvari kada su u pitanju desktop aplikacije - ali ako vasi algoritmi mogu da iskoriste AVX2/FMA/Gather instrukcije ubrzanja su prilicno dobra. Ako se uzme u obzir da ce EX verzija Haswell-a imati 16-20 jezgara i podrsku za 8 socket-a mislim da ce enterprise-market ubrzanja biti nista manje od fantastickih u poredjenju sa danasnjim Sandy Bridge EP ili Westmere EX platformama.

Bice interesantno pratiti market - ako Intel prosiri AVX na 512 ili cak 1024 bita u Skylake inkarnaciji i spusti procesore sa 16+ jezgara dolazimo do situacije da CPU i GPU arhitekture pocinju da zesce lice jedne na drugu. NVIDIA je isto tako zauzeta prosirivanjem CUDA arhitekture sa dodatcima koji olaksavaju portovanje ne-masivno-paralelnih algoritama i unapredjivanjem kesa.

Sasvim je moguce da za 4-6 godina dodje do izjednacavanja CPU i GPU arhitektura.

DigiCortex (ex. SpikeFun) - Cortical Neural Network Simulator:
http://www.digicortex.net/node/1 Videos: http://www.digicortex.net/node/17 Gallery: http://www.digicortex.net/node/25
PowerMonkey - Redyce CPU Power Waste and gain performance! - https://github.com/psyq321/PowerMonkey
 
Odgovor na temu

Ivan Dimkovic

Administrator
Član broj: 13
Poruke: 16687
*.dip0.t-ipconnect.de.



+7173 Profil

icon Re: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo06.07.2013. u 13:58 - pre 131 meseci
v0.99 is out:

Download: http://www.digicortex.net/node/7

Changelog:

Citat:

------------------------------------------------------------------------
v0.99 - Released on July 6th 2013
------------------------------------------------------------------------

* Improved performance of the CPU simulations by using new event-based
synaptic update workflow. Time steps can be processed up to 2 times
faster in certain workloads with high number of action potentials

* Improved CUDA simulation performance (up to 50%). Real-time simulation
performance achieved with 300K neurons on single GK110 TITAN GPU

* Added in-place preview of the retinal activity in the main simulation
window (activated with the 'F' key)

* Fixed a bug where incorrect candidate pre-synaptic neurons were
used in simulation build-up phase. While the correct pre-synaptic
type was obtained it might not conform to the target distance between
its axon branch and post-synaptic neuron's dendritic branch

* Fixed a bug where vSTDP weights were updated improperly on the CPU
simulation in certain cases.




Sve u svemu, CPU verzija je i do 2x brza. CUDA verzija je do 50% brza i uspeli smo da izvedemo real-time simulaciju sa 300K neurona na jednoj GK110 (Titan) kartici.

DigiCortex (ex. SpikeFun) - Cortical Neural Network Simulator:
http://www.digicortex.net/node/1 Videos: http://www.digicortex.net/node/17 Gallery: http://www.digicortex.net/node/25
PowerMonkey - Redyce CPU Power Waste and gain performance! - https://github.com/psyq321/PowerMonkey
 
Odgovor na temu

[es] :: Veštačka inteligencija :: SpikeFun - Artificial Nervous System Demo
(TOP topic, by Gojko Vujovic)
Strane: << < .. 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 ... Dalje > >>

[ Pregleda: 133124 | Odgovora: 455 ] > FB > Twit

Postavi temu Odgovori

Navigacija
Lista poslednjih: 16, 32, 64, 128 poruka.