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Il Neurone Naturale

La cellula nervosa o neurone fu chiamata cosi' dall'anatomista spagnolo Santiago Ramon y Cayal, (vissuto verso la fine del 1800) il quale mostro' che tutte le parti del sistema nervoso animale sono formate di unita' fondamentali tutte simili tra di loro, pur potendo essere differenti in dimensioni e forma.
Successivamente e' poi stato provato che essi rappresentano le unita' fondamentali del sistema nervoso. Essi generano e trasmettono impulsi elettrici tra di loro, mediante i quali interagiscono.

I neuroni vengono classificati in tre tipologie:

  • neuroni afferenti o sensoriali: essi ricevono stimoli dal mondo esterno e li trasmettono ad altri neuroni mediante impulsi elettrici.
  • neuroni centrali: ricevono impulsi elettrici da altri neuroni e dopo una parziale elaborazione li ritrasmettono ad altri neuroni interconnessi.
  • neuroni effettori o motori: ricevono segnali da altri neuroni e li trasmettono ai muscoli (sui quali ovviamente hanno le loro terminazioni) facendoli contrarre.


Indipendentemente pero' da questo tipo di classificazione funzionale, il neurone in via generale ha una struttura del tipo mostrato nella figura sottostante.

Neurone biologico

La cellula nervosa e' formata da un corpo cellulare di forma varia detto soma composto da una massa protoplasmatica (citoplasma) e contenente una massa tondeggiante detta nucleo. Dalla superficie esterna del soma fuoriescono delle propagazioni sottili dette dendriti con i quali la cellula nervosa riceve i segnali dalle altre cellule nervose. Da una piccola protuberanza del soma si propaga invece un prolungamento chiamato assone lungo il quale si propagano gli impulsi nervosi e che termina in diramazioni che a loro volta si collegano tramite sinapsi ai dendriti degli altri neuroni.

Per le caratteristiche peculiari del funzionamento del neurone (che qui non verranno spiegate), lo stesso puo' essere rappresentato come nella figura sottostante.

neurone matematico

Le linee di ingresso, corrispondenti ognuna ad un dendrite, terminano su di un modulo somma S corrispondente al soma del neurone. In questo modulo i segnali vengono sommati (stimolatori) o sottratti (inibitori) per dare un segnale che perverra' al modulo A. Il modulo A e' un elemento decisionale che trasmette sulla sua linea di uscita (assone) un segnale con certe caratteristiche e che uscira' solo se l'uscita di S e' maggiore di un certo valore corrispondente alla soglia del neurone stesso.
 
 

Il Neurone Artificiale


Il neurone artificiale che viene usato nelle realizzazioni BEAM e' molto piu' semplice (ovviamente) di quello reale. Esso ha infatti un solo dendrite ed una sola terminazione assonica per il collegamento ad un'altro neurone. Ha comunque un tempo di ritardo tra l'impulso preso in ingresso e la presentazione dello stesso in uscita dato dal circuito RC in ingresso.
Questo neurone e' formato da un Inverter di Schmitt ed una rete RC in ingresso, disposta come integratore o come differenziatore. Di seguito abbiamo entrambi gli schemi elettrici.
 
 

Neurone Nu (Neural Net)
Neurone Nv (Nervous Net)
Neurone Nu
Neurone Nv

I valori di R1 e C1 determinano il tempo di propagazione T dell'impulso attraverso la rete nervosa. mentre U1 ha la semplice funzione di rigeneratore-invertitore del segnale. I valori dei componenti sono compresi tra 1-5 Megaohm per R1 e 0.1-0.3 microFarad per C1. Il micrologico U1 e' un 7414 o 74HC14.


Il microCore


(Libero adattamento del testo "The Microcore" del 25.10.98 tratto dal sito di  Ben Hitchcock  )

Il concetto del microcore e' molto ingegnoso. Usando appena una manciata di componenti, tu puoi costruire la circuiteria di controllo per un robot deambulante che percepisce l'ambiente in cui si trova e di conseguenza corregge la sua andatura . L'ingegnosita' sta nel fatto che il circuito e' dannatamente semplice!

Il circuito consiste di tanti inverter (neuroni) quanti vuoi, agganciati uno dietro l'altro. Ogni "neurone" consiste di un condensatore, un gate (inverter) ed una resistenza. Il condensatore connette l'uscita di un gate all'ingresso del gate che segue. Vediamo cosa succede in un neurone:

Fase 1. Il condensatore e' scarico, l'ingresso dell'inverter e' a 0 volt e l'uscita e' alta (5 volt) perche' il chip e' un invertitore.

Fase 2. Se noi connettiamo il lato libero del condensatore a 5 volt, il pin di ingresso del gate verra' a sua volta connesso a 5 volt (il condensatore e' un corto circuito in quanto scarico) e l'uscita del gate andra' repentinamente a 0 volt.

Fase 3. Se aspettiamo per un po', la resistenza lentamente carichera' i condensatore che lentamente riportera' l'ingresso del gate verso 0 volt.

Fase 4. L'ingresso del gate raggiungera' la tensione di circa 2.1 volt e l'uscita del gate ritornera' alta di nuovo. La resistenza continuera' a mandare l'ingresso del gate verso lo 0 volt.

Se noi connettiamo l'uscita del gate 1 al lato libero del condensatore del gate 2, allora si ripeteranno le fasi da 2 a 4 con il gate 2. Se l'uscita del gate 2 viene connesso al lato libero del condensatore del gate 1, allora il processo si ripetera' ancora e avremo costruito un biCore . (noi in elettronica lo chiamiamo multivibratore astabile (ndr) .

I valori del circuito RC determinera' la velocita' con cui questo impulso viaggera' tra i due neuroni. Quindi aumentando il valore di R o di C o di entrambi, la costante di tempo ( t = r c ) aumentera' ed il processo rallentera', diminuendo il valore di R o di C o di entrambi, la costante di tempo ( t = r c ) diminuira' ed il processo sara' piu' veloce.

Se noi collegheremo in questo modo 4 neuroni avremo realizzato il microCore tipico e vedremo questo impulso viaggiare da un neurone all'altro fintanto che il circuito sara' alimentato.
 
 





Neurone Nv o neurone Nu ?


Ebbene si, perchè in questa mail apparsa sulla lista BEAM Canadese c'è una spiegazione molto semplice e razionale fatta da wilf Righter sulle differenze tra i due tipi di neuroni. Tra le righe si possono trovare inoltre le risposte a tanti perchè.


Da: "wilf_nv" < wrigter@dccnet.com>
A: beam@yahoogroups.com
Data: Wed, 12 May 2004 19:54:12 -0000
Oggetto: [beam] Re: Nu & Nv


Anche se i neuroni di tipo Nv e Nu hanno gli stessi 3 semplici componenti, essi si comportano in modo diffferente a seconda di come vengono fatte le connessioni di ingresso.

L'ingresso Nv è accoppiato in AC, l'ingresso Nu è accoppiato in DC. Entrambi usano una identica rete RC seguita da un amplificatore di tensione invertente ma nel neurone Nv, il segnale in ingresso è connesso al condensatore e la resistenza a Gnd o Vcc. Nel neurone Nu, l'ingresso è connesso alla resistenza ed il condensatore a Gnd o Vcc.

Se resistenza e condensatore vengono connessi entrambi al segnale di ingresso, le funzioni Nv e Nu vengono combinate in un neurone Nx. Lo “slave bicore” è un esempio di neurone Nx.

Nv risponde ad una “transizione” in ingresso, Nu risponde ad uno “stato” in ingresso.

I segnali in ingresso al neurone Nv sono accoppiati all'ingresso dell'amplificatore per mezzo di un condensatore. L'uscita Nv viene eccitata pochi nanosecondi dopo l'applicazione di un segnale valido in ingresso.

Un segnale valido per un Nv è un gradino di tensione avente la stessa polarità della tensione di uscita dell'amplificatore. Per esempio se l'uscita del neurone Nv è a livello alto, allora una transizione da 0 a 1 in ingresso provocherà un cambio di stato in uscita da 1 a 0. Se l'uscita del neurone Nv è a livello basso, allora una transizione da 1 a 0 in ingresso provocherà un cambio di stato in uscita da 0 a 1.

N.B. Per “transizione” si intende un repentino cambio di tensione da Vcc a Gnd o viceversa. Si chiama anche “gradino di tensione”. In salita se da 0 a 1 (gnd->vcc) o in discesa (vcc->gnd). Per uscita in “stato di riposo” si intende una uscita il cui livello di tensione è quello normale in assenza di un segnale in ingresso (di solito Gnd) per uscita “attiva” si intende una uscita la cui tensione è diversa da quella dello “stato di riposo” (di solito Vcc). Questo vale se Gnd=0Volt e Vcc=Tensione positiva.

In assenza di un segnale valido, una uscita attiva del neurone Nv ritornerà al suo stato di riposo dopo un ritardo uguale alla costante di tempo determinata dalla rete R/C del neurone stesso.

Una piccola ampiezza o una lenta transizione o una tensione continua in ingresso non influirà sullo stato di riposo del neurone Nv.

I segnali in ingresso al neurone Nu sono accoppiati all'ingresso dell'amplificatore per mezzo di una resistenza. L'uscita Nu viene eccitata dopo un ritardo (determinato dalla rete R/C) dall'applicazione di un segnale valido in ingresso.

Un segnale valido per un Nu è un cambio di tensione avente la stessa polarità della tensione di uscita dell'amplificatore.

Per esempio se l'uscita del neurone Nu è a livello alto, allora una tensione Vcc in ingresso della durata minima uguale alla costante R/C provocherà un cambio di stato in uscita da 1 a 0.

Se l'uscita del neurone Nv è a livello basso, allora una tensione Gnd in ingresso provocherà un cambio di stato in uscita da 0 a 1 dopo un ritardo uguale a R/C.

Il neurone Nu ha uno stato di riposo che dipende dal normale livello inattivo di tensione (nel nostro caso è Gnd). Un cambio rapido di tensione o una alta frequenza in ingresso non può influenzare lo stato di riposo del neurone Nu. Il neurone Nu risponde solo alla tensione media continua (average dc voltage) del segnale in ingresso se questa supera la tensione di soglia (threshold) dell'ingresso dell'amplificatore.

I neuroni Nv, Nu e Nx, richiedono una forma qualsiasi di isteresi (Schmitt trigger) o retroazione positiva (non invertita) per assicurare in uscita un cambio di stato singolo, pulito e rapido. Questo è particolarmente importante per il neurone Nv poiché sono spesso connessi ad altri ingressi Nv e le forme d'onda rumorose di propagherebbero rapidamente (swarm) attraverso la rete di neuroni saturando tutti i nodi (un nodo è l'unione di una uscita ad un ingresso ndr).

Questo potrebbe sembrare eccessivamente complesso ma il fatto è che questi semplici circuiti possono avere comportamenti complessi in funzione della complessità del loro ambiente circuitale.

Saluti, Wilf





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