概要

Synaptic Resilience Architecture (SRA) を掲げるこのリポジトリは、AI駆動の故障予測と即時のFPGA部分再構成（partial reconfiguration）を組み合わせて、システム障害を未然に防ぐ「自己修復」要素群を提案・検証するための資産をまとめています。ミッションクリティカルな電子システムにおけるダウンタイムを極小化する目的で、従来の事後対応型冗長化と異なり、故障の兆候を検知して計算経路を事前に迂回させるプロアクティブな手法を中心に据えています。README、研究ノート（RESEARCH）、回路実装（hardware ディレクトリ）などが含まれており、Verilogベースのハードウェア記述例が提供されています。

リポジトリの統計情報

スター数: 3
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 3
コミット数: 3
ファイル数: 9
メインの言語: Verilog

主な特徴

AI（機械学習）による故障予測と、その結果に基づいたプロアクティブなFPGA部分再構成。
ミッションクリティカル用途向けにダウンタイムを最小化する設計思想（事前回復）。
Verilogでのハードウェア実装例と関連ドキュメントを同梱し、ハードウェア実装の開始点を提供。
研究ノートや設計方針（RESEARCH、docs）を通じて概念実証から実装までの流れをサポート。

技術的なポイント

本プロジェクトの核は「予測」と「即時再構成」の2点に集約されます。まず、センサーデータや内部メトリクス（温度、電流、遅延変動など）をAIモデルで分析し、故障に至る前の兆候を早期に検出します。このフェーズは教師あり学習や時系列異常検知を想定しており、リアルタイム性を満たすために軽量な推論器（FPGA内or外部の推論エンジン）を組み合わせる設計が想定されています。検出された「リスク区画（vulnerable region）」に対しては、事前に用意した複数の論理配置（bitstreamや部分モジュール）から安全な代替経路へ計算を瞬時に切り替えるため、FPGAの部分再構成を用います。この部分再構成はダウンタイムを最小化するために、コンフィギュレーション領域を細かく分割し、影響範囲を限定する設計が必要です。加えて、ルーティングやインタフェース互換性を保つためのハードウェア抽象化層（パラメータ化されたインタコネクト、スワップ可能なIPコア設計）が重要です。リポジトリ内のVerilog実装は、こうしたモジュール化・再配置可能設計の雛形を示しており、テストベンチやドキュメントは概念実証を行うための最小限のセットアップを提供します。最後に、安全性と確定性を求められる用途向けに、故障予測の誤検知（false positive）や遅延による影響を緩和するためのヒューリスティックやフェイルセーフ戦略も考慮する必要があります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: file
README.md: file
RESEARCH: file（設計思想や研究ノート、問題定義をまとめたファイル）
docs: dir（アーキテクチャ説明や使用例、図解などのドキュメント）
hardware: dir（Verilogソースやテストベンチ、FPGA向け資産）
他のファイル（ライセンスやサポートスクリプト等）: …他 4 ファイル

hardware ディレクトリの内部には、部分再構成を念頭に置いたモジュール化されたVerilogソースが配置されている想定です。例えば、診断・監視用のメトリクス収集モジュール、切替用のスイッチングロジック、代替コア（代替配置可能な演算ユニット）、テストベンチが含まれます。docsにはSRAの概念図やAPI、部分再構成のフロー図、推論モデルのトレーニングに関するメモが含まれていることが期待されます。RESEARCHは設計上のトレードオフ（部分再構成の粒度 vs 設定オーバーヘッド、モデルの誤検知率と運用コスト）を議論するための重要資料です。

実装や導入の際の留意点：

部分再構成ビットストリームの管理（複数バージョンの保持、整合性検証）。
冗長化ではなく「予測と切替」を中心に据えるため、モデルの学習データと運用データのドリフト管理。
リアルタイム推論の配置場所（オンチップ vs オフチップ）による遅延と信頼性の評価。
FPGAツールチェーン（ベンダー固有）との連携およびセキュリティ（bitstream改竄防止）。

まとめ

ミッションクリティカルなFPGAシステム向けに、予測ベースの事前回復を模索する実験的なベースラインを提供するリポジトリです。

リポジトリ情報：

名前: Self_Healing_Computing_Elements
説明: 説明なし
スター数: 3
言語: Verilog
URL: https://github.com/Omkmakwana/Self_Healing_Computing_Elements
オーナー: Omkmakwana
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/165304720?v=4

READMEの抜粋：

Synaptic Resilience Architecture (SRA)

Self-Healing Computing Elements — Proactive, AI-driven fault prediction and instant FPGA partial reconfiguration.

1. Problem Overview

Mission / defence-grade electronic systems must survive faults gracefully with zero or minimal downtime. Traditional redundancy reacts after a failure. We need a system that anticipates faults and transparently re-routes computation before catastrophic failure propagates.

自己修復型コンピューティング要素（Self_Healing_Computing_Elements）