PDF de programación - OPTIMIZACIÓN AUTOMÁTICA DE MODELOS BIOINSPIRADOS DE VISIÓN MEDIANTE TÉCNICAS DE COMPUTACIÓN EVOLUTIVA Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO - PyConES 2016

OPTIMIZACIÓN AUTOMÁTICA DE MODELOS
BIOINSPIRADOS DE VISIÓN MEDIANTE TÉCNICAS
DE COMPUTACIÓN EVOLUTIVA Y APRENDIZAJE
AUTOMÁTICO
PyConES 2016

Alumno: Rubén Crespo Cano
Directores: Antonio Martínez y Eduardo Fernández
09/10/2016

Universidad de Alicante

Índice de contenidos

1. Acerca de mí

2. Introducción

3. Estrategia evolutiva multiobjetivo de inferencia de modelos de
retina

4. Herramientas y métodos

5. Experimentación

6. Publicaciones

7. Conclusiones y trabajo futuro

1

Acerca de mí

¿Quién soy?

• Nombre Rubén Crespo Cano
• Estudios

• MSc in Computer Science
• MSc in Telecommunication Engineering
• PhD Student

• Departamento de Tecnología Informática y Computación (UA)
•

Instituto de Bioingeniería (UMH)

• Trabajo Ingeniero de software en Everilion
• E-mail [email protected]
• Twitter @rcrespocano
• Researchgate Rubén Crespo-Cano
• Google Scholar Rubén Crespo-Cano

2

¿Qué no soy?

• No soy médico/oftalmólogo
• No soy neurocientífico
• No soy biólogo/biotecnólogo
• No soy óptico/optometrista

3

Introducción

Introducción

• Proyecto matriz: Diseño de una neuroprótesis cortical capaz de

restaurar la visión a personas con discapacidad visual
• La obtención de un modelo funcional de retina fidedigno
constituye un hito principal (cid:0)! aproximación funcional entre
el modelo sintético y la retina biológica

• Modelar la gran variabilidad de la retina biológica es un reto

4

La retina biológica

• Tejido neuronal formado por distintos tipos de células
• Responsable de las primeras etapas del procesamiento visual
• Función (cid:0)! Transformar los estímulos luminosos en señales
eléctricas

5

La retina biológica

• Integra un rico conjunto de células especializadas tales como

fotorreceptores, horizontales, bipolares, amacrinas o
ganglionares, las cuales son sensibles a:

• Color & intensidad lumínica
• Movimiento de imagen
• Bordes ⇝ Detección de bordes
• Muchas otras características valiosas

Interconexión de las células retinianas.

6

Modelo de retina bioinspirado

¿Qué es un modelo de retina?

• Representación bioinspirada capaz de realizar parte de las

funciones de preprocesamiento de la retina

• Modelo capaz de transformar el mundo visual externo en

señales eléctricas que puedan ser utilizadas para excitar las
neuronas del córtex occipital

7

Modelo de retina bioinspirado

Bloques de procesamiento del modelo de retina bioinspirado:

8

Modelo de retina bioinspirado

Descripción matemática del modelo de retina:

Stage1 = Ni (cid:1) fi

Gauss((cid:27)i; (cid:22)i; Ki; input) +

1

; (cid:22)i+M

; (cid:22)i+M

2

1

Ni+1 (cid:1) fi+1
+ Ni+M (cid:1) fi+M

; (cid:27)i+M

Gauss((cid:27)i+1; (cid:22)i+1; Ki+1; input) + : : :
i+M
DoG((cid:27)i+M
; K
;
1
; input) + : : : + Ni+K (cid:1) fi+K(: : :) + : : : ;
Stage2 = NeuroCod(NE_Param0; NE_Param1;
NE_Param2; : : : NE_Paramj; Stage1);
i; j; M; N; K 2 N

i+M
2

2

K

9

Codificación neuromórfica

Modelo neuronal de integración y disparo (IF)

• Uno de los modelos más ampliamente utilizados para el
análisis del comportamiento de los sistemas neuronales
• Potencial de acción: spike (cid:0)! Se genera cuando el potencial de
la membrana alcanza un valor umbral

10

Matriz de actividadIntegradorDisparadorPérdidasUmbralTren de impulsosReiniciarPeriodo refractarioEstrategia evolutiva multiobjetivo
de inferencia de modelos de
retina

¿Por qué una estrategia evolutiva multiobjetivo?

• Muchos parámetros y rango dinámico generalmente contínuo
(cid:0)! enorme espacio de búsqueda
• Imposibilidad de exploración de todo el espacio de soluciones
• Necesidad de guiar el proceso de búsqueda
• Varios objetivos antagónicos (cid:0)! Problema multiobjetivo

11

¿Por qué una estrategia evolutiva multiobjetivo?

Propuesta:

Utilización de técnicas de computación evolutiva para guiar la
exploración del espacio de soluciones y un procedimiento
multiobjetivo para evaluar cada solución alcanzada en el proceso
de exploración

12

Técnicas de computación evolutiva

• Algoritmos genéticos (GA)

• SPEA-2
• NSGA-II
• NSGA-III

• Evolución diferencial (DE)
• Optimización por enjambre de partículas (PSO)

13

Algoritmos Evolutivos

Diagrama de flujo genérico de un Algoritmo Evolutivo [4].

14

Algoritmos Genéticos

Diagrama de flujo genérico de un Algoritmo Genético [4].

15

Differential Evolution

Diagrama de flujo genérico de un Algoritmo DE [4].

16

Particle Swarm Optimization

Diagrama de flujo genérico de un Algoritmo PSO [4].

17

Herramientas y métodos

Diseño del software de simulación

• Creación de un motor de simulación genético escalable
• Patrón de diseño GoF: Factory Method

• Bajo acoplamiento
• Alta cohesión

Esquema reducido del diagrama de clases UML del motor de simulación

18

Diseño del software de simulación

• Tecnologías utilizadas

• Python 2.7.9
• SciPy & Numpy
• OpenCV

• DEAP
• Scikit-learn
• VisionEgg

19

DEAP

Distributed Evolutionary Algorithms in Python

• Framework de Computación

Evolutiva

• Estrategias evolutivas,

Optimización multiobjetivo,
Co-evolución, Paralelización,
PSO, DE, etc

Enlace GitHub: https://github.com/DEAP

20

Vision Egg

• Biblioteca para la generación

de estímulos visuales para
experimentos de
investigación de la visión

• Utilización de tarjetas gráficas

estándar y de bajo coste

Enlace Vision Egg: http://visionegg.org

21

Experimentación

Experimentación

• Experimentación inicial con animales

• Ratones adultos de tipo salvaje (C57BL/6J)

• Experimentación con humanos

22

Esquema de la experimentación con animales

23

Diseño, programación y generación del estímulovisual con Vision EggEvaluación resultados:comparación, obtención del valor de las métricasy ordenamiento segúnfidelidadExcitación de retina vivaMonitor TFTExcitación de cada retina sintética de lageneración nArchivo de videoRegistrosbiológicosProcesamiento ysimulaciónRegistrossintéticosObtención de losmejores individuosSimulación de lasiguiente generación n+1Esquema de la experimentación con animales

¿Cómo se obtienen los registros biológicos?

• Registros extracelulares de

las células ganglionares
obtenidos de retinas de ratón
aisladas

• Grabación de las respuestas
mediante un Utah Electrode
Array de tamaño 10 (cid:2) 10
• Clasificación de los impulsos
mediante software basado en
análisis PCA

24

Métricas

Métricas comparativas entre modelos de retina:

• Métrica 1: Firing rate absolute difference (FRAD)
• Métrica 2: Peri-Stimulus Time Histogram - Kullback-Leibler

divergence (PSTH-KLD)

• Métrica 3: Interspike Interval Histogram - Kullback-Leibler

divergence (ISI-KLD)

• Métrica 4: Receptive field absolute difference (RFAD)

25

Métricas

Kullback-Leibler divergence (KLD)

• Medición de la distancia entre dos distribuciones de densidad
• Conocida como información de divergencia o entropía relativa

∑

i

DKL(P ∥ Q) =

P(i) (cid:1) log Pi
Qi

Central en la teoría de información, en estadística, en neurociencia y
en aprendizaje automático

26

Modelado del campo receptivo

Delimitación y localización

• Cálculo de los centroides
• Filtrado señales de ruido (cid:0)! Peso al umbral de disparo
• Puesta en fase de las señales

27

Modelado del campo receptivo

Cálculo del área

• Técnicas y algoritmos pertenecientes a la rama de conocimiento

del aprendizaje automático

• Clasificación de los campos receptivos mediante técnicas de
clustering
• Método (cid:0)! Gaussian Mixture Model

28

Setup experimental

Modelo de retina candidato para el ajuste paramétrico:

Stage1 = 0:5 (cid:1) f1
+ 0:3 (cid:1) f2
+ 0:2 (cid:1) f3

DoG((cid:27)1
DoG((cid:27)2
LoG((cid:27)3

1; (cid:27)1
1 ; (cid:27)2
1 ; (cid:27)3

2; R + B; 0:2 (cid:1) G; input)
1
1; (cid:22)1
1
1; K
2; K
1
1; (cid:22)2
2
2; R + G; B; input)
1; K
2; K
3
1 ; (cid:22)3
3
2; I; input)
2; K
1 ; K

2; (cid:22)1
2; (cid:22)2
2; (cid:22)3

Stage2 = IF(Threshold; Leakage; RefractoryPeriod;

Persistence; FrequencyModulationFactor; Stage1);

29

Setup experimental

Parámetros del algoritmo genético:

Tamaño Población: 60 individuos
Probabilidad Mutación: 5%
Probabilidad Recombinación: 30%
Número de generaciones: 2500

Simulación:

Sistema de procesamiento: Intel Xenon X5660 con 48GiB de RAM
Tiempo de simulación por cada generación: 22 minutos
Tiempo de simulación: 917 horas (39 días)

30

Setup experimental

Parámetros del cromosoma:

Parámetro
K (odd number)
Threshold
Leakage
Refractory period
Persistence time
FMF

Valor Mín.

Valor Máx.

Tipo de dato

3

225.0
10.0
1.0
3
0.25

13
275.0
15.0
10.0
7
0.40

int
float
float
float
int
float

31

Casos de estudio

• Se han diseñado dos casos de estudio experimentales para
evaluar la viabilidad de la estrategia MOOGA propuesta (GA -
NSGA-II)

• Caso de estudio 1: Estudio de la convergencia del método
• Caso de estudio 2: Ajuste multiobjetivo de un modelo de retina

32

Caso de estudio 1

• Estudio de la convergencia del método
• Cuatro experimentos monobjetivo (cid:0)! aproximación de los
registros electrofisiológicos sintéticos y biológicos

Métrica cuantitativa
PSTH-KLD
FRAD
ISI-KLD
RFAD

Experimento
Experimento 1
Experimento 2
Experimento 3
Experimento 4

33

Caso de estudio 1

Resultados:

PSTH-KLD

ISI-KLD

FRAD

RFAD

34

Caso de estudio 2

• Evaluación de efectividad de la estrategia MOOGA (NSGA-II)
propuesta (cid:0)! experimento multiobjetivo
• Problema de minimización

35

Caso de estudio 2

Resultados:

PSTH-KLD vs FRAD

PSTH-KLD vs ISI-KLD

PSTH-KLD vs RFAD

FRAD vs ISI-KLD

FRAD vs RFAD

ISI-KLD vs RFAD

36

Esquema de la experimentación con humanos

• PC ! NEURO-ESTIMULADOR

• Python & GTK+ 3
• Integración Python-C (ctypes, cython, cffi, etc.)

37

Publicaciones

Publicaciones

• Rubén Crespo-Cano, Antonio Martínez-Álvarez, et al., On the

automatic tuning of a retina model by using a multi-objective
optimization genetic algorithm, International Work-Conference
on the Interplay Between Natural and Artificial Computation,
Springer International Publishing, 2015, pp. 108–118.
http://link.springer.com/chapter/10.1007/
978-3-3