論文の概要: From Convolutions towards Spikes: The Environmental Metric that the Community currently Misses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08361v1
• Date: Tue, 16 Nov 2021 11:04:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-17 22:57:29.271611
• Title: From Convolutions towards Spikes: The Environmental Metric that the Community currently Misses
• Title（参考訳）: コンボリューションからスパイクスへ:現在コミュニティが見逃している環境基準
• Authors: Aviral Chharia, Shivu Chauhan, Rahul Upadhyay, Vinay Kumar
• Abstract要約: 現在使われているANNは自然界で見られるものではなく、なぜパフォーマンスが低いにもかかわらず、スパイクニューラルネットワークが大きな関心を集めているのかを示す。 我々は、スパイクベースの計算を用いてニューロモルフィックなエネルギー効率のマイクロチップを開発することを妨げるハードウェアギャップを強調した。 また、AIモデルの炭素フットプリントを報告するための新しい評価指標「ナチュア」も定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.498371632913735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Today, the AI community is obsessed with 'state-of-the-art' scores (80% papers in NeurIPS) as the major performance metrics, due to which an important parameter, i.e., the environmental metric, remains unreported. Computational capabilities were a limiting factor a decade ago; however, in foreseeable future circumstances, the challenge will be to develop environment-friendly and power-efficient algorithms. The human brain, which has been optimizing itself for almost a million years, consumes the same amount of power as a typical laptop. Therefore, developing nature-inspired algorithms is one solution to it. In this study, we show that currently used ANNs are not what we find in nature, and why, although having lower performance, spiking neural networks, which mirror the mammalian visual cortex, have attracted much interest. We further highlight the hardware gaps restricting the researchers from using spike-based computation for developing neuromorphic energy-efficient microchips on a large scale. Using neuromorphic processors instead of traditional GPUs might be more environment friendly and efficient. These processors will turn SNNs into an ideal solution for the problem. This paper presents in-depth attention highlighting the current gaps, the lack of comparative research, while proposing new research directions at the intersection of two fields -- neuroscience and deep learning. Further, we define a new evaluation metric 'NATURE' for reporting the carbon footprint of AI models.
• Abstract（参考訳）: 今日、aiコミュニティは、重要なパラメータ、すなわち環境指標が未報告であるために、主要なパフォーマンス指標として、'最先端'スコア(neuripsの80%の論文)に夢中になっている。 計算能力は10年前は制限要因だったが、将来は環境にやさしく電力効率の良いアルゴリズムを開発することが課題となる。 人間の脳は100万年近く最適化されてきたが、通常のラップトップと同じ量の電力を消費している。 したがって、自然にインスパイアされたアルゴリズムを開発することは、その解決策の1つだ。 本研究では,現在使用されているANNが自然界で見られるものではないこと,そして哺乳類の視覚野を反映した低性能のスパイクニューラルネットワークが注目されている理由について述べる。 さらに、スパイクベースの計算を用いて、大規模でニューロモルフィックなエネルギー効率のマイクロチップを開発することを妨げるハードウェアギャップを強調した。 従来のGPUの代わりにニューロモーフィックプロセッサを使うことは、環境に優しく、効率的かもしれない。 これらのプロセッサは、SNNを問題の理想的な解決策にする。 本稿では,神経科学と深層学習の交点における新たな研究の方向性を提案するとともに,現在のギャップ,比較研究の欠如を強調する。 さらに、AIモデルの炭素フットプリントを報告するための新しい評価指標「ナチュア」を定義した。

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