Implementación Multi-FPGA de modelos articiales del cerebro

Proyecto de investigación (Código: 1360013) Instituto Tecnológico de Costa Rica. Vicerrectoría de Investigación y Extensión (VIE). Escuela de Ingeniería Electrónica, 2019A research and development project has been completed. The project has been nanced and supported by Vicerrector a de Investigaci on y Extensi on, Vicerrector a de Docencia and Escuela de Ingenier a Electr onica from Tecnológico de Costa Rica, and the Neuroscience Department at Erasmus Medical Center, Rotterdam, the Netherlands This project intended to develop the base of a massive FPGA-based simulation network for biologically-meaningful brain modeling. The network is able to model di erent models of biologically-accurate arti cial neural networks. An accessible Web-based platform provides access for researchers interested in using the platform for their studies Neuroscience, and related elds. The nal result of the project is a exible, scalable, Multi-FPGA board platform, accessible via a web graphic interface, including three neural models tipically used in neuroscience. The project has produced three Scopus-indexed publications. Published results show that the platform is competitive against similar platforms recently reported in the literature.Se ha concluido un proyecto de investigación y desarrollo financiado y apoyado por la Vicerrectoría de Investigación y Extensión, la Vicerrectoría de Docencia y la Escuela de Ingeniería Electrónica del Tecnológico de Costa Rica, el Departamento de Neurociencia del Centro Médico Erasmus en Rotterdam, Países Bajos. Este proyecto pretendía desarrollar una red masiva basada en FPGAs para simulaciones biológicamente significativas de modelos cerebrales. La red debía ser capaz de modelar distintos modelos de redes neuronales biológicamente precisas. Una interfaz Web proveería de acceso a investigadores en el mundo entero que quieran usar la plataforma para sus estudios en neurociencia. El resultado final incluye una plataforma flexible y escalable de varias tarjetas con sistemas FPGA, accesible vía una interfaz gráfica, y que trae ya integrados los tres modelos neuronales usados típicamente por los investigadores en neurociencia. El proyecto ha producido tres publicaciones indexadas Scopus. Los resultados publicados muestras que la plataforma es competitiva cuando se compara con plataformas similares recientemente reportadas en la literatura