論文の概要: Robust trajectory generation for robotic control on the neuromorphic
research chip Loihi
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11642v2
- Date: Tue, 17 Nov 2020 12:15:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-24 21:38:58.332990
- Title: Robust trajectory generation for robotic control on the neuromorphic
research chip Loihi
- Title(参考訳): ニューロモルフィック研究チップloihiのロボット制御のためのロバスト軌道生成
- Authors: Carlo Michaelis, Andrew B. Lehr and Christian Tetzlaff
- Abstract要約: 我々は、最近開発されたスパイクニューラルネットワークモデル、いわゆる異方性ネットワークを利用する。
我々は,Loihi上の異方性ネットワークが神経活動の逐次パターンを確実に符号化していることを示す。
そこで本研究では,複雑なロボットの動きを生成できる新しいアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neuromorphic hardware has several promising advantages compared to von
Neumann architectures and is highly interesting for robot control. However,
despite the high speed and energy efficiency of neuromorphic computing,
algorithms utilizing this hardware in control scenarios are still rare. One
problem is the transition from fast spiking activity on the hardware, which
acts on a timescale of a few milliseconds, to a control-relevant timescale on
the order of hundreds of milliseconds. Another problem is the execution of
complex trajectories, which requires spiking activity to contain sufficient
variability, while at the same time, for reliable performance, network dynamics
must be adequately robust against noise. In this study we exploit a recently
developed biologically-inspired spiking neural network model, the so-called
anisotropic network. We identified and transferred the core principles of the
anisotropic network to neuromorphic hardware using Intel's neuromorphic
research chip Loihi and validated the system on trajectories from a
motor-control task performed by a robot arm. We developed a network
architecture including the anisotropic network and a pooling layer which allows
fast spike read-out from the chip and performs an inherent regularization. With
this, we show that the anisotropic network on Loihi reliably encodes sequential
patterns of neural activity, each representing a robotic action, and that the
patterns allow the generation of multidimensional trajectories on
control-relevant timescales. Taken together, our study presents a new algorithm
that allows the generation of complex robotic movements as a building block for
robotic control using state of the art neuromorphic hardware.
- Abstract(参考訳): ニューロモルフィックハードウェアはフォン・ノイマンのアーキテクチャに比べて有望な利点がいくつかあり、ロボット制御に非常に興味深い。
しかし、ニューロモルフィックコンピューティングの高速かつエネルギー効率にもかかわらず、制御シナリオでこのハードウェアを利用するアルゴリズムは依然として稀である。
問題のひとつは、数ミリ秒のタイムスケールで動作するハードウェア上の高速なスパイク活動から、数百ミリ秒の順序で制御関連時間スケールへの移行である。
もう一つの問題は複雑な軌跡の実行であり、スパイクアクティビティは十分な可変性を含むのと同時に、信頼性の高い性能では、ネットワークダイナミクスはノイズに対して十分に堅牢でなければならない。
本研究では,最近開発された生体刺激型スパイクニューラルネットワークモデル,いわゆる異方性ネットワークを利用する。
我々は,intelのニューロモルフィック・リサーチ・チップloihiを用いて,異方性ネットワークのコア原理をニューロモルフィック・ハードウェアに同定・導入し,ロボットアームによる運動制御タスクから軌道上でのシステム検証を行った。
我々は,チップからの高速スパイク読み出しと固有正規化が可能な異方性ネットワークとプーリング層を含むネットワークアーキテクチャを開発した。
これにより、Loihi上の異方性ネットワークは、それぞれがロボット動作を表す連続的な神経活動パターンを確実に符号化し、制御関連時間スケールにおける多次元軌跡の生成を可能にすることを示す。
そこで本研究では,複雑なロボットの動きを,芸術的ニューロモーフィックハードウェアの状態を利用したロボット制御のためのビルディングブロックとして生成するアルゴリズムを提案する。
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