RU2028669C1

RU2028669C1 - Device for simulating neuron

Info

Publication number: RU2028669C1
Authority: RU
Inventors: А.Г. Жуков; Т.С. Лаврова; А.В. Савельев
Original assignee: Уфимский государственный авиационный университет
Priority date: 1991-02-12
Filing date: 1991-02-12
Publication date: 1995-02-09

Abstract

FIELD: computer technology. SUBSTANCE: working point of somatic functional converter 18 is shifted to value being lower than threshold one at increase is hyperpolarization of neuron membrane under effect of amplification of braking synapses. In this case signal at output of the converter lowers to zero which causes switching comparator 21 and shorting switch 22 out. As a result, amplitude characteristics of functional converters 11 shift to arising threshold proportionally to total signal of braking postsynaptic potential which has been got by spatial-temporal adding of output signals of all the units 3 for modelling braking synapses in the second additive adder 25. EFFECT: improved precision; improved efficiency. 3 dwg

Description

Изобретение относится к вычислительной технике и биокибернетике и может быть использовано при исследовании процессов нервной системы методами моделирования, а также в специализированных процессорах. The invention relates to computing and bio-cybernetics and can be used to study the processes of the nervous system by modeling methods, as well as in specialized processors.

Известно устройство для моделирования нейрона, содержащее тормозящие и возбуждающие синаптические входы, блоки моделирования синапсов и блоки моделирования дистальных синапсов, состоящих из формирователей входных сигналов, преобразователей частоты в напряжение и блоков задания весовых коэффициентов, соединенных последовательно; блоки моделирования дистальных синапсов содержат также функциональные преобразователи с трапецеидальной характеристикой и преобразователи напряжения в частоту, также соединенные последовательно. Блоки моделирования дендритов, состоящие из последовательно соединенных интегрирующих RC-цепочек с резисторами и конденсаторами; аддитивный сумматор, соматический функциональный преобразователь с трапецеидальной характеристикой и преобразователь напряжения в частоту, выход которого является выходом устройства; входы блоков моделирования дендритов соединены с выходами блоков моделирования синапсов, а выходы блоков моделирования дендритов подключены ко входам аддитивного сумматора, выход которого через соматический функциональный преобразователь соединен со входом преобразователя напряжения в частоту. A device for simulating a neuron is known, which contains inhibitory and exciting synaptic inputs, synapse modeling blocks and distal synapse modeling blocks, consisting of input signal conditioners, frequency to voltage converters, and weighting task units connected in series; distal synapse modeling blocks also contain trapezoidal functional converters and voltage to frequency converters, also connected in series. Dendrite modeling blocks, consisting of series-connected integrating RC chains with resistors and capacitors; additive adder, somatic functional transducer with trapezoidal characteristic and voltage to frequency converter, the output of which is the output of the device; the inputs of the dendrite simulation blocks are connected to the outputs of the synapse simulation blocks, and the outputs of the dendrite simulation blocks are connected to the inputs of the additive adder, the output of which is connected through the somatic functional converter to the input of the voltage to frequency converter.

Недостатком известного устройства для моделирования нейрона является низкая точность моделирования функционирования дистальных синапсов, способных генерировать спайки, а также низкая точность воспроизведения подавления дендритных спайков при повышении гиперполяции, вызванной суммацией тормозящего постсинаптического потенциала (ТПСП). A disadvantage of the known device for modeling a neuron is the low accuracy of modeling the functioning of distal synapses capable of generating spikes, as well as the low reproduction accuracy of suppression of dendritic spikes with increased hyperpolation caused by the summation of inhibitory postsynaptic potential (TPPS).

Известно устройство для моделирования нейрона, содержащее блоки моделирования синапсов синаптические входы, блоки моделирования дистальных синапсов, состоящие из последовательно соединенных формирователей входных сигналов, преобразователей частоты в напряжение, блоков задания весовых коэффициентов, а блоки моделирования дистальных синапсов, каждый из которых состоит кроме того из последовательно соединенных функционального преобразователя напряжения в частоту и синаптического функционального преобразователя, причем, вход функционального преобразователя соединен с выходом блока задания весового коэффициента, а выход синаптического преобразователя напряжения в частоту является выходом блока моделирования дистального синапса, каждый из которых содержит также компаратор и ключ, причем, в каждом блоке вход компаратора соединен с выходом синаптического функционального преобразователя, а выход компаратора подключен к управляющему входу ключа, выход блока задания весового коэффициента соединен через ключ с выходом синаптического преобразователя напряжения в частоту; блоки моделирования дендритов, состоящие из лестничного соединения резисторов и конденсаторов; аддитивный сумматор, соматический функциональный преобразователь и соматический преобразователь напряжения в частоту, выход которого является выходом устройства, а вход соединен с выходом соматического функционального преобразователя, вход которого, в свою очередь, соединен с выходом аддитивного сумматора, входы которого подключены к выходам блоков моделирования дендритов, входы каждого из которых кроме дистального соединены с выходами блоков моделирования возбуждающих и тормозящих синапсов, а дистальные входы блоков моделирования дендритов соединены с выходами блоков моделирования дистальных синапсов. A device for simulating a neuron is known, which contains synaptic input synaptic modeling blocks, distal synapse modeling blocks, consisting of input signal shapers, frequency to voltage converters, weighting task units, and distal synapse modeling blocks, each of which also consist of connected functional converter of voltage to frequency and synaptic functional converter, moreover, the input of the ion converter is connected to the output of the weighting task unit, and the output of the synaptic voltage to frequency converter is the output of the distal synapse modeling unit, each of which also contains a comparator and a key, and, in each block, the comparator input is connected to the output of the synaptic functional converter, and the comparator output connected to the control input of the key, the output of the unit for setting the weight coefficient is connected through the key to the output of the synaptic voltage converter in h asthotu; dendrite modeling blocks, consisting of a ladder connection of resistors and capacitors; an additive adder, a somatic functional converter and a somatic voltage to frequency converter, the output of which is the output of the device, and the input is connected to the output of the somatic functional converter, the input of which, in turn, is connected to the output of the additive adder, the inputs of which are connected to the outputs of the dendrite modeling blocks, the inputs of each of which, in addition to the distal, are connected to the outputs of the simulation blocks of exciting and inhibiting synapses, and the distal inputs of the simulation blocks I dendrites connected to the outputs of distal synapse modeling blocks.

Хотя известное устройство позволяет воспроизводить импульсную и градуальную активность дистальных синапсов, однако оно обладает низкой точностью воспроизведения активности реального нейрона в связи со значительным упрощением моделирования процессов в дистальных синапсах, а именно, по причине невозможности воспроизведения последних, от общего суммарного тормозящего постсинаптического потенциала, что свойственно широкому классу биологических нейронов, в том числе нейронам сегментов спинного мозга. Although the known device allows reproducing the impulse and degree activity of distal synapses, it has a low accuracy of reproducing the activity of a real neuron due to the significant simplification of modeling processes in distal synapses, namely, because of the impossibility of reproducing the latter from the total total inhibitory postsynaptic potential, which is characteristic a wide class of biological neurons, including neurons of segments of the spinal cord.

Целью изобретения является повышение достоверности моделирования нейрона за счет воспроизведения более реалистической работы дистальных синапсов, благодаря моделированию эффектов потенциалозависимости дендритных спайков от суммарных тормозящих постсинаптических потенциалов. The aim of the invention is to increase the reliability of neuron modeling by reproducing the more realistic operation of distal synapses, by modeling the effects of voltage-dependent dendritic spikes on the total inhibitory postsynaptic potentials.

Поставленная цель достигается тем, что в известное устройство введены второй аддитивный сумматор с числом входов, равным общему числу тормозящих синапсов на нейроне, управляющий вход в функциональном преобразователе каждого дистального синапса, компаратор, инерционное звено, ключ и дендритные выходы устройства от блоков моделирования дендритов, причем выходы блоков моделирования всех тормозящих синапсов, расположенных на всех дендритах, соединены со входами второго аддитивного сумматора, выход последнего соединен со входом инерционного звена, выход которого через ключ подключен к управляющим входам функциональных преобразователей всех блоков моделирования дистальных синапсов, управляющий вход ключа соединен с выходом компаратора, вход которого подключен к выходу соматического функционального преобразователя. This goal is achieved by the fact that a second additive adder with a number of inputs equal to the total number of inhibitory synapses on a neuron, a control input in the functional transducer of each distal synapse, a comparator, an inertial link, a key and dendritic outputs of the device from dendrite modeling blocks is introduced into the known device the outputs of the simulation blocks of all inhibitory synapses located on all dendrites are connected to the inputs of the second additive adder, the output of the latter is connected to the inertia input link, the output of which through the key is connected to the control inputs of the functional converters of all distal synapse modeling blocks, the control input of the key is connected to the output of the comparator, the input of which is connected to the output of the somatic functional converter.

Дополнительно введенные элементы - второй аддитивный сумматор, ключ, компаратор, инерционное звено являются известными и широко применяются в вычислительной технике и автоматике. Однако предложенное их соединение, обуславливающее их взаимодействие между собой и взаимодействие их с элементами и связями прототипа и функционирование устройства в целом, неизвестно из литературных источников и позволяет реализовать цель изобретения, т.е. повысить точность воспроизведения реакций реального биологического нейрона за счет моделирования невоспроизводимых ранее в моделях эффектов потенциалозависимости дендритных спайков нейрона, вплоть до их подавления, от суммарного тормозящего потенциала, создающего гиперполяризацию мембраны, что более приближает многозначность ответов нейрона к реальной. Таким образом, эффект от введения дополнительных элементов значительно превышает сумму эффектов от каждого элемента, в результате чего можно считать отличительные признаки предлагаемого изобретения существенными отличиями. Additionally introduced elements - the second additive adder, key, comparator, inertial link are known and are widely used in computer engineering and automation. However, their proposed connection, which determines their interaction with each other and their interaction with the elements and connections of the prototype and the functioning of the device as a whole, is unknown from the literature and allows to realize the purpose of the invention, i.e. to increase the accuracy of reproducing the reactions of a real biological neuron by modeling the effects of the voltage-dependent neuron dendritic spikes, which are not previously reproduced in the models, up to their suppression, on the total inhibitory potential, which creates hyperpolarization of the membrane, which brings neuron responses to real ones more ambiguously. Thus, the effect of introducing additional elements significantly exceeds the sum of the effects of each element, as a result of which the distinguishing features of the present invention can be considered significant differences.

На фиг. 1 изображена функциональная схема устройства для моделирования нейрона; на фиг. 2 - пример его реализации; на фиг. 3 - амплитудная характеристика синаптического функционального преобразователя 11. In FIG. 1 shows a functional diagram of a device for modeling a neuron; in FIG. 2 - an example of its implementation; in FIG. 3 - amplitude characteristic of the synaptic functional transducer 11.

Устройство для моделирования нейрона содержит (фиг.1): тормозящие входы 1, возбуждающие входы 2 блоков моделирования тормозящих 3 и возбуждающих 4 синапсов, входы 5 дистальных синапсов блоков 6 моделирования дистальных синапсов, блоки 3 и 4 моделирования тормозящих и возбуждающих синапсов состоят из последовательно соединенных формирователей 7 входных сигналов, преобразователей 8 частоты в напряжение и блоков 9 задания весовых коэффициентов, выходы которых являются выходами блоков 3 и 4 моделирования синапсов, которые подключены к соответствующим входам блоков 10 моделирования дендритов; блоки 6 моделирования дистальных синапсов состоят также из синаптических функциональных преобразователей 11, компараторов 12, ключей 13 и преобразователей напряжения в частоту 14, причем в каждом блоке 6 выход блока 9 соединен со входом преобразователя 11, выход которого подключен ко входу компаратора 12 и преобразователя 14 напряжения в частоту, выход компаратора соединен с управляющим входом ключа 13, вход которого соединен с выходом блока 9, а выход - с выходом преобразователя 14 и является выходом блоков 6 моделирования дистальных синапсов, которые соединены с дистальными входами блоков 10 моделирования дендритов; блоки 10 моделирования дендритов состоят из резисторов 15 и конденсаторов 16, включенных в лестничную цепь, левый (по схеме) узел которой является дистальным входом, а правый узел - проксимальным выходом; аддитивный сумматор 17, соматический функциональный преобразователь 18 с трапецеидальной амплитудной характеристикой; соматический преобразователь 19 напряжения в частоту, выход которого является выходом 20 устройства; компаратор 21, ключ 22, управляющие входы 23 синаптических функциональных преобразователей 11, инерционное звено 24, второй аддитивный сумматор 25, причем выходы блоков 10 моделирования дендритов соединены со входами первого аддитивного сумматора 17, выход его соединен со входом преобразователя 18 с трапецеидальной характеристикой, выход которого подключен ко входу преобразователя 19 напряжения в частоту и входу компаратора 21, выход которого подключен к управляющему входу ключа 22, вход которого соединен с выходом инерционного звена 24, а выход - со всеми управляющими входами 23 синаптических функциональных преобразователей 11; выходы всех блоков 3 тормозящих синапсов подключены ко входам второго аддитивного сумматора 25, выход которого соединен со входом инерционного звена 24; дендритные выходы 26, которыми являются некоторые узлы лестничной цепи блоков 10 моделирования дендритов. A device for simulating a neuron contains (Fig. 1): inhibitory inputs 1, exciting inputs of 2 modeling blocks of inhibiting 3 and exciting 4 synapses, inputs of 5 distal synapses of modeling blocks 6 of distal synapses, modeling blocks 3 and 4 of inhibiting and exciting synapses consist of series-connected shapers 7 input signals, frequency to voltage converters 8, and weight setting blocks 9, the outputs of which are outputs of synapses modeling blocks 3 and 4, which are connected to the corresponding the inputs of the dendrite modeling blocks 10; blocks 6 for modeling distal synapses also consist of synaptic functional converters 11, comparators 12, keys 13 and voltage converters to frequency 14, and in each block 6 the output of block 9 is connected to the input of converter 11, the output of which is connected to the input of comparator 12 and voltage converter 14 in frequency, the comparator output is connected to the control input of the key 13, the input of which is connected to the output of block 9, and the output is connected to the output of the transducer 14 and is the output of distal synapse modeling blocks 6, which rye connected to the distal inputs of blocks 10 simulation of dendrites; blocks 10 simulation of dendrites consist of resistors 15 and capacitors 16 included in the ladder chain, the left (according to the diagram) the node of which is the distal input, and the right node is the proximal output; additive adder 17, somatic functional Converter 18 with a trapezoidal amplitude characteristic; somatic voltage to frequency converter 19, the output of which is the output 20 of the device; comparator 21, key 22, control inputs 23 of synaptic functional converters 11, inertial link 24, second additive adder 25, and the outputs of dendrite modeling blocks 10 are connected to the inputs of the first additive adder 17, its output is connected to the input of the transducer 18 with a trapezoidal characteristic, the output of which connected to the input of the voltage Converter 19 in frequency and the input of the comparator 21, the output of which is connected to the control input of the key 22, the input of which is connected to the output of the inertial link 24, and the output - all control inputs 23 of the synaptic functional converters 11; the outputs of all blocks 3 of the inhibitory synapses are connected to the inputs of the second additive adder 25, the output of which is connected to the input of the inertial link 24; dendritic outputs 26, which are some nodes of the ladder chain of blocks 10 simulation of dendrites.

Устройство для моделирования нейрона работает следующим образом. A device for simulating a neuron works as follows.

На тормозящие 1 и возбуждающие 2 входы блоков моделирования тормозящих 3 и возбуждающих 4 синапсов и входы 5 блоков 6 моделирования дистальных синапсов подаются входные спайковые последовательности в виде частоты следования импульсов. Эти импульсы стабилизируются по амплитуде и длительности в формирователях 7 входных сигналов каждого блока моделирования синапсов 3,4,6 и подаются на входы преобразователей 8 частоты в напряжение во всех блоках 3,4 и 6 моделированных синапсов, где преобразуются в пульсирующее напряжение локальных постсинаптических потенциалов (ПСП) от каждого синапса, пропорциональное текущей частоте соответствующей импульсной последовательности. Далее происходит масштабирование по амплитуде и знаку ПСП в блоках 9 задания весовых коэффициентов (в блоках 9 тормозящих синапсов 3 ПСП инвертируются, что соответствует знаку тормозящих ПСП реального нейрона). После этого полученные ПСП с выходов блоков 3 и 4 поступают на соответствующие их расположению входы блоков 10 моделирования дендритов. ПСП с выходов блоков 9 задания весовых коэффициентов в дистальных синапсах поступают на входы синаптических функциональных преобразователей 11 с трапецеидальной амплитудной характеристикой "вход-выход". Если частоты импульсной последовательности, поступающей на вход 5 дистального синапса 6, такова, что уровень ПСП с выхода блока 9 данного блока 6 моделирования дистального синапса не превышает порога данного функционального преобразователя 11, то на выходе последнего напряжение равно нулю и компаратор 12 находится в состоянии логического нуля, в результате чего ключ 13 замкнут и ПСП с выхода блока 9 проходит через ключ 13 на дистальный вход соответствующего блока 10 моделирования дендрита. При увеличении частоты входных импульсов на входе 5 так, что сигнал ПСП с выхода блока 9 начинает превышать порог преобразователя 11, на выходе последнего появляется напряжение в соответствии с трапецеидальной амплитудной характеристикой преобразователя 11, на выходе компаратора 12 с момента появления этого напряжения появляются сигнал логической единицы, размыкающий по управляющему входу ключ 13 и отключающий таким образом выход блока 9 от выхода блока 6 моделирования дистального синапса и, соответственно, от дистального входа блока 10. Сигнал с выхода преобразователя 11 поступает на вход преобразователя 11 напряжения в частоту, где преобразуется в импульсную последовательность дендритных спайков, частота которой пропорциональна уровню напряжения с выхода преобразователя 11. Полученные таким образом дендритные спайки распространяются вдоль лестничной RC-цепи, моделирующей дендрит 10 и состоящей из резисторов 15 и конденсаторов 16, накладываясь на распространяющиеся также по цепи блока 10 ПСП с выходов блока возбуждающих 4 и тормозящих синапсов, образуя с ними сложную интерференционную картину в соответствии со знаками и фазами сигналов. Результирующие сигналы снимаются с проксимальной части блоков 10 моделирования дендритов и с выходов последних подаются на аддитивный сумматор 17, где происходит пространственно-временное суммирование результирующих сигналов с отдельных дендритов 10. Если суммарный сигнал с выхода сумматора 17 не превышает порога соматического функционального преобразователя 18 с трапецеидальной амплитудной характеристикой, то напряжение на выходе последнего и, соответственно, на выходе 20 соматического преобразователя 19 напряжения в частоту, являющегося выходом устройства, равно нулю. При превышении суммарным напряжением с выхода сумматора 17 порога преобразователя 18, что определяется состоянием процессов дендритной части, на выходе преобразователя 18 появляется напряжение в соответствии с его амплитудной характеристикой, которое преобразуется в частоту следования импульсов в преобразователе 19, что моделирует спайковую активность нейрона на выходе 20 устройства. При этом сигнал с выхода соматического функционального преобразователя поступает на вход компаратора 21, на выходе которого появляется сигнал логической единицы с момента появления сигнала на выходе функционального преобразователя 18, который, поступая на управляющий вход ключа 22, размыкает его и отсоединяет цепи управляющих входов 23 синаптических функциональных преобразователей 11 от выхода инерционного звена 24, в результате чего устройство работает аналогично устройству-прототипу. The input spike sequences in the form of the pulse repetition rate are applied to the inhibitory 1 and exciting 2 inputs of the simulation blocks of the inhibitory 3 and excitation 4 synapses and the inputs of 5 blocks 6 of the simulation of distal synapses. These pulses are stabilized in amplitude and duration in the shapers 7 of the input signals of each synapse modeling block 3,4,6 and are fed to the inputs of the frequency converters 8 to voltage in all blocks of 3,4 and 6 simulated synapses, where they are converted to the pulsating voltage of local postsynaptic potentials ( PSP) from each synapse, proportional to the current frequency of the corresponding pulse sequence. Next, the amplitude and sign of the SRP are scaled in blocks 9 for setting weights (in blocks 9 of the inhibitory synapses 3 SRPs are inverted, which corresponds to the sign of the inhibitory SRPs of a real neuron). After that, the obtained SRP from the outputs of blocks 3 and 4 are fed to the inputs of blocks 10 for modeling dendrites corresponding to their location. SRP from the outputs of blocks 9 for setting weights in the distal synapses are fed to the inputs of the synaptic functional transducers 11 with a trapezoidal input-output amplitude characteristic. If the frequency of the pulse sequence supplied to the input 5 of the distal synapse 6 is such that the SRP level from the output of block 9 of this block 6 of modeling the distal synapse does not exceed the threshold of this functional converter 11, then the output voltage of the latter is zero and the comparator 12 is in a logical state zero, as a result of which the key 13 is closed and the SRP from the output of block 9 passes through the key 13 to the distal input of the corresponding block 10 of dendrite modeling. When the frequency of the input pulses at input 5 is increased so that the SRP signal from the output of block 9 begins to exceed the threshold of the converter 11, the voltage output in accordance with the trapezoidal amplitude characteristic of the converter 11 appears at the output of the latter, and a logical unit signal appears at the output of the comparator 12 , a key 13 disconnecting at the control input and thus disconnecting the output of block 9 from the output of block 6 of modeling the distal synapse and, accordingly, from the distal input of block 10. Al from the output of the converter 11 is fed to the input of the voltage converter 11 to the frequency, where it is converted into a pulse sequence of dendritic spikes, the frequency of which is proportional to the voltage level from the output of the converter 11. The dendritic spikes thus obtained propagate along the ladder RC circuit modeling dendrite 10 and consisting of resistors 15 and capacitors 16, superimposing on the SRP also propagating along the circuit of block 10 from the outputs of the block of exciting 4 and inhibitory synapses, forming a complex interference with them tional pattern in accordance with the phases of the signals and signs. The resulting signals are taken from the proximal part of the dendrite modeling blocks 10 and from the outputs of the latter are fed to the additive adder 17, where the space-time summation of the resulting signals from the individual dendrites 10 occurs. If the total signal from the output of the adder 17 does not exceed the threshold of the somatic functional transducer 18 with trapezoidal amplitude characteristic, the voltage at the output of the latter and, accordingly, at the output 20 of the somatic voltage to frequency converter 19, which is the output of the device is zero. When the total voltage from the output of the adder 17 exceeds the threshold of the transducer 18, which is determined by the state of the processes of the dendritic part, a voltage appears at the output of the transducer 18 in accordance with its amplitude characteristic, which is converted to the pulse repetition rate in the transducer 19, which simulates the spike activity of the neuron at the output 20 devices. At the same time, the signal from the output of the somatic functional converter is fed to the input of the comparator 21, the output of which is the signal of the logical unit from the moment the signal appears at the output of the functional converter 18, which, entering the control input of the key 22, opens it and disconnects the control input circuits 23 of the synaptic functional converters 11 from the output of the inertial link 24, as a result of which the device operates similarly to the prototype device.

При усилении тормозной стимуляции нейрона путем активации большего числа тормозящих синапсов 3, либо повышения частот входных импульсных последовательностей, поступающих на тормозящие входы 1 устройства, происходит сдвиг общего суммарного потенциала на мембране нейрона в сторону гиперполяризации, что может привести к тому, что суммарный сигнал аксонного холмика с выхода сумматора 17 станет меньше порога соматического функционального преобразователя 18 и сигнал на выходе компаратора 21 в результате этого будет равен логическому нулю, что переключит ключ 22 в замкнутое состояние и соединит, тем самым, выход инерционного звена 24 со всеми управляющими входами синаптических функциональных преобразователей 11 блоков 6 моделирования дистальных синапсов. Кроме того, сигналы тормозящих ПСП с выходов всех блоков 3 моделирования тормозящих синапсов со всех блоков 10 моделирования дендритов поступают на входы второго аддитивного сумматора 25, где происходит их пространственно-временное суммирование и суммарный тормозящий ПСП поступает на вход инерционного звена 24, где происходят масштабирование его статическим коэффициентом передачи звена и сглаживание резких скачков суммарного ТПСП и, далее, осуществляется передача полученного таким образом управляющего напряжения с выхода инерционного звена 24 через замкнутый ключ 22 на управляющие входы синаптических функциональных преобразователей 11. При этом амплитудная характеристика преобразователей 1 смещается в сторону увеличения порога, как показано на фиг. 3, что изменяет частоту генерации дендритных спайков в зависимости от положения рабочей точки (т.е. от частоты входной последовательности) на конкретной характеристике каждого конкретного формирователя 11. При дальнейшем возрастании уровня тормозящей стимуляции величина сигнала с входа инерционного звена 24 также увеличивается, что приводит к увеличению сдвига характеристик формирователей 11 и затруднению генерации дендритных спайков за счет увеличения порога каждого дистального синапса вплоть до подавления генерации. Момент наступления подавления генерации дендритных спайков для каждого дистального синапса, таким образом, строго индивидуален и определяется количественными параметрами характеристики каждого функционального преобразователя 11, подбираемым для каждого синапса отдельно в соответствии с биологическими аналогом, и величиной стимуляции данного синапса. Таким образом осуществляется эффект подавления дистальных спайков и зависимость их от общей гиперполяризации нейрона, свойственной реальному нейрону и не воспроизводимая ранее в моделях. Причем аналогично биологическому нейрону, подавление дендритных спайков наступает при более значительной гиперполяризации (вызванной суммацией ТПСП), чем спайки аксонного холмика (начального сегмента) с выхода 20 устройства. При этом изменяется (уменьшается) степень вклада дистальных синапсов, и хотя в моменты подавления генерации дендритных спайков сигнал на выходе устройства равен нулю, т.е. нейрон молчит по аксонному выходу, тем не менее он изменил свое состояние, которое теперь является динамичным и зависит от степени активации тормозящих синапсов, и при последующей активации нейрона по аксонному выходу 20 необходима совершенно другая картина афферентного возбуждения за счет изменения вклада дистальных синапсов. Таким образом осуществляется моделирование взаимного влияния деятельности синапсов разной модальности через накопление суммарных ТПСП, что существенно изменяет также результат интерференции локальных ПСП, наблюдаемой на дендритных выходах устройства 26. When the inhibitory stimulation of a neuron is enhanced by activating a larger number of inhibitory synapses 3, or by increasing the frequencies of the input pulse sequences arriving at the inhibitory inputs 1 of the device, the total total potential on the neuron membrane shifts toward hyperpolarization, which can lead to the total signal of the axon knoll from the output of the adder 17 will become less than the threshold of the somatic functional Converter 18 and the signal at the output of the comparator 21 as a result of this will be a logical zero, th key switch 22 in a closed state and connect thereby output inertia component 24 with all of the control inputs of functional synaptic transmitters 11 6 units simulation distal synapses. In addition, the signals of inhibitory memory bandwidths from the outputs of all blocks 3 of the simulation of inhibitory synapses from all blocks 10 of the simulation of dendrites are fed to the inputs of the second additive adder 25, where they are spatio-temporally summed and the total inhibitory memory bandwidth is fed to the input of the inertial link 24, where it is scaled static link transfer coefficient and smoothing of sharp jumps in the total TPPS and, further, the control voltage obtained in this way is transmitted from the inertial output link 24 through a closed key 22 to the control inputs of the synaptic functional transducers 11. In this case, the amplitude characteristic of the transducers 1 is shifted towards increasing the threshold, as shown in FIG. 3, which changes the frequency of generation of dendritic spikes depending on the position of the operating point (i.e., on the frequency of the input sequence) on the specific characteristic of each particular shaper 11. With a further increase in the level of inhibitory stimulation, the signal from the input of the inertial link 24 also increases, which leads to increase the shift in the characteristics of the shapers 11 and the difficulty of generating dendritic spikes by increasing the threshold of each distal synapse until the generation is suppressed. The moment of occurrence of the suppression of dendritic spike generation for each distal synapse is thus strictly individual and is determined by the quantitative parameters of the characteristics of each functional transducer 11, selected for each synapse separately in accordance with the biological analogue, and the magnitude of the stimulation of this synapse. Thus, the effect of suppressing distal spikes and their dependence on the total hyperpolarization of the neuron, which is characteristic of a real neuron and is not reproduced earlier in models, is realized. Moreover, similarly to a biological neuron, suppression of dendritic adhesions occurs with more significant hyperpolarization (caused by the sum of TPPS) than adhesions of the axon mound (initial segment) from the output of the device 20. In this case, the degree of contribution of the distal synapses changes (decreases), and although at the moments of suppression of the generation of dendritic spikes, the signal at the output of the device is zero, i.e. the neuron is silent on the axon output, nevertheless, it changed its state, which is now dynamic and depends on the degree of activation of inhibitory synapses, and upon subsequent activation of the neuron on the axon output 20, a completely different picture of afferent excitation is necessary due to a change in the contribution of the distal synapses. Thus, the modeling of the mutual influence of the activity of synapses of different modality through the accumulation of total TPPS is carried out, which significantly changes the result of the interference of local PSPs observed at the dendritic outputs of the device 26.

Известны примеры реализации функционального преобразователя 18, компаратора на операционном усилителе, ключа 22 на полевом транзисторе, инерционного звена на операционных усилителях. Known examples of the implementation of the functional Converter 18, the comparator on the operational amplifier, the key 22 on the field effect transistor, the inertial link on the operational amplifiers.

Синаптические функциональные преобразователи 11 могут быть реализованы на операционных усилителях, аналогично известной схеме. Для осуществления перемещения амплитудной характеристики вдоль оси входного напряжения необходимы следующие дополнения (фиг.2): два операционных усилителя (ОУ) 35 и 36, внутренний опорный источник 37 напряжения порога -E_n1, резисторы 38-43, внутренний опорный источник 44 напряжения +U_в спада характеристики (фиг.3), причем выход ОУ 35 подключен к входу 32 преобразователя, на инвертирующий вход ОУ 35 подключается через резистор 38, источник +U_в 44 и через резистор 39 вход управления 45, который через резистор 40 подключен также к инвертирующему входу ОУ 36, на неинвертирующий вход которого подключен через резистор 41 источник -E_n1 37, выход ОУ соединен с входом 34 преобразователя. Подача напряжения на управляющий вход 45 вызывает изменение (увеличение) порога Е_n1 и одновременное увеличение U_в, что вызывает сдвиг амплитудной характеристики вправо по оси входного напряжения.Synaptic functional converters 11 can be implemented on operational amplifiers, similarly to the known scheme. To carry out the movement of the amplitude characteristic along the axis of the input voltage, the following additions are necessary (Fig. 2): two operational amplifiers (op amps) 35 and 36, an internal reference voltage source 37 of the threshold voltage -E _n1 , resistors 38-43, an internal reference voltage source 44 + U _{in the} decline of the characteristic (Fig. 3), and the output of the op-amp 35 is connected to the input 32 of the converter, to the inverting input of the op-amp 35 is connected through the resistor 38, the source + U _to 44 and through the resistor 39 the control input 45, which is also connected through the resistor 40 to the inverting input OU 36, on n the non-inverting input of which is connected through the resistor 41 of the source -E _n1 37, the output of the op-amp is connected to the input 34 of the converter. The voltage supply to the control input 45 causes a change (increase) in the threshold E _n1 and a simultaneous increase in U _in , which causes a shift in the amplitude characteristic to the right along the axis of the input voltage.

Предлагаемое устройство для моделирования нейрона обладает следующими преимуществами по сравнению с известными устройствами:
- более высокой точностью воспроизведения ответов реального нейрона за счет введения дополнительных элементов, соединенных предложенным образом, благодаря учету действия механизмов потенциалозависимости дендритных разрядов от накопления гиперполяризации, вызванной суммарной деятельностью тормозящих синапсов, существенным образом отражающихся на деятельности нейрона;
- более высокой реалистичностью отражения свойств биологического нейрона за счет увеличения степени свободы устройства и повышения тем самым многозначности и информативности ответов благодаря введению дополнительных элементов;
- более широкими функциональными возможностями при использовании устройства в составе нейронных сетей либо специализированных нейроподобных процессоров.The proposed device for modeling a neuron has the following advantages compared with known devices:
- higher accuracy of reproduction of the responses of a real neuron due to the introduction of additional elements connected in the proposed way, due to taking into account the action of the potential dependence of dendritic discharges on the accumulation of hyperpolarization caused by the total activity of inhibitory synapses, which significantly affect the activity of the neuron;
- higher realism of reflection of the properties of a biological neuron by increasing the degree of freedom of the device and thereby increasing the ambiguity and information content of the answers due to the introduction of additional elements;
- broader functionality when using the device as part of neural networks or specialized neural-like processors.

Claims

DEVICE FOR SIMULATING A NEURON, which contains synapse modeling blocks, synaptic inputs, distal synapse modeling blocks, consisting of input signal shapers, frequency to voltage converters, weighting factor setting blocks, each of the distal synapse modeling blocks consists of a voltage-to-voltage functional converter connected in series frequency and synaptic functional converter, and the input of the functional converter with It is connected to the output of the unit for setting the weight coefficient, and the output of the synaptic voltage to frequency converter is the output of the distal synapse modeling unit, each of which contains a comparator and a key, and in each block the input of the comparator is connected to the output of the synaptic functional converter, and the output of the comparator is connected to the control input the key, the output of the unit for setting the weight coefficient is connected via a key to the output of the synaptic voltage-to-frequency converter, dendrite modeling blocks s, an additive adder, a somatic functional converter and a somatic voltage to frequency converter, the output of which is the output of the device, and the input is connected to the output of the somatic functional converter, the input of which is connected to the output of the additive adder, the inputs of which are connected to the outputs of the dendrite modeling blocks, the inputs of each of which, in addition to the distal one, are connected to the outputs of the excitation and inhibitory synapse simulation blocks, and the distal inputs of the dendrite simulation blocks connected to the outputs of distal synapse modeling blocks, characterized in that, in order to increase the reliability of the simulation, a second additive adder with the number of inputs equal to the total number of inhibitory synapses on the neuron, a control input in the functional converter of each distal synapse, a comparator, an inertial link is introduced into it , the key and dendritic outputs of the device from the dendrite modeling blocks, the outputs of the modeling blocks of all inhibitory synapses located on all dendrites being connected to the inputs a second additive combiner, the latter is connected to the input of the output inertial link, whose output is connected through a switch to the control inputs of all inverters functional synapses distal simulation blocks, managing key input connected to the output of the comparator, whose input is connected to the output of somatic functional converter.