Abstract:
Eşikaltı bölgesinde çalışan yüzer geçitli MOS (FGMOS) transistorlar kullanılmasıyla düşük gerilimde çalışan ve çok az güç tüketen analog yapay sinir ağı (YSA) devre bloklarının tasarımı yapılmış, Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA) ve Radyal Tabanlı Fonksiyon (RTF) YSA tümdevreleri tasarlanmıştır. Literatürdeki çeşitli YSA devreleri incelendiğinde sayısal, analog ve hibrit yapılara rastlanmaktadır. Bu devrelerin birbirlerine göre çeşitli avantajları bulunmaktadır. Bu avantajlar kullanım amacı, eğitim işlemi, kapladığı yer, harcadığı güç vb. gibi sıralanabilir. Bu tezde ise bu gibi avantajlar da göz önünde bulundurularak çalışmanın esas konusunu oluşturan düşük gerilimde çalışan ve çok az güç harcayan yapılar oluşturulmuştur. Günümüzde biyolojik sinir hücrelerine de paralellik gösterecek şekilde yüksek yoğunlukta transistor içeren VLSI tasarımları yapılmaktadır. Fakat bu yüksek mertebelerdeki transistor sayıları fazla güç tüketimi ve yer kaplaması olarak karşımıza çıkmaktadır. Eğer bu yapılar sayısal devreler olursa bu tüketimler daha da artmaktadır, analog yapılar kullanılarak bir ölçüde azaltılabilir fakat bu da yeterli değildir. Bundan dolayı eşikaltı çalışma tercih sebebidir. Literatürdeki YSA donanımları çalışmalarında örneğin FPGA gibi yapılar sıkça kullanılmaktadır fakat bu yapılar düşük güç tüketimi ve az yer gereksinimi gibi amaçlara uygun değildir. Farklı alanlarda kullanılan devre bloklarının tasarlanmasında eşikaltı çalışmalara rastlanmaktadır. Ancak farklı ağ yapılarının farklı hesaplamalara ve farklı işlem birimlerine ihtiyaçları vardır. İşte burada değişik devre blokları tasarlamak gerekmektedir. Bu tezde farklı olarak eşikaltı bölgesinde çalışma tercih edilmiş ve besleme gerilimlerini ve devre bağlantı topolojilerinin karmaşıklığını düşürecek şekilde çalışmaya imkân tanıyan FGMOS transistorlar kullanılmıştır. Çalışmanın özgün yanını eşikaltı bölgesinde çalışan FGMOS transistorlarla oluşturulan analog YSA devreleri oluşturmaktadır. Düşük gerilim ve çok düşük güç gerektiren alanlarda kullanılabilecek YSA devrelerinin elde edilmesi zaten başlı başına bir katkı olarak ele alındığı gibi, eşikaltı bölgesinde çalışmanın getirdiği bir takım zorluklara karşın FGMOS transistorların kullanılmasının devre topolojilerine kazandırdığı basit yapılar sayesinde, bahsedilen gereksinimlerin yerine getirilmesi önemli bir katkı sağlamıştır.Tez çerçevesinde gerekli tasarım ortamı oluşturularak eşikaltında çalışan devreler tasarlanmış, FGMOS yapılar seri kapasitif yapılar içerdiğinden simülasyon güçlüğü makro modelden yararlanılarak aşılmış ve analog YSA blokları oluşturulmuştur. Bu yapılarla, farklı YSA yapılarına yönelik nöron modelleri elde edilmiş ve bu modellerin olabildiğince modüler olmasına dikkat edilmiştir. Bu amaca yönelik olarak çarpıcı, toplayıcı, çıkarıcı, akım aynası, sigmoid fonksiyon üretici, Öklid uzaklığı hesaplayıcı ve Gauss fonksiyon üretici devre bloklarının tasarımı eşikaltı FGMOS transistorlar kullanılarak gerçekleştirilmiştir.Bu devre blokları kullanılarak XOR problemini ve İris bitkisinin sınıflamasını gerçekleyen YSA tümdevreleri (yonga dışında öğrenen) tasarlanmış ve simülasyon sonuçları verilmiştir. Böylece biyomedikal uygulamalar, sensör ağları ve robot uygulamalarında da kullanılabilecek düşük gerilim ve çok az güç harcama gereksinimlerini karşılayacak YSA tümdevresi çalışmalarında önemli bir yol kat edilmesi amacına ulaşılmıştır. Tasarlanan tümdevrelerin CADENCE tasarım programından elde edilen donanım çıktılarıyla, eğitim işleminde kullanılan algoritmanın MATLAB programından elde edilen yazılım çıktıları karşılaştırılmış ve bu sonuçların uyumluluğu gözlenmiştir.