JP2016536676A - ニューラルモデル実行をリモートで制御および監視するための方法および装置 - Google Patents

Abstract

本開示の態様は、インターネットを介するなどして、リモートでニューラルモデルの実行（たとえば、上述のニューラルモデルの実行など）をリモートで制御および監視するための方法および装置を提供する。いくつかの態様によれば、リモート位置（たとえば、ウェブクライアント）にあるクライアントは、ニューラルモデルが実行している（または、少なくとも実行を制御および監視することが可能である）サーバとの接続を確立することができる。

Description

関連出願の相互参照
[0001]本特許出願は、本出願の譲受人に譲渡され、その全体が参照により本明細書に明示的に組み込まれる、２０１３年１０月９日に出願された出願米国仮出願第６１／８８８７２７号の優先権を主張する。

[0002]本開示のいくつかの態様は、一般に人工神経システムに関し、より詳細には、そのような系をリモートで監視および制御するために使用され得る方法および装置に関する。

[0003]人工ニューロン（すなわち、ニューロンモデル）の相互結合されたグループを備え得る人工ニューラルネットワークは、計算デバイスであるか、または計算デバイスによって実行される方法を表す。人工ニューラルネットワークは、生物学的ニューラルネットワークにおける対応する構造および／または機能を有し得る。しかしながら、人工ニューラルネットワークは、従来の計算技法が厄介、実行不可能または不適切であるいくつかの適用例に革新的で有用な計算技法を提供することができる。人工ニューラルネットワークが観測から機能を推論することができるので、そのようなネットワークは、タスクまたはデータの複雑さが従来の技法による機能の設計を面倒にする適用例において、特に有用である。

[0004]１つのタイプの人工ニューラルネットワークはスパイキングニューラルネットワークであり、これは、それの動作モデルならびにニューロンおよびシナプスの状態に時間の概念を組み込み、それによって、ニューラルネットワークにおける計算機能の発生元となり得る挙動の豊かなセットを提供する。スパイキングニューラルネットワークは、ニューロンがニューロンの状態に基づいて特定の（１つまたは複数の）時間に発火する、または「スパイクする」という概念、および時間がニューロン機能にとって重要であるという概念に基づく。ニューロンが発火するとき、そのニューロンは、他のニューロンに進むスパイクを生成し、他のニューロンは、今度は、このスパイクが受信された時間に基づいてそれらの状態を調整することができる。言い換えれば、ニューラルネットワークにおけるスパイクの相対的タイミングまたは絶対的タイミングで情報が符号化され得る。

[0005]本開示のいくつかの態様は、一般に、たとえばインターネットを介する、ニューラルモデル実行のリモート制御および監視のための方法および装置に関する。本明細書に提示される技術は、例示的なプロトコルを提供して、シミュレーションまたは現実のいずれかのニューラルモデル実行を制御するためにクライアント（たとえば、ウェブクライアント）とソケット（たとえば、ウェブソケット）との間で交換され得るメッセージを定義する。制御およびデータ交換のための追加の処理の回避を助けることが可能な例示的な構造が提供される。

[0006]本開示のいくつかの態様は、クライアントデバイスによる人工神経システムの実行のリモート制御を可能にするための方法を提供する。本方法は、一般に、クライアントデバイスとのリモート接続を確立することと、人工神経システムの実行を制御するために、リモート接続を介してコマンドを受信することと、コマンドに従って人工神経システムの実行を制御することとを含む。

[0007]本開示のいくつかの態様は、人工神経システムの実行をリモートで制御するための方法を提供する。本方法は、一般に、人工神経システムとのリモート接続を確立することと、人工神経システムの実行を制御するために、リモート接続を介してコマンドを発行することとを含む。

[0008]本開示のいくつかの態様はまた、上述の動作を実行するための様々な装置およびプログラム製品を提供する。

[0009]本開示の上述の特徴が詳細に理解され得るように、添付の図面にその一部が示される態様を参照することによって、上記で簡単に要約された内容のより具体的な説明が得られ得る。ただし、その説明は他の等しく有効な態様に通じ得るので、添付の図面は、本開示のいくつかの典型的な態様のみを示し、したがって、本開示の範囲を限定するものと見なされるべきではないことに留意されたい。

[0010]本開示のいくつかの態様によるニューロンの例示的なネットワークを示す図。 [0011]本開示のいくつかの態様による、計算ネットワーク（ニューラルシステムまたはニューラルネットワーク）の例示的な処理ユニット（ニューロン）を示す図。 [0012]本開示のいくつかの態様による例示的なスパイクタイミング依存可塑性（ＳＴＤＰ）曲線を示す図。 [0013]本開示のいくつかの態様による、ニューロンの挙動を定義するための正レジームと負レジームとを示す、人工ニューロンに関する状態の例示的なグラフ。 [0014]本開示のいくつかの態様による、制御のための例示的なメッセージフローおよびデータコマンドを概念的に示す図。 本開示のいくつかの態様による、制御のための例示的なメッセージフローおよびデータコマンドを概念的に示す図。 本開示のいくつかの態様による、制御のための例示的なメッセージフローおよびデータコマンドを概念的に示す図。 [0015]本開示のいくつかの態様による、リモートで制御されるニューラルモデル実行の例示的なコマンド状態図。 [0016]本開示のいくつかの態様による、例示的なメッセージプロトコルおよびコマンドを示す図。 本開示のいくつかの態様による、例示的なメッセージプロトコルおよびコマンドを示す図。 本開示のいくつかの態様による、例示的なメッセージプロトコルおよびコマンドを示す図。 本開示のいくつかの態様による、例示的なメッセージプロトコルおよびコマンドを示す図。 [0017]本開示のいくつかの態様による、ニューラルモデルの実行をリモートで制御するための例示的な動作の流れ図。 [0018]図８に示される動作を実行することが可能な例示的手段を示す図。 [0019]本開示のいくつかの態様による、ニューラルモードを実行するための例示的な動作であり、ここにおいて、実行がリモートで制御される流れ図。 [0020]図９に示す動作を実行することが可能な例示的な手段を示す図。 [0021]本開示のいくつかの態様による、汎用プロセッサを使用して人工神経システムを操作するための例示的な実装形態を示す図。 [0022]本開示のいくつかの態様による、メモリが個々の分散処理ユニットとインターフェースされ得る人工神経システムを操作するための例示的な実装形態を示す図。 [0023]本開示のいくつかの態様による、分散メモリおよび分散処理ユニットに基づいて人工神経システムを操作するための例示的な実装形態を示す図。 [0024]本開示のいくつかの態様による、ニューラルネットワークの例示的な実装形態を示す図。

[0025]本開示の態様は、たとえばインターネットを介して、ニューラルモデル実行をリモートで制御および監視するために使用され得る方法および装置を提供する。本明細書に提示される技術は、例示的なプロトコルを提供して、任意のタイプのニューラルモデル実行を制御するためにクライアント（たとえば、ウェブクライアント）とソケット（たとえば、ウェブソケット）との間で交換され得るメッセージを定義する。図１〜図４、および図１０〜図１３は、本明細書に提示される技術を使用してリモートで監視および制御され得る、非限定的だが、例示的なニューラルモデルのタイプの例を説明する。

[0026]添付の図面を参照しながら本開示の様々な態様について以下でより十分に説明する。ただし、本開示は、多くの異なる形態で実施され得、本開示全体にわたって提示される任意の特定の構造または機能に限定されるものと解釈されるべきではない。むしろ、これらの態様は、本開示が周到で完全になり、本開示の範囲を当業者に十分に伝えるように与えられる。本明細書の教示に基づいて、本開示の範囲は、本開示の任意の他の態様とは無関係に実装されるにせよ、本開示の任意の他の態様と組み合わされるにせよ、本明細書で開示する本開示のいかなる態様をもカバーするものであることを、当業者なら諒解されたい。たとえば、本明細書に記載される態様をいくつ使用しても、装置は実装され得、または方法は実施され得る。さらに、本開示の範囲は、本明細書に記載される本開示の様々な態様に加えてまたはそれらの態様以外に、他の構造、機能、または構造および機能を使用して実施されるそのような装置または方法をカバーするものとする。本明細書で開示する本開示のいずれの態様も、請求項の１つまたは複数の要素によって実施され得ることを理解されたい。

[0027]「例示的」という単語は、本明細書では「例、事例、または例示の働きをすること」を意味するために使用される。「例示的」として本明細書で説明するいかなる態様も、必ずしも他の態様よりも好ましいまたは有利であると解釈されるべきであるとは限らない。

[0028]本明細書では特定の態様について説明するが、これらの態様の多くの変形および置換は本開示の範囲内に入る。好ましい態様のいくつかの利益および利点が説明されるが、本開示の範囲は特定の利益、使用、または目的に限定されるものではない。むしろ、本開示の態様は、様々な技術、システム構成、ネットワーク、およびプロトコルに広く適用可能であるものとし、そのうちのいくつかを例として図および好ましい態様についての以下の説明で示す。発明を実施するための形態および図面は、本開示を限定するものではなく説明するものにすぎず、本開示の範囲は添付の特許請求の範囲およびそれの均等物によって定義される。
例示的なニューラルシステム
[0029]図１は、本開示のいくつかの態様による、複数のレベルのニューロンをもつ例示的なニューラルシステム１００を示す。ニューラルシステム１００は、シナプス結合のネットワーク１０４（すなわち、フィードフォワード結合）を介してニューロンの別のレベル１０６に結合されたニューロンのあるレベル１０２を備え得る。簡単のために、図１には２つのレベルのニューロンのみが示されているが、典型的なニューラルシステムには、より少ないまたはより多くのレベルのニューロンが存在し得る。ニューロンのいくつかは、ラテラル結合（lateral connection）を介して同じ層の他のニューロンに結合し得ることに留意されたい。さらに、ニューロンのいくつかは、フィードバック結合を介して前の層のニューロンに戻る形で結合し得る。

[0030]図１に示すように、レベル１０２における各ニューロンは、前のレベル（図１に図示せず）の複数のニューロンによって生成され得る入力信号１０８を受信し得る。信号１０８は、レベル１０２のニューロンへの入力（たとえば、入力電流）を表し得る。そのような入力は、膜電位を充電するためにニューロン膜上に蓄積され得る。膜電位がそれのしきい値に達すると、ニューロンは、発火し、ニューロンの次のレベル（たとえば、レベル１０６）に転送されるべき出力スパイクを生成し得る。そのような挙動は、アナログおよびデジタル実装形態を含むハードウェアおよび／またはソフトウェアでエミュレートまたはシミュレートされ得る。

[0031]生物学的ニューロンでは、ニューロンが発火するときに生成される出力スパイクは、活動電位と呼ばれる。電気信号は、約１００ｍＶの振幅と約１ｍｓの持続時間とを有する比較的急速で、一時的で、あるかないかの神経インパルスである。一連の結合されたニューロンを有するニューラルシステムの特定の態様（たとえば、図１におけるあるレベルのニューロンから別のレベルのニューロンへのスパイクの転送）では、あらゆる活動電位が基本的に同じ振幅と持続時間とを有するので、信号における情報は、振幅によってではなく、スパイクの周波数および数（またはスパイクの時間）によってのみ表される。活動電位によって搬送される情報は、スパイク、スパイクしたニューロン、および１つまたは複数の他のスパイクに対するスパイクの時間によって決定される。

[0032]図１に示すように、あるレベルのニューロンから別のレベルのニューロンへのスパイクの転送は、シナプス結合（または単に「シナプス」）のネットワーク１０４によって達成され得る。シナプス１０４は、レベル１０２のニューロン（シナプス１０４に対するプレ・シナプス・ニューロン）から出力信号（すなわち、スパイク）を受信し得る。いくつかの態様では、これらの信号は、調整可能なシナプス重み

（ここでＰは、レベル１０２のニューロンとレベル１０６のニューロンとの間のシナプス結合の総数である）に従ってスケーリングされ得る。他の態様では、シナプス１０４は、いかなるシナプス重みをも適用しないことがある。さらに、（スケーリングされた）信号は、レベル１０６における各ニューロン（シナプス１０４に対するポスト・シナプス・ニューロン）の入力信号として合成され得る。レベル１０６におけるあらゆるニューロンは、対応する合成された入力信号に基づいて、出力スパイク１１０を生成し得る。出力スパイク１１０は、次いで、シナプス結合の別のネットワーク（図１には図示せず）を使用して、別のレベルのニューロンに転送され得る。

[0033]生物学的シナプスは、電気シナプスまたは化学シナプスのいずれに分類され得る。電気シナプスは、興奮性信号を送るために主に使用される一方、化学シナプスは、ポスト・シナプス・ニューロンにおける興奮性活動または抑制性（過分極化）活動のいずれかを調停することができ、ニューロン信号を増幅する役目を果たすこともできる。興奮性信号は通常、膜電位を脱分極する（すなわち、静止電位に対して膜電位を増加させる）。しきい値を超えて膜電位を脱分極するために十分な興奮性信号が一定期間内に受信された場合、ポスト・シナプス・ニューロンに活動電位が生じる。対照的に、抑制性信号は一般に、膜電位を過分極する（すなわち、低下させる）。抑制性信号は、十分に強い場合、興奮性信号のすべてを相殺し、膜電位がしきい値に達するのを防止することができる。シナプス興奮を相殺することに加えて、シナプス抑制は、自然に活発なニューロンに対して強力な制御を行うことができる。自然に活発なニューロンは、たとえば、それのダイナミクスまたはフィードバックに起因するさらなる入力なしにスパイクするニューロンを指す。これらのニューロンにおける活動電位の自然な生成を抑圧することによって、シナプス抑制は、一般にスカルプチャリングと呼ばれる、ニューロンの発火のパターンを形成することができる。様々なシナプス１０４は、望まれる挙動に応じて、興奮性シナプスまたは抑制性シナプスの任意の組合せとして働き得る。

[0034]ニューラルシステム１００は、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）もしくは他のプログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、個別ゲートもしくはトランジスタ論理、個別ハードウェア構成要素、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュール、またはそれらの任意の組合せによってエミュレートされ得る。ニューラルシステム１００は、たとえば画像およびパターン認識、機械学習、モータ制御など、かなりの適用範囲において利用され得る。ニューラルシステム１００における各ニューロン（または、ニューロンモデル）は、ニューロン回路として実装され得る。出力スパイクを開始するしきい値まで充電されるニューロン膜は、たとえば、そこを通って流れる電流を積分するキャパシタとして実装され得る。

[0035]一態様では、キャパシタは、ニューロン回路の電流積分デバイスとして除去され得、その代わりにより小さいメモリスタ（memristor）要素が使用され得る。この手法は、ニューロン回路において、ならびにかさばるキャパシタが電流積分器として利用される様々な他の適用例において適用され得る。さらに、シナプス１０４の各々は、メモリスタ要素に基づいて実装され得、シナプス重みの変化は、メモリスタ抵抗の変化に関係し得る。ナノメートルの特徴サイズのメモリスタを用いると、ニューロン回路およびシナプスの面積が大幅に低減され得、それによって、非常に大規模なニューラルシステムハードウェア実装形態の実装が実用的になり得る。

[0036]ニューラルシステム１００をエミュレートするニューラルプロセッサの機能は、ニューロン間の結合の強さを制御し得る、シナプス結合の重みに依存し得る。シナプス重みは、パワーダウン後にプロセッサの機能を維持するために、不揮発性メモリに記憶され得る。一態様では、シナプス重みメモリは、主たるニューラルプロセッサチップとは別個の外部チップ上に実装され得る。シナプス重みメモリは、交換可能メモリカードとしてニューラルプロセッサチップとは別個にパッケージ化され得る。これは、ニューラルプロセッサに多様な機能を提供することができ、特定の機能は、ニューラルプロセッサに現在取り付けられているメモリカードに記憶されたシナプス重みに基づき得る。

[0037]図２は、本開示のいくつかの態様による、計算ネットワーク（たとえば、ニューラルシステムまたはニューラルネットワーク）の処理ユニット（たとえば、人工ニューロン２０２）の一例２００を示す。たとえば、ニューロン２０２は、図１のレベル１０２のニューロンおよび１０６のニューロンのうちのいずれかに対応し得る。ニューロン２０２は、ニューラルシステムの外部にある信号、または同じニューラルシステムの他のニューロンによって生成された信号、またはその両方であり得る、複数の入力信号２０４₁〜２０４_N（ｘ₁〜ｘ_N）を受信し得る。入力信号は、電流または電圧、実数値または複素数値であり得る。入力信号は、固定小数点表現または浮動小数点表現をもつ数値を備え得る。これらの入力信号は、調整可能なシナプス重み２０６１〜２０６Ｎ（ｗ₁〜ｗ_N）に従って信号をスケーリングするシナプス結合を通してニューロン２０２に伝えられ得、Ｎはニューロン２０２の入力接続の総数であり得る。

[0038]ニューロン２０２は、スケーリングされた入力信号を合成し、合成された、スケーリングされた入力を使用して、出力信号２０８（すなわち、信号ｙ）を生成し得る。出力信号２０８は、電流または電圧、実数値または複素数値であり得る。出力信号は、固定小数点表現または浮動小数点表現をもつ数値を備え得る。出力信号２０８は、次いで、同じニューラルシステムの他のニューロンへの入力信号として、または同じニューロン２０２への入力信号として、またはニューラルシステムの出力として伝達され得る。

[0039]処理ユニット（ニューロン２０２）は電気回路によってエミュレートされ得、それの入力接続および出力接続は、シナプス回路をもつワイヤによってエミュレートされ得る。処理ユニット、それの入力接続および出力接続はまた、ソフトウェアコードによってエミュレートされ得る。処理ユニットはまた、電気回路によってエミュレートされ得るが、それの入力接続および出力接続はソフトウェアコードによってエミュレートされ得る。一態様では、計算ネットワーク中の処理ユニットはアナログ電気回路を備え得る。別の態様では、処理ユニットはデジタル電気回路を備え得る。さらに別の態様では、処理ユニットは、アナログ構成要素とデジタル構成要素の両方をもつ混合信号電気回路を備え得る。計算ネットワークは、上述の形態のいずれかにおける処理ユニットを備え得る。そのような処理ユニットを使用した計算ネットワーク（ニューラルシステムまたはニューラルネットワーク）は、たとえば画像およびパターン認識、機械学習、モータ制御など、かなりの適用範囲において利用され得る。

[0040]ニューラルネットワークをトレーニングする過程で、シナプス重み（たとえば、図１の重み

および／または図２の重み２０６₁〜２０６_N）がランダム値により初期化され得、学習ルールに従って増加または減少し得る。学習ルールのいくつかの例として、スパイクタイミング依存可塑性（ＳＴＤＰ）学習ルール、Ｈｅｂｂ則、Ｏｊａ則、Ｂｉｅｎｅｎｓｔｏｃｋ−Ｃｏｐｐｅｒ−Ｍｕｎｒｏ（ＢＣＭ）則などがある。非常に多くの場合、重みは、２つの値のうちの１つに安定し得る（すなわち、重みの双峰分布）。この効果が利用されて、シナプス重み当たりのビット数を低減し、シナプス重みを記憶するメモリとの間の読取りおよび書込みの速度を上げ、シナプスメモリの電力消費量を低減し得る。
シナプスタイプ
[0041]ニューラルネットワークのハードウェアおよびソフトウェアモデルでは、シナプス関係機能の処理がシナプスタイプに基づき得る。シナプスタイプは、非塑性シナプス（non-plastic synapse）（重みおよび遅延の変化がない）と、可塑性シナプス（重みが変化し得る）と、構造遅延可塑性シナプス（重みおよび遅延が変化し得る）と、完全可塑性シナプス（重み、遅延および結合性が変化し得る）と、それの変形（たとえば、遅延は変化し得るが、重みまたは結合性の変化はない）とを備え得る。これの利点は、処理が再分割され得ることである。たとえば、非塑性シナプスは、可塑性機能を実行すること（またはそのような機能が完了するのを待つこと）を必要とし得ない。同様に、遅延および重み可塑性は、一緒にまたは別々に、順にまたは並列に動作し得る動作に再分割され得る。異なるタイプのシナプスは、適用される異なる可塑性タイプの各々の異なるルックアップテーブルまたは式およびパラメータを有し得る。したがって、本方法は、シナプスのタイプの関係するテーブルにアクセスすることになる。

[0042]また、スパイクタイミング依存構造可塑性がシナプス可塑性とは無関係に実行され得るという事実のさらなる含意がある。構造可塑性（すなわち、遅延量の変化）はプレ・ポスト・スパイク時間差（pre-post spike time difference）の直接関数であり得るので、構造可塑性は、重みの大きさに変化がない場合（たとえば、重みが最小値または最大値に達したか、あるいはそれが何らかの他の理由により変更されない場合）でも実行され得る。代替的に、それは、重み変化量に応じて、または重みもしくは重み変化の限界に関係する条件に基づいて設定され得る。たとえば、重みが最大限に達した場合ではなく、重み変化が生じたとき、または重みがゼロに達した場合のみ、シナプス遅延が変化し得る。しかしながら、これらのプロセスが並列化され、メモリアクセスの数および重複を低減し得るように、独立した機能を有することが有利であり得る。
シナプス可塑性の決定
[0043]神経可塑性（または単に「可塑性」）は、脳内のニューロンおよびニューラルネットワークがそれらのシナプス結合と挙動とを新しい情報、感覚上の刺激、発展、損傷または機能不全に応答して変える能力である。可塑性は、生物学における学習および記憶にとって、また計算論的神経科学およびニューラルネットワークにとって重要である。（たとえば、Ｈｅｂｂ則理論による）シナプス可塑性、スパイクタイミング依存可塑性（ＳＴＤＰ）、非シナプス可塑性、活性依存可塑性、構造可塑性および恒常的可塑性など、様々な形の可塑性が研究されている。

[0044]ＳＴＤＰは、脳内の場合のようなニューロン間のシナプス結合の強さを調整する学習プロセスである。結合強度は、特定のニューロンの出力スパイクおよび受信入力スパイク（すなわち、活動電位）の相対的タイミングに基づいて調整される。ＳＴＤＰプロセスの下で、あるニューロンに対する入力スパイクが、平均して、そのニューロンの出力スパイクの直前に生じる傾向がある場合、長期増強（ＬＴＰ）が生じ得る。その場合、その特定の入力はいくらか強くなる。対照的に、入力スパイクが、平均して、出力スパイクの直後に生じる傾向がある場合、長期抑圧（ＬＴＤ）が生じ得る。その場合、その特定の入力はいくらか弱くなるので、「スパイクタイミング依存可塑性」と呼ばれる。したがって、ポスト・シナプス・ニューロンの興奮の原因であり得る入力は、将来的に寄与する可能性がさらに高くなる一方、ポスト・シナプス・スパイクの原因ではない入力は、将来的に寄与する可能性が低くなる。このプロセスは、結合の初期セットのサブセットが残るまで続く一方、その他すべての影響は、ゼロまたはほぼゼロへ低減される。

[0045]ニューロンは一般に出力スパイクを、その入力の多くが短い期間内に生じる（すなわち、出力をもたらすのに十分に累積している）ときに生成するので、通常残っている入力のサブセットは、時間的に相関付けられる傾向のあるものを含む。さらに、出力スパイクの前に生じる入力は強化されるので、最も早期の十分な累積を示す相関するインジケーション（indication）を提供する入力は、結局、ニューロンへの最終入力となる。

[0046]ＳＴＤＰ学習ルールは、プレ・シナプス・ニューロンのスパイク時間ｔ_preとポスト・シナプス・ニューロンのスパイク時間ｔ_postとの間の時間差（すなわち、ｔ＝ｔ_post−ｔ_pre）に応じて、プレ・シナプス・ニューロンをポスト・シナプス・ニューロンに結合するシナプスのシナプス重みを効果的に適合させ得る。ＳＴＤＰの通常の公式化は、時間差が正である（プレ・シナプス・ニューロンがポスト・シナプス・ニューロンの前に発火する）場合にシナプス重みを増加させ（すなわち、シナプスを増強し）、時間差が負である（ポスト・シナプス・ニューロンがプレ・シナプス・ニューロンの前に発火する）場合にシナプス重みを減少させる（すなわち、シナプスを抑制する）ことである。

[0047]ＳＴＤＰプロセスでは、経時的なシナプス重みの変化は通常、以下の式によって与えられるように、指数関数的減衰を使用して達成され得る。

ここで、ｋ₊およびｋ_-はそれぞれ、正の時間差および負の時間差の時間定数であり、ａ₊およびａ_-は対応するスケーリングの大きさであり、μは正の時間差および／または負の時間差に適用され得るオフセットである。

[0048]図３は、ＳＴＤＰによる、プレ・シナプス・スパイクおよびポスト・シナプス・スパイクの相対的タイミングに応じたシナプス重み変化の例示的なグラフ３００を示す。プレ・シナプス・ニューロンがポスト・シナプス・ニューロンの前に発火する場合、グラフ３００の部分３０２に示すように、対応するシナプス重みは増加し得る。この重み増加は、シナプスのＬＴＰと呼ばれ得る。グラフ部分３０２から、プレ・シナプス・スパイク時間とポスト・シナプス・スパイク時間との間の時間差に応じて、ＬＴＰの量がほぼ指数関数的に減少し得ることが観測され得る。グラフ３００の部分３０４に示すように、発火の逆の順序は、シナプス重みを減少させ、シナプスのＬＴＤをもたらし得る。

[0049]図３のグラフ３００に示すように、ＳＴＤＰグラフのＬＴＰ（原因）部分３０２に負のオフセットμが適用され得る。ｘ軸の交差３０６のポイント（ｙ＝０）は、層ｉ−１（プレ・シナプス・層）からの原因入力の相関を考慮して、最大タイムラグと一致するように構成され得る。フレームベースの入力（すなわち、入力は、スパイクまたはパルスを備える特定の持続時間のフレームの形態である）の場合、オフセット値μは、フレーム境界を反映するように計算され得る。直接的にポスト・シナプス・電位によってモデル化されるように、またはニューラル状態に対する影響の点で、フレームにおける第１の入力スパイク（パルス）が経時的に減衰することが考慮され得る。フレームにおける第２の入力スパイク（パルス）が特定の時間フレームの相関したまたは関連したものと考えられる場合、フレームの前および後の関連する時間は、その時間フレーム境界で分離され、関連する時間の値が異なり得る（たとえば、１つのフレームよりも大きい場合は負、１つのフレームよりも小さい場合は正）ように、ＳＴＤＰ曲線の１つまたは複数の部分をオフセットすることによって、可塑性の点で別様に扱われ得る。たとえば、曲線が、フレーム時間よりも大きい前後の時間で実際にゼロよりも下になり、結果的にＬＴＰの代わりにＬＴＤの一部であるようにＬＴＰをオフセットするために負のオフセットμが設定され得る。
ニューロンモデルおよび演算
[0050]有用なスパイキングニューロンモデルを設計するための一般的原理がいくつかある。良いニューロンモデルは、２つの計算レジーム、すなわち、一致検出および関数計算の点で豊かな潜在的挙動を有し得る。その上、良いニューロンモデルは、テンポラル・コーディングを可能にするための２つの要素を有する必要がある。すなわち、入力の到着時間は出力時間に影響を与え、一致検出は狭い時間ウィンドウを有し得る。最後に、計算上魅力的であるために、良いニューロンモデルは、連続時間に閉形式解（closed-form solution）を有することができ、ニアアトラクター（near attractor）と鞍点とを含む安定した挙動を有し得る。言い換えれば、有用なニューロンモデルは、実用的なニューロンモデルであり、豊かで、現実的で、生物学的に一貫した挙動をモデル化するために使用され得、神経回路のエンジニアリングとリバースエンジニアリングの両方を行うために使用され得るニューロンモデルである。

[0051]ニューロンモデルはイベント、たとえば入力の到着、出力スパイク、または内部的であるか外部的であるかを問わない他のイベントに依存し得る。豊かな挙動レパートリーを実現するために、複雑な挙動を示すことができるステート・マシーンが望まれ得る。入力寄与（ある場合）とは別個のイベントの発生自体がステート・マシーンに影響を与え、イベントの後のダイナミクスを制限し得る場合、システムの将来の状態は、単なる状態および入力の関数ではなく、むしろ状態、イベントおよび入力の関数である。

[0052]一態様では、ニューロンｎは、下記のダイナミクスによって決定される膜電圧ｖ_n（ｔ）によるスパイキングリーキー積分発火ニューロンとしてモデル化され得る。

ここでαおよびβはパラメータであり、ｗ_m,nは、プレ・シナプス・ニューロンｍをポスト・シナプス・ニューロンｎに結合するシナプスのシナプス重みであり、ｙ_m（ｔ）は、ニューロンｎの細胞体に到着するまでΔｔ_m,nに従って樹状遅延または軸索遅延によって遅延し得るニューロンｍのスパイキング出力である。

[0053]ポスト・シナプス・ニューロンへの十分な入力が達成された時間からポスト・シナプス・ニューロンが実際に発火する時間までの遅延があることに留意されたい。イジケヴィッチの単純モデルなど、動的スパイキングニューロンモデルでは、脱分極しきい値ｖ_tとピークスパイク電圧ｖ_peakとの間に差がある場合、時間遅延が生じ得る。たとえば、単純モデルでは、電圧および復元のための１対の微分方程式、すなわち、

によってニューロン細胞体ダイナミクス（neuron soma dynamics）が決定され得る。ここでｖは膜電位であり、ｕは、膜復元変数であり、ｋは、膜電位ｖの時間スケールを記述するパラメータであり、ａは、復元変数ｕの時間スケールを記述するパラメータであり、ｂは、膜電位ｖのしきい値未満変動に対する復元変数ｕの感度を記述するパラメータであり、ｖ_rは、膜静止電位であり、Ｉは、シナプス電流であり、Ｃは、膜のキャパシタンスである。このモデルによれば、ニューロンはｖ＞ｖ_peakのときにスパイクすると定義される。

Ｈｕｎｚｉｎｇｅｒ Ｃｏｌｄモデル
[0054]Ｈｕｎｚｉｎｇｅｒ Ｃｏｌｄニューロンモデルは、豊かな様々な神経挙動を再生し得る最小二重レジームスパイキング線形動的モデルである。モデルの１次元または２次元の線形ダイナミクスは２つのレジームを有することができ、時間定数（および結合）はレジームに依存し得る。しきい値未満レジームでは、時間定数は、慣例により負であり、一般に生物学的に一貫した線形方式で静止状態に細胞を戻す役目を果たすリーキーチャネルダイナミクスを表す。しきい値上レジームにおける時間定数は、慣例により正であり、一般にスパイク生成のレイテンシを生じさせる一方でスパイク状態に細胞を駆り立てる反リーキーチャネルダイナミクスを反映する。

[0055]図４に示すように、モデルのダイナミクスは２つの（またはそれよりも多くの）レジームに分割され得る。これらのレジームは、負レジーム４０２（リーキー積分発火（ＬＩＦ）ニューロンモデルと混同されないように互換的にＬＩＦレジームとも呼ばれる）および正レジーム４０４（反リーキー積分発火（ＡＬＩＦ）ニューロンモデルと混同されないように互換的にＡＬＩＦレジームとも呼ばれる）と呼ばれ得る。負レジーム４０２では、状態は将来のイベントの時点における静止（ｖ_-）の傾向がある。この負レジームでは、モデルは一般に、時間的入力検出特性と他のしきい値未満の挙動とを示す。正レジーム４０４では、状態はスパイキングイベント（ｖ_s）の傾向がある。この正レジームでは、モデルは、後続の入力イベントに応じてスパイクにレイテンシを生じさせるなどの計算特性を示す。イベントの点からのダイナミクスの公式化およびこれら２つのレジームへのダイナミクスの分離は、モデルの基本的特性である。

[0056]線形二重レジーム２次元ダイナミクス（状態ｖおよびｕの場合）は、慣例により次のように定義され得る。

ここでｑ_ρおよびｒは、結合のための線形変換変数である。

[0057]シンボルρは、ダイナミクスレジームを示すためにここで使用され、特定のレジームの関係を論述または表現するときに、それぞれ負レジームおよび正レジームについて符号「−」または「＋」にシンボルρを置き換える慣例がある。

[0058]モデル状態は、膜電位（電圧）ｖおよび復元電流ｕによって定義される。基本形態では、レジームは基本的にモデル状態によって決定される。正確で一般的な定義の微妙だが重要な側面があるが、差し当たり、モデルが、電圧ｖがしきい値（ｖ₊）を上回る場合に正レジーム４０４にあり、そうでない場合に負レジーム４０２にあると考える。

[0059]レジーム依存時間定数は、負レジーム時間定数であるτ_-と正レジーム時間定数であるτ₊とを含む。復元電流時間定数τ_uは通常、レジームから独立している。便宜上、τ_uと同様に、指数およびτ₊が一般に正となる正レジームの場合に、電圧発展（voltage evolution）に関する同じ表現が使用され得るように、減衰を反映するために負の量として負レジーム時間定数τ_-が一般に指定される。

[0060]２つの状態要素のダイナミクスは、イベントにおいて、ヌルクラインから状態をオフセットする変換によって結合され得、ここで変換変数は、

であり、δ、ε、βおよびｖ_-、ｖ₊はパラメータである。ｖ_ρのための２つの値は、２つのレジームのための参照電圧のベースである。パラメータｖ_-は、負レジームのためのベース電圧であり、膜電位は一般に、負レジームにおいてｖ_-に減衰することになる。パラメータｖ₊は、正レジームのためのベース電圧であり、膜電位は一般に、正レジームにおいてｖ₊から離れる傾向となる。

[0061]ｖおよびｕに関するヌルクラインは、それぞれ変換変数ｑ_ρおよびｒの負によって与えられる。パラメータδは，ｕヌルクラインの傾きを制御するスケール係数である。パラメータεは通常、−ｖ_-に等しく設定される。パラメータβは、両方のレジームにおいてｖヌルクラインの傾きを制御する抵抗値である。τ_ρ時間定数パラメータは、指数関数的減衰だけでなく、各レジームにおいて別個にヌルクラインの傾きを制御する。

[0062]モデルは、電圧ｖが値ｖ_sに達したときにスパイクするように定義される。続いて、状態は通常、（技術的に、スパイクイベントと同じ１つのものであり得る）リセットイベントでリセットされる。

ここで、

およびΔｕはパラメータである。リセット電圧

は通常、ｖ_-にセットされる。

[0063]瞬時結合の原理によって、状態について（また、単一の指数項による）だけではなく、特定の状態に到達するために必要とされる時間についても、閉形式解が可能である。閉形式状態解は、次のとおりである。

[0064]したがって、モデル状態は、入力（プレ・シナプス・スパイク）または出力（ポスト・シナプス・スパイク）などのイベントに伴ってのみ更新され得る。また、演算が（入力があるか、出力があるかを問わず）任意の特定の時間に実行され得る。

[0065]その上、瞬時結合原理によって、反復的技法または数値解法（たとえば、オイラー数値解法）なしに、特定の状態に到達する時間が事前に決定され得るように、ポスト・シナプス・スパイクの時間が予想され得る。前の電圧状態ｖ₀を踏まえ、電圧状態ｖ_fに到達するまでの時間遅延は、次の式によって与えられる。

[0066]スパイクが、電圧状態ｖがｖ_sに到達する時間に生じると定義される場合、電圧が所与の状態ｖにある時間から測定されたスパイクが生じるまでの時間量、または相対的な遅延に関する閉形式解は、次のとおりである。

ここで、

は通常、パラメータｖ₊にセットされるが、他の変形も可能であり得る。

[0067]モデルダイナミクスの上記の定義は、モデルが正レジームにあるか、それとも負レジームにあるかに依存する。上述のように、結合およびレジームρは、イベントに伴って計算され得る。状態の伝搬のために、レジームおよび結合（変換）変数は、最後の（前の）イベントの時間における状態に基づいて定義され得る。続いてスパイク出力時間を予想するために、レジームおよび結合変数は、次の（最新の）イベントの時間における状態に基づいて定義され得る。

[0068]Ｃｏｌｄモデルの、適時にシミュレーション、エミュレーションまたはモデルを実行するいくつかの可能な実装形態がある。これは、たとえば、イベント更新モード、ステップイベント更新モード、およびステップ更新モードを含む。イベント更新は、（特定の瞬間における）イベントまたは「イベント更新」に基づいて状態が更新される更新である。ステップ更新は、間隔（たとえば、１ｍｓ）をおいてモデルが更新される更新である。これは必ずしも、反復的技法または数値解法を必要とするとは限らない。また、イベントがステップもしくはステップ間で生じる場合または「ステップイベント」更新によってモデルを更新するのみによって、ステップベースのシミュレータにおいて限られた時間分解能でイベントベースの実装形態が可能である。

ニューラルコーディング
[0069]図１のレベルのニューロン１０２、１０６から構成されるニューラルネットワークモデルなどの有用なニューラルネットワークモデルは、コインシデンス・コーディング（coincidence coding）、テンポラル・コーディング（temporal coding）またはレート・コーディング（rate coding）テンポラル・コーディングなど、様々な好適なニューラルコーディング方式のうちのいずれかを介して情報をエンコードすることができる。コインシデンス・コーディングでは、情報は、ニューロン集団の活動電位（スパイキング活動）の一致（または時間的な近接）でエンコードされる。テンポラル・コーディングでは、ニューロンは、絶対時間であるか相対時間であるかを問わず、活動電位（すなわち、スパイク）の正確なタイミングを通して情報をエンコードする。したがって、情報は、ニューロン集団の間でスパイクの相対的タイミングでエンコードされ得る。対照的に、レート・コーディングは、発火レートまたは集団発火レートでニューラル情報をコーディングすることを伴う。

[0070]ニューロンモデルは、テンポラル・コーディングを実行し得る場合、（レートは単に、タイミングまたはスパイク間の間隔の関数であるので）レート・コーディングも実行し得る。テンポラル・コーディングを行うために、良いニューロンモデルは２つの要素を有する必要がある。すなわち、（１）入力の到着時間は出力時間に影響を与え、（２）一致検出は狭い時間ウィンドウを有し得る。テンポラル・パターンの要素を適切に遅延させることによって、要素はタイミング一致に組み込まれ得るので、結合遅延は、一致検出をテンポラル・パターン復号に拡張するための１つの手段を提供する。

到着時間
[0071]良いニューロンモデルでは、入力の到着の時間は、出力の時間に影響を与えるはずである。シナプス入力は、ディラックのデルタ関数であるか、成形ポスト・シナプス・電位（ＰＳＰ：shaped post-synaptic potential）であるかを問わず、興奮性（ＥＰＳＰ）であるか、抑制性（ＩＰＳＰ）であるかを問わず、到着時間（たとえば、デルタ関数またはステップもしくは他の入力関数の開始もしくはピークの時間）を有し、これは入力時間と呼ばれ得る。ニューロン出力（すなわち、スパイク）は、（細胞体、軸索に沿ったポイント、または軸索の端部など、どこで測定される場合でも）発生の時間を有し、これは出力時間と呼ばれ得る。出力時間は、スパイクのピークの時間、スパイクの開始の時間、または出力波形に関係する任意の他の時間であり得る。支配的な原理は、出力時間が入力時間に依存することである。

[0072]一見したところ、すべてのニューロンモデルがこの原理に従うと思われるかもしれないが、これは一般には当てはまらない。たとえば、レートベースのモデルは、この特徴を有しない。多くのスパイキングモデルも、一般には適合しない。リーキー積分発火（ＬＩＦ）モデルは、（しきい値を越えて）追加の入力がある場合にさらに速く発火することはない。その上、非常に高いタイミング分解能でモデル化された場合に適合する可能性があるモデルは多くの場合、タイミング分解能がたとえば１ｍｓのステップに限定されているときに適合しない。

入力
[0073]ニューロンモデルへの入力はディラックのデルタ関数、たとえば電流としての入力または伝導性ベースの入力を含み得る。後者の場合、ニューロン状態への寄与は連続的または状況依存的であり得る。

ニューラルモデルの実行の例示的なリモート制御および監視
[0074]上述のように、本開示の態様は、インターネットを介するなどして、リモートでニューラルモデルの実行（たとえば、上述のニューラルモデルの実行など）をリモートで制御および監視するために使用され得る方法および装置を提供する。いくつかの態様によれば、リモート位置（たとえば、ウェブクライアント）にあるクライアントは、ニューラルモデルが実行している（または、少なくとも実行を制御および監視することが可能である）サーバとの接続を確立することができる。

[0075]本明細書で使用される場合、接続という用語は、一般に、使用される実際のプロトコルにかかわらず、確立された接続を指す。接続を確立するために、様々なプロトコル（たとえば、ＴＣＰ−伝送制御プロトコル、ＵＤＰ−ユーザデータグラムプロトコル、またはＳＣＴＰ−ストリーム制御伝送プロトコル）が使用され得る。ウェブソケットは接続の１つの具体例であり、一般にＴＣＰ接続を介してエンティティ間の全二重通信を提供する技術を指す。

[0076]態様はウェブソケットとウェブクライアントとを参照して説明されているが、本明細書に提示される技術は、リモートクライアントと、人工神経システムが実行しているサーバとの間のメッセージの交換を可能にする任意のタイプのリモート接続を使用して、より広範に適用され得る。たとえば、他のメカニズムは、ニューラルモードの実行をリモートで制御および監視するための同様のメッセージのためのトランスポートとしてＴＣＰを利用し得る。

[0077]図５Ａ〜図５Ｃに示されるように、クライアントとサーバは、リクエストおよび応答の形で、制御およびデータ交換のためのメッセージを交換し得る。

[0078]図５Ａは、同期制御コマンドと同期データコマンドのためのリクエストメッセージと応答メッセージの交換のための、例示的な図５００Ａを示している。図５Ｂは、非同期制御コマンドのためのリクエストメッセージと応答メッセージの交換のための、例示的な図５００Ｂを示している。図５Ｃは、非同期データコマンドのリクエストメッセージと応答メッセージの交換のための、例示的な図５００Ｃを示している。これらのメッセージのための例示的なプロトコルおよび対応する構造は、図７Ａ〜図７Ｄを参照して以下に提供される。

[0079]図６は、本開示のいくつかの態様による、リモートで制御されるニューラルモデル実行の例示的なコマンド状態図６００を示している。図示されるように、リモートクライアントは、実行のためのモデルをロードして、ニューラルモデルの状態を保存して、ニューラルモデルをステップ実行して、ニューラルモデルの実行を一時停止する、および／またはニューラルモデルの実行を停止することが可能であり得る。

[0080]図７Ａ〜図７Ｄは、本開示のいくつかの態様による、例示的なメッセージプロトコルおよびコマンドを示している。

[0081]図７Ａは、たとえば、ニューラルモデルの実行の制御の段階の間にウェブクライアントとウェブソケットとの間で交換されるメッセージに関する、制御メッセージングのためのプロトコルおよび構造の例示的な表７００Ａを示している。図示されたコマンドは、たとえば、ウェブソケット接続が確立された後（たとえば、ウェブクライアントのｃｌｉｅｎｔ＿ｈａｎｄｌｅｒを介してｏｎ＿ｏｐｅｎ表示によって搬送されるときに）に使用され得る。コマンドは、メッセージ構造にフォーマットされ得、それらの引数はそのメッセージング構造の一部として指定され得る。ロードコマンドは、このような高レベル神経形態学的ネットワーク記述（ＨＬＮＤ）ファイル、または基本ネットワーク記述（ＥＮＤ）などの、ニューラルモデルを示す指定されたファイルをロードし得る。ファイルの場所は、ワークスペースディレクトリ内にあると予測され得る。次に、このコマンドは、ＥＮＤファイルを生成するために、サーバにＨＬＮＤファイルをコンパイルさせ得、次いでエンジンを生成して、エンジンにインスタンスをロードする。Ｓａｖｅコマンドは、ニューラルモデルの（たとえば、現在の）状態を、指定したファイル名に保存し得る。Ｒｕｎコマンドは、たとえば、指定された数のステップについて（あるいは、ＰａｕｓｅコマンドまたはＳｔｏｐコマンドが発せられるまで）ニューラルモデルを実行し得る。Ｐａｕｓｅコマンドはニューラルモデルの実行を（一時的に）休止し得、Ｓｔｏｐコマンドはニューラルモデルの実行を（永久に）停止し得る。Ｒｅｓｕｍｅコマンドは、Ｐａｕｓｅコマンドを発することによって休止した後、ニューラルモデルの実行を再開し得る。

[0082]図７Ｂは、たとえば、実行しているニューラルモデルのスパイキング活動を取得するためにウェブクライアントとウェブソケットとの間で交換されるメッセージに関する、制御メッセージングのためのプロトコルおよび構造の例示的な表７００Ｂを示している。図７Ｂに示されるスパイキングメッセージは、成功裏にロードされたニューラルモデルの様々なユニットのスパイキングを取得または設定するために使用され得る。ＧｅｔＳｐｉｋｅｓは、たとえばクエリタグを使用して指定されたユニットのスパイクを取得し得る。これは、以前（たとえば、最終ステップ）に生成されたスパイクを返し得る。ＯｐｅｎＳｐｉｋｅＳｔｒｅａｍコマンドは、クエリタグを使用して指定されたユニットのスパイクを受信するためにストリームを開き得る。スパイクは、各ステップの後に（ストリームを介して）返され得る（たとえば、ＣｌｏｓｅＳｐｉｋｅＳｔｒｅａｍコマンドが発行されるまで）。ＣｌｏｓｅＳｐｉｋｅＳｔｒｅａｍコマンドは、開かれたストリームを停止し得る。ＳｅｔＳｐｉｋｅｓコマンドは、次のステップのクエリタグを使用して指定されたユニットのスパイクを設定し得る。

[0083]図７Ｃは、たとえば、ニューラルモデルのトポロジについて問い合わせるためにウェブクライアントとウェブソケットとの間で交換されるメッセージに関する、制御メッセージングのためのプロトコルおよび構造の例示的な表７００Ｃを示している。このメッセージングは、たとえば、ニューラルモデルの様々な構成要素、およびそれらの接続性を取得および設定することを可能にし得る。たとえば、ＧｅｔＣｌａｓｓＮａｍｅＴｙｐｅＩｄＭａｐは、ロードされたモデルのユニット、シナプス、または接合部のクラス名のマップ、およびそれらの対応するｔｙｐｅｉｄを返し得る。ＧｅｔＥｌｅｍｅｎｔｓコマンドは、タグクエリを与えられたユニット、シナプス、または接合部のインスタンスを返し得る。ＧｅｔＦａｎＩｎｓコマンドは、特定のユニットまたは複数のユニットへのプレ・シナプス・であるシナプスまたは接合部を返し得（たとえば、ユニット識別のためのクラス名を使用して）、ＧｅｔＦａｎＯｕｔｓコマンドは、特定のユニットまたは複数のユニットへのポスト・シナプス・であるシナプスまたは接合部を返し得る（また、ユニット識別のためのクラス名も使用し得る）。

[0084]図７Ｄは、たとえば、ニューラルモデルの様々な状態を問い合わせるためにウェブクライアントとウェブソケットとの間で交換されるメッセージに関する、制御メッセージングのためのプロトコルおよび構造の例示的な表７００Ｄを示している。ディージスメッセージは、ニューラルモデルの様々な構成要素の変数を取得および設定することを可能にし得る。たとえば、ＧｅｔＶａｒｉａｂｌｅコマンドは、指定されたユニットまたは接合部あるいはシナプスの指定された変数の値を返し得、ＳｅｔＶａｒｉａｂｌｅコマンドは、指定されたユニットまたは接合部あるいはシナプスの指定された変数を、指定された値で設定し得、ＲｅｓｅｔＶａｒｉａｂｌｅコマンドは、指定されたユニットまたは接合部あるいはシナプスの指定された変数を、同じ指定された値でリセットし得る。

[0085]同様のタイプの構造が、ニューラルモデル実行のスパイキング活動を記録するために、ウェブクライアントとウェブソケットとの間で交換されるメッセージに関連するメッセージングを記録するために定義され得る。

[0086]図８は、本開示のいくつかの態様による、人工神経システムの実行をリモートで制御するための例示的な動作８００の流れ図である。動作８００は、たとえばリモートクライアントによって実行され得る。

[0087]動作８００は、８０２で、人工神経システムとのリモート接続を確立することによって開始する。８０４で、リモートクライアントは、人工神経システムの実行を制御するために、リモート接続を介してコマンドを発する。

[0088]図９は、クライアントデバイスによって人工神経システムの実行をリモートで制御するための例示的な動作９００の流れ図である。動作９００は、たとえば、人工神経システムが実行しているサーバによって実行され得る。

[0089]動作９００は、９０２で、クライアントデバイスとのリモート接続を確立することによって開始する。９０４で、サーバは、人工神経システムの実行を制御するために、リモート接続を介してコマンドを受信する。９０６で、サーバは、コマンドに従って人工神経システムの実行を制御する。

[0090]場合によっては、サーバは、人工神経システムのモデルが実行しているデバイスと同じ場所に配置され得る。たとえば、サーバはロボットに組み込まれ得、確立されたクライアント接続を介して人工神経システムのリモート制御を可能にする。

[0091]場合によっては、リモート接続は、実行時間の間（モデルが実行している間）に動的に確立され得る。接続は、人工神経システムのリモート分析、実行、および／または検査を可能にし得る。これは、モデルが、データを読み取って、シミュレーションを通じて再生（実行）するように構成されることを可能にし得る。

[0092]場合によっては、正または負のフィードバックが、たとえばトレーニングフェーズ中に適用され得る。場合によっては、クライアントは、正または負のフィードバックをもたらすスパイクを生成するためにサーバが解釈するコマンドを生成および発し得る。他の場合では、クライアントは、正または負のフィードバックをもたらす実際のスパイクコマンドを送信し得る。

[0093]場合によっては、クライアントコマンドは、人工神経システムから単純な状態データよりも多くを読み取ることが可能であり得る。たとえば、特定のコマンド（たとえば、「Ｅｘｔｒａｃｔ Ｎｅｔｗｏｒｋ」コマンド）は、人工神経システムのモデル構造についてのより高いレベルの情報の抽出を可能にし得る。

[0094]場合によっては、リモートコマンドは、人工神経システムの動作フローを制御するために発せられ得る。たとえば、そのようなコマンドは、クライアントが、停止、スパイクキングの生成、および状態情報の取得を行うことを可能にし得る。場合によっては、コマンドが受信されない（および／または、接続が失われる）場合のデフォルト動作が定義され得る。たとえば、人工神経システムは、実行を停止する、減少された速度で実行する、またはあらかじめ定められた方法で実行することが可能である。

[0095]図１０は、本開示のいくつかの態様による、汎用プロセッサ１００２を使用して人工神経システムのリモート制御を許可することが可能な構成要素の例示的なブロック図１０００を示している。計算ネットワーク（ニューラルネットワーク）に関連する変数（ニューラル信号）、シナプス重み、および／またはシステムパラメータは、メモリブロック１００４に記憶され得る一方、汎用プロセッサ１００２において実行される関連した命令は、プログラムメモリ１００６からロードされ得る。本開示のある態様では、汎用プロセッサ１００２にロードされた命令は、クライアントデバイスとのリモート接続を確立するためのコードと、人工神経システムの実行を制御するために、リモート接続を介してコマンドを受信するためのコードと、コマンドに従って人工神経システムの実行を制御するためのコードとを備え得る。

[0096]図１１は、本開示のいくつかの態様による、人工神経システムのリモート制御を許可することが可能な構成要素の例示的なブロック図１１００を示しており、メモリ１１０２は、相互接続ネットワーク１１０４を介して、計算ネットワーク（ニューラルネットワーク）の個々の（分散された）処理ユニット（ニューラルプロセッサ）１１０６とインターフェースされ得る。計算ネットワーク（ニューラルネットワーク）に関連する変数（ニューラル信号）、シナプス重み、および／またはシステムパラメータは、メモリ１１０２に記憶されてよく、相互接続ネットワーク１１０４の接続を介してメモリ１１０２から各処理ユニット（ニューラルプロセッサ）１１０６にロードされ得る。本開示のある態様では、処理ユニット１１０６は、クライアントデバイスとのリモート接続を確立して、人工神経システムの実行を制御するために、リモート接続を介してコマンドを受信して、コマンドに従って人工神経システムの実行を制御するように構成され得る。

[0097]図１２は、本開示のいくつかの態様による、分散されたメモリ１２０２および分散された処理ユニット（ニューラルプロセッサ）１２０４に基づいて、人工神経システムのリモート制御を許可することが可能な構成要素の例示的なブロック図１２００を示している。図１２に示すように、１つのメモリバンク１２０２が、計算ネットワーク（ニューラルネットワーク）の１つの処理ユニット１２０４と直接インターフェースされてよく、メモリバンク１２０２は、その処理ユニット（ニューラルプロセッサ）１２０４に関連する変数（ニューラル信号）、シナプス重み、および／またはシステムパラメータを記憶することができる。本開示のある態様では、処理ユニット１２０４は、クライアントデバイスとのリモート接続を確立して、人工神経システムの実行を制御するために、リモート接続を介してコマンドを受信して、コマンドに従って人工神経システムの実行を制御するように構成され得る。

[0098]図１３は、本開示のいくつかの態様による、ニューラルネットワーク１３００の例示的な実装形態を示す。図１３に示すように、ニューラルネットワーク１３００は、上述した方法の様々な動作を実行し得る複数のローカル処理ユニット１３０２を備えることができる。各処理ユニット１３０２は、ローカル状態メモリ１３０４と、ニューラルネットワークのパラメータを記憶するローカルパラメータメモリ１３０６とを備えることができる。さらに、処理ユニット１３０２は、ローカル（ニューロン）モデルプログラムを有するメモリ１３０８と、ローカル学習プログラムを有するメモリ１３１０と、ローカル接続メモリ１３１２とを備えることができる。さらに、図１３に示すように、各ローカル処理ユニット１３０２は、ローカル処理ユニットのローカルメモリのための設定を提供し得る設定処理のためのユニット１３１４と、またローカル処理ユニット１３０２間のルーティングを提供するルーティング接続処理要素１３１６とインターフェースされ得る。

[0099]本開示のいくつかの態様によれば、各ローカル処理ユニット１３０２は、ニューラルネットワークの所望の１つまたは複数の機能的特徴に基づいてニューラルネットワークのパラメータを決定し、決定されたパラメータがさらに適合、調整および更新されることで、１つまたは複数の機能的特徴を所望の機能的特徴に向けて発展させるように構成され得る。

[0100]いくつかの態様によれば、図１３に示されるネットワーク１３００の実行は、本明細書に提示されるようにリモートで制御され得る。

[0101]上述した方法の様々な動作は、対応する機能を実行することが可能な任意の好適な手段によって実行され得る。それらの手段は、限定はしないが、回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、またはプロセッサを含む、様々なハードウェアおよび／またはソフトウェア構成要素および／またはモジュールを含み得る。たとえば、様々な動作は、図１０〜図１３に示す様々なプロセッサのうちの１つまたは複数によって実行され得る。概して、図に示されている動作がある場合、それらの動作は、同様の番号をもつ対応するカウンターパートのミーンズプラスファンクション構成要素を有し得る。たとえば、図８および図９に示す動作８００および９００は、図８Ａおよび図９Ａに示す手段８００Ａおよび９００Ａに対応する。

[0102]たとえば、表示するための手段は、ディスプレイ（たとえば、モニタ、フラットスクリーン、タッチスクリーンなど）、プリンタ、または視覚的描写（たとえば、表、チャートもしくはグラフ）のためのデータを出力するための任意の他の好適な手段を備え得る。処理するための手段、受信するための手段、遅延を説明するための手段、消去するための手段、または決定するための手段は、１つまたは複数のプロセッサまたは処理ユニットを含み得る、処理システムを備え得る。記憶するための手段は、処理システムによってアクセスされ得る、メモリまたは任意の他の好適な記憶デバイス（たとえば、ＲＡＭ）を備え得る。

[0103]本明細書で使用する「決定」という用語は、多種多様なアクションを包含する。たとえば、「決定」は、計算すること、算出すること、処理すること、導出すること、調査すること、ルックアップすること（たとえば、テーブル、データベースまたは別のデータ構造においてルックアップすること）、確認することなどを含み得る。また、「決定」は、受信すること（たとえば、情報を受信すること）、アクセスすること（たとえば、メモリ中のデータにアクセスすること）などを含み得る。また、「決定」は、解決すること、選択すること、選定すること、確立することなどを含み得る。

[0104]本明細書で使用する、項目のリスト「のうちの少なくとも１つ」を指す句は、単一のメンバーを含む、それらの項目の任意の組合せを指す。一例として、「ａ、ｂ、またはｃのうちの少なくとも１つ」は、ａ、ｂ、ｃ、ａ−ｂ、ａ−ｃ、ｂ−ｃ、およびａ−ｂ−ｃを包含するものとする。

[0105]本開示に関連して説明した様々な例示的な論理ブロック、モジュール、および回路は、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ信号（ＦＰＧＡ）または他のプログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、個別ゲートまたはトランジスタ論理、個別ハードウェア構成要素、あるいは本明細書で説明した機能を実行するように設計されたそれらの任意の組合せを用いて実装または実行され得る。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであり得るが、代替として、プロセッサは、任意の市販のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラまたはステート・マシーンであり得る。プロセッサはまた、コンピューティングデバイスの組合せ、たとえば、ＤＳＰとマイクロプロセッサとの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連携する１つまたは複数のマイクロプロセッサ、あるいは任意の他のそのような構成として実装され得る。

[0106]本開示に関連して説明した方法またはアルゴリズムのステップは、ハードウェアで直接実施されるか、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュールで実施されるか、またはその２つの組合せで実施され得る。ソフトウェアモジュールは、当技術分野で知られている任意の形態の記憶媒体中に常駐し得る。使用され得る記憶媒体のいくつかの例としては、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）メモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどを含む。ソフトウェアモジュールは、単一の命令、または多数の命令を備えることができ、いくつかの異なるコードセグメント上で、異なるプログラム間で、複数の記憶媒体にわたって分散され得る。記憶媒体は、プロセッサがその記憶媒体から情報を読み取ることができ、その記憶媒体に情報を書き込むことができるように、プロセッサに結合され得る。代替として、記憶媒体はプロセッサと一体化され得る。

[0107]本明細書で開示する方法は、説明した方法を達成するための１つまたは複数のステップまたはアクションを備える。本方法のステップおよび／またはアクションは、特許請求の範囲から逸脱することなく互いに交換され得る。言い換えれば、ステップまたはアクションの特定の順序が指定されない限り、特定のステップおよび／またはアクションの順序および／または使用は、特許請求の範囲から逸脱することなく変更され得る。

[0108]説明した機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せで実装され得る。ハードウェアで実装される場合、例示的なハードウェア構成はデバイス中に処理システムを備え得る。処理システムは、バスアーキテクチャを用いて実装され得る。バスは、処理システムの特定の適用例および全体的な設計制約に応じて、任意の数の相互接続バスとブリッジとを含み得る。バスは、プロセッサと、機械可読媒体と、バスインターフェースとを含む様々な回路を互いにリンクし得る。バスインターフェースは、ネットワークアダプタを、特に、バスを介して処理システムに接続するために使用され得る。ネットワークアダプタは、信号処理機能を実装するために使用され得る。いくつかの態様では、ユーザインターフェース（たとえば、キーパッド、ディスプレイ、マウス、ジョイスティックなど）もバスに接続され得る。バスはまた、タイミングソース、周辺機器、電圧調整器、電力管理回路などの様々な他の回路にリンクし得るが、それらは当技術分野でよく知られており、したがってこれ以上は説明されない。

[0109]プロセッサは、機械可読媒体に記憶されたソフトウェアの実行を含む、バスおよび一般的な処理を管理することを担当し得る。プロセッサは、１つまたは複数の汎用および／または専用プロセッサを用いて実装され得る。例としては、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、ＤＳＰプロセッサ、およびソフトウェアを実行し得る他の回路を含む。ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語などの名称にかかわらず、命令、データ、またはそれらの任意の組合せを意味すると広く解釈されたい。機械可読媒体は、例として、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、フラッシュメモリ、ＲＯＭ（読取り専用メモリ）、ＰＲＯＭ（プログラマブル読取り専用メモリ）、ＥＰＲＯＭ（消去可能プログラマブル読取り専用メモリ）、ＥＥＰＲＯＭ（電気消去可能プログラマブル読取り専用メモリ）、レジスタ、磁気ディスク、光ディスク、ハードドライブ、または任意の他の好適な記憶媒体、あるいはそれらの任意の組合せを含み得る。機械可読媒体はコンピュータプログラム製品において実施され得る。コンピュータプログラム製品はパッケージング材料を備え得る。

[0110]ハードウェア実装形態では、機械可読媒体は、プロセッサとは別個の処理システムの一部であり得る。しかしながら、当業者なら容易に理解するように、機械可読媒体またはその任意の部分は処理システムの外部にあり得る。例として、機械可読媒体は、すべてバスインターフェースを介してプロセッサによってアクセスされ得る、伝送線路、データによって変調された搬送波、および／またはデバイスとは別個のコンピュータ製品を含み得る。代替的に、または追加で、機械可読媒体またはその任意の部分は、キャッシュおよび／または汎用レジスタファイルがそうであり得るように、プロセッサに統合され得る。

[0111]処理システムは、すべて外部バスアーキテクチャを介して他のサポート回路と互いにリンクされる、プロセッサ機能を提供する１つまたは複数のマイクロプロセッサと、機械可読媒体の少なくとも一部分を提供する外部メモリとをもつ汎用処理システムとして構成され得る。代替的に、処理システムは、プロセッサをもつＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）と、バスインターフェースと、ユーザインターフェースと、サポート回路と、単一のチップに統合された機械可読媒体の少なくとも一部分とを用いて、あるいは１つまたは複数のＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）、ＰＬＤ（プログラマブル論理デバイス）、コントローラ、ステート・マシーン、ゲート論理、個別ハードウェア構成要素、もしくは他の好適な回路、または本開示全体にわたって説明した様々な機能を実行し得る回路の任意の組合せを用いて、実装され得る。当業者なら、特定の適用例と、全体的なシステムに課される全体的な設計制約とに応じて、どのようにしたら処理システムについて説明した機能を最も良く実装し得るかを理解されよう。

[0112]機械可読媒体はいくつかのソフトウェアモジュールを備え得る。ソフトウェアモジュールは、プロセッサによって実行されたときに、処理システムに様々な機能を実行させる命令を含む。ソフトウェアモジュールは、送信モジュールと受信モジュールとを含み得る。各ソフトウェアモジュールは、単一の記憶デバイス中に常駐するか、または複数の記憶デバイスにわたって分散され得る。例として、トリガイベントが発生したとき、ソフトウェアモジュールがハードドライブからＲＡＭにロードされ得る。ソフトウェアモジュールの実行中、プロセッサは、アクセス速度を高めるために、命令のいくつかをキャッシュにロードし得る。次いで、１つまたは複数のキャッシュラインが、プロセッサによる実行のために汎用レジスタファイルにロードされ得る。以下でソフトウェアモジュールの機能に言及する場合、そのような機能は、そのソフトウェアモジュールからの命令を実行したときにプロセッサによって実装されることが理解されよう。

[0113]ソフトウェアで実装される場合、機能は、１つまたは複数の命令またはコードとしてコンピュータ可読媒体上に記憶されるか、あるいはコンピュータ可読媒体を介して送信され得る。コンピュータ可読媒体は、ある場所から別の場所へのコンピュータプログラムの転送を可能にする任意の媒体を含む、コンピュータ記憶媒体と通信媒体の両方を含む。記憶媒体は、コンピュータによってアクセスされ得る任意の利用可能な媒体であり得る。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭまたは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージまたは他の磁気記憶デバイス、あるいは命令またはデータ構造の形態の所望のプログラムコードを搬送または記憶するために使用され得、コンピュータによってアクセスされ得る、任意の他の媒体を備えることができる。また、いかなる接続もコンピュータ可読媒体を適切に名づけられる。たとえば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバーケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、または赤外線（ＩＲ）、無線、およびマイクロ波などのワイヤレス技術を使用して、ウェブサイト、サーバ、または他のリモートソースから送信される場合、同軸ケーブル、光ファイバーケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、または赤外線、無線、およびマイクロ波などのワイヤレス技術は、媒体の定義に含まれる。本明細書で使用するディスク（disk）およびディスク（disc）は、コンパクトディスク（disc）（ＣＤ）、レーザーディスク（登録商標）（disc）、光ディスク（disc）、デジタル多用途ディスク（disc）（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク（disk）、およびＢｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク（disc）を含み、ディスク（disk）は、通常、データを磁気的に再生し、ディスク（disc）は、データをレーザーで光学的に再生する。したがって、いくつかの態様では、コンピュータ可読媒体は非一時的コンピュータ可読媒体（たとえば、有形媒体）を備え得る。さらに、他の態様では、コンピュータ可読媒体は一時的コンピュータ可読媒体（たとえば、信号）を備え得る。上記の組合せもコンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。

[0114]したがって、いくつかの態様は、本明細書で提示する動作を実行するためのコンピュータプログラム製品を備え得る。たとえば、そのようなコンピュータプログラム製品は、本明細書で説明する動作を実行するために１つまたは複数のプロセッサによって実行可能である命令を記憶した（および／または符号化した）コンピュータ可読媒体を備え得る。いくつかの態様では、コンピュータプログラム製品はパッケージング材料を含み得る。

[0115]さらに、本明細書で説明した方法および技法を実行するためのモジュールおよび／または他の適切な手段は、適用可能な場合にデバイスによってダウンロードされ、および／または他の方法で取得され得ることを諒解されたい。たとえば、そのようなデバイスは、本明細書で説明した方法を実施するための手段の転送を可能にするためにサーバに結合され得る。代替的に、本明細書で説明した様々な方法は、デバイスが記憶手段をデバイスに結合または提供すると様々な方法を得ることができるように、記憶手段（たとえば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、コンパクトディスク（ＣＤ）またはフロッピーディスクなどの物理記憶媒体など）によって提供され得る。その上、本明細書で説明した方法および技法をデバイスに与えるための任意の他の好適な技法が利用され得る。

[0116]特許請求の範囲は、上記で示した厳密な構成および構成要素に限定されないことを理解されたい。上記で説明した方法および装置の構成、動作および詳細において、特許請求の範囲から逸脱することなく、様々な改変、変更および変形が行われ得る。

[0116]特許請求の範囲は、上記で示した厳密な構成および構成要素に限定されないことを理解されたい。上記で説明した方法および装置の構成、動作および詳細において、特許請求の範囲から逸脱することなく、様々な改変、変更および変形が行われ得る。
以下に、出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］
人工神経システムの実行をリモートで制御するための方法であって、
前記人工神経システムとのリモート接続を確立することと、
前記人工神経システムの実行を制御するために、前記リモート接続を介してコマンドを発することと、
を備える、方法。
［Ｃ２］
前記リモート接続を確立することが、伝送制御プロトコル（ＴＣＰ）メッセージングを介して前記リモート接続を確立することを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ３］
前記リモート接続を確立することが、ウェブソケットを介して前記リモート接続を確立することを備える、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ４］
前記コマンドが、前記人工神経システムにおいて使用されるニューロンモデルを示すファイルをロードするための少なくとも１つのコマンドを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ５］
前記コマンドが、前記人工神経システムの少なくとも一部をステップ実行する、実行を一時停止する、または実行を停止するための少なくとも１つのコマンドを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ６］
前記コマンドが、前記人工神経システムの１つまたは複数の構成要素の変数を取得することまたは設定することのうちの少なくとも１つのためのコマンドを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ７］
前記コマンドが、前記人工神経システムの１つまたは複数の構成要素の接続性に関する変数を取得することまたは設定することのうちの少なくとも１つのためのコマンドを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ８］
前記コマンドが、前記人工神経システムのスパイキング活動に関する情報を取得するためのコマンドを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ９］
前記コマンドが、前記人工神経システムのスパイキング活動を記録するための情報を取得するためのコマンドを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１０］
クライアントデバイスによって人工神経システムの実行のリモート制御を可能にするための方法であって、
前記クライアントデバイスとのリモート接続を確立することと、
前記人工神経システムの実行を制御するために、前記リモート接続を介してコマンドを受信することと、
前記コマンドに従って前記人工神経システムの実行を制御することと、
を備える、方法。
［Ｃ１１］
前記リモート接続を確立することが、伝送制御プロトコル（ＴＣＰ）メッセージングを介して前記リモート接続を確立することを備える、Ｃ１０に記載の方法。
［Ｃ１２］
前記リモート接続を確立することが、ウェブソケットを介して前記リモート接続を確立することを備える、Ｃ１１に記載の方法。
［Ｃ１３］
前記コマンドが、前記人工神経システムにおいて使用されるニューロンモデルを示すファイルをロードするための少なくとも１つのコマンドを備える、Ｃ１０に記載の方法。
［Ｃ１４］
前記コマンドが、前記人工神経システムの少なくとも一部のステップ実行する、実行を一時停止する、または実行を停止するための少なくとも１つのコマンドを備える、Ｃ１０に記載の方法。
［Ｃ１５］
前記コマンドが、前記人工神経システムの１つまたは複数の構成要素の変数を取得することまたは設定することのうちの少なくとも１つのためのコマンドを備える、Ｃ１０に記載の方法。
［Ｃ１６］
前記コマンドが、前記人工神経システムの１つまたは複数の構成要素の接続性に関する変数を取得することまたは設定することのうちの少なくとも１つのためのコマンドを備える、Ｃ１０に記載の方法。
［Ｃ１７］
前記コマンドが、前記人工神経システムのスパイキング活動に関する情報を取得するためのコマンドを備える、Ｃ１０に記載の方法。
［Ｃ１８］
前記コマンドが、前記人工神経システムのスパイキング活動を記録するための情報を取得するためのコマンドを備える、Ｃ１０に記載の方法。
［Ｃ１９］
人工神経システムの実行をリモートで制御するための装置であって、
前記人工神経システムとのリモート接続を確立するための手段と、
前記人工神経システムの実行を制御するために、前記リモート接続を介してコマンドを発するための手段と、
を備える、装置。
［Ｃ２０］
クライアントデバイスによる人工神経システムの実行のリモート制御を可能にするための装置であって、
前記クライアントデバイスとのリモート接続を確立するための手段と、
前記人工神経システムの実行を制御するために、前記リモート接続を介してコマンドを受信するための手段と、
前記コマンドに従って前記人工神経システムの実行を制御するための手段と、
を備える、装置。

Claims (20)

1. 人工神経システムの実行をリモートで制御するための方法であって、
   前記人工神経システムとのリモート接続を確立することと、
   前記人工神経システムの実行を制御するために、前記リモート接続を介してコマンドを発することと、
   を備える、方法。
2. 前記リモート接続を確立することが、伝送制御プロトコル（ＴＣＰ）メッセージングを介して前記リモート接続を確立することを備える、請求項１に記載の方法。
3. 前記リモート接続を確立することが、ウェブソケットを介して前記リモート接続を確立することを備える、請求項２に記載の方法。
4. 前記コマンドが、前記人工神経システムにおいて使用されるニューロンモデルを示すファイルをロードするための少なくとも１つのコマンドを備える、請求項１に記載の方法。
5. 前記コマンドが、前記人工神経システムの少なくとも一部をステップ実行する、実行を一時停止する、または実行を停止するための少なくとも１つのコマンドを備える、請求項１に記載の方法。
6. 前記コマンドが、前記人工神経システムの１つまたは複数の構成要素の変数を取得することまたは設定することのうちの少なくとも１つのためのコマンドを備える、請求項１に記載の方法。
7. 前記コマンドが、前記人工神経システムの１つまたは複数の構成要素の接続性に関する変数を取得することまたは設定することのうちの少なくとも１つのためのコマンドを備える、請求項１に記載の方法。
8. 前記コマンドが、前記人工神経システムのスパイキング活動に関する情報を取得するためのコマンドを備える、請求項１に記載の方法。
9. 前記コマンドが、前記人工神経システムのスパイキング活動を記録するための情報を取得するためのコマンドを備える、請求項１に記載の方法。
10. クライアントデバイスによって人工神経システムの実行のリモート制御を可能にするための方法であって、
    前記クライアントデバイスとのリモート接続を確立することと、
    前記人工神経システムの実行を制御するために、前記リモート接続を介してコマンドを受信することと、
    前記コマンドに従って前記人工神経システムの実行を制御することと、
    を備える、方法。
11. 前記リモート接続を確立することが、伝送制御プロトコル（ＴＣＰ）メッセージングを介して前記リモート接続を確立することを備える、請求項１０に記載の方法。
12. 前記リモート接続を確立することが、ウェブソケットを介して前記リモート接続を確立することを備える、請求項１１に記載の方法。
13. 前記コマンドが、前記人工神経システムにおいて使用されるニューロンモデルを示すファイルをロードするための少なくとも１つのコマンドを備える、請求項１０に記載の方法。
14. 前記コマンドが、前記人工神経システムの少なくとも一部のステップ実行する、実行を一時停止する、または実行を停止するための少なくとも１つのコマンドを備える、請求項１０に記載の方法。
15. 前記コマンドが、前記人工神経システムの１つまたは複数の構成要素の変数を取得することまたは設定することのうちの少なくとも１つのためのコマンドを備える、請求項１０に記載の方法。
16. 前記コマンドが、前記人工神経システムの１つまたは複数の構成要素の接続性に関する変数を取得することまたは設定することのうちの少なくとも１つのためのコマンドを備える、請求項１０に記載の方法。
17. 前記コマンドが、前記人工神経システムのスパイキング活動に関する情報を取得するためのコマンドを備える、請求項１０に記載の方法。
18. 前記コマンドが、前記人工神経システムのスパイキング活動を記録するための情報を取得するためのコマンドを備える、請求項１０に記載の方法。
19. 人工神経システムの実行をリモートで制御するための装置であって、
    前記人工神経システムとのリモート接続を確立するための手段と、
    前記人工神経システムの実行を制御するために、前記リモート接続を介してコマンドを発するための手段と、
    を備える、装置。
20. クライアントデバイスによる人工神経システムの実行のリモート制御を可能にするための装置であって、
    前記クライアントデバイスとのリモート接続を確立するための手段と、
    前記人工神経システムの実行を制御するために、前記リモート接続を介してコマンドを受信するための手段と、
    前記コマンドに従って前記人工神経システムの実行を制御するための手段と、
    を備える、装置。

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