Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tez Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik- Elektronik Mühendisliği , Türkiye
Tez Danışmanı: Recai Kılıç
Tezin Onay Tarihi: 2018
Tezin Dili: Türkçe
Desteklendiği Program: Diğer
Özet:
“Merkezi desen üreteçleri-MDÜ (Central Pattern Generator-CPG)” canlı vücudundaki yüksek kontrol merkezlerinden ya da sensör geribeslemelerinden herhangi bir ritmik giriş almadan, koordineli ritmik aktivite desenleri üretebilen özel nöral ağlardır. Bu ağ yapıları ilerleyen çalışmalara öncülük edecek nitelikte olması, ritmik aktivitelerin temelini oluşturması ve nöron etkileşimlerinin nispeten daha kolay incelenebilmesi sebebiyle literatürde sıklıkla çalışılan bir konu haline gelmiştir. MDÜ ağ yapılarının en yaygın kullanım alanı bacaklı robot kontrolü çalışmalarıdır. MDÜ’leri detaylı biyofiziksel modellerle, bağlantıcı modellerle ve kuplajlanmış osilatörlerle modellenebilmektedir. Literatürde MDÜ ağı kullanılarak yapılan bacaklı robot kontrollü çalışmalarında, genellikle sinüzoidal ya da benzeri osilatör yapıları kullanılmıştır. Bu yapılar donanımsal gerçekleştirimlerde basitlik sunmalarından dolayı tercih edilmektedir. Bununla birlikte günümüz elektronik teknolojisindeki gelişmelerle, özellikle gömülü sistem donanımlarıyla daha kompleks yapıdaki nöral ağ modellemeleri gerçeklenebilmektedir. Bu bağlamda robot kontrol çalışmalarında MDÜ ağ yapıları için basit osilatörler kullanmak yerine; gerçek nöron davranışlarını yansıtan biyolojik nöron modellerinin kullanılması, donanımsal açıdan gerçeklenebilir bir hedef olarak karşımıza çıkmaktadır. Biyolojik nöron modelleriyle MDÜ ağ yapılarını oluşturmak, bu ağ yapılarındaki nöronların birbirleriyle etkileşimlerini incelemek ve bu modelleri donanımsal olarak bacaklı robot kontrolü gibi uygulamalara aktarmak bu alandaki gelişmeler için özel bir önem arz etmektedir. Literatürde birkaç nörondan oluşan bazı özel MDÜ ağ yapıları için biyolojik nöron modeli tabanlı modelleme çalışmaları yapılmış olmakla birlikte, bu çalışmalar genellikle nümerik benzetim tabanlı olup, gerçek biyolojik nöronların yapısal özelliklerini yansıtan sinaptik kuplajlama fonksiyonlarını içermemektedir. Ayrıca literatürde 2-6 arası nörondan oluşan biyolojik vii nöron modeli tabanlı MDÜ ağındaki nöron etkileşimlerini donanımsal gerçekleştirim açısından ele alan bir çalışmaya da rastlanılmamıştır. Bu tez çalışmasında MDÜ ağ yapılarının modellenmesi ve donanımsal olarak gerçekleştirimi ile ilgili yukarıda bahsedilen eksikliklerin giderilmesine dönük çalışmaların yapılması amaçlanmıştır. Bu kapsamda, Hindmarsh-Rose ve Izhikevich nöron modellerinin kuplajlanarak 2 ila 6 nörondan oluşan MDÜ ağ yapıları oluşturulmuştur. Bu ağ yapılarındaki sinaptik kuplajlama ağırlıkları optimizasyon algoritmalarından faydalanılarak belirlenmiştir. Elde edilen ağ yapılarının donanımsal gerçekleştirimleri bacaklı robot kontrolü uygulamalarına uyarlanabilir bir formatta yapılmıştır. Nihai donanımsal gerçekleştirim hedefi olarak; biyolojik nöron modeli tabanlı nöromorfolojik MDÜ’leri vasıtasıyla dört bacaklı veya altı bacaklı bir robotun bacak hareketlerinin gerçek zamanlı aksiyon potansiyeli işaretleri kullanılarak kontrol edilmesi amaçlanmıştır ve yapılan çalışmalar sonucunda bu hedef başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiştir. Tez çalışmasında; MDÜ ağ modellemeleri için biyolojik nöron modellerinin kullanılması, ağ yapısında nöronlar arasındaki etkileşimlerin senkronizasyon çalışmalarını da kapsayacak şekilde ayrıntılı olarak ele alınması, ağ parametrelerinin tespiti için “Genetik Algoritma (GA)” ve “Yapay Arı Kolonisi (ABC) Algoritması” gibi yeni ve güncel optimizasyon algoritmalarının kullanılması ve bu ağ yapılarının donanımsal gerçekleştirim çalışmalarında analog ve dijital tabanlı gömülü sistem çözümlerinden yararlanılması tez çalışmasının özgün yönlerini oluşturmaktadır.
Anahtar Kelimeler: Biyolojik Nöron Modelleri, Merkezi Desen Üreteçleri (MDÜ),
Genetik Algoritma (GA), Yapay Arı Kolonisi Algoritması (ABC), Alan
Programlanabilir Analog Diziler (FPAA), Alan Programlanabilir Kapı Dizileri (FPGA).