論文の概要: Time-coded Spiking Fourier Transform in Neuromorphic Hardware
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12650v2
- Date: Thu, 31 Mar 2022 10:34:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-23 23:35:54.745993
- Title: Time-coded Spiking Fourier Transform in Neuromorphic Hardware
- Title（参考訳）: ニューロモルフィックハードウェアにおける時間符号化スパイキングフーリエ変換
- Authors: Javier L\'opez-Randulfe, Nico Reeb, Negin Karimi, Chen Liu, Hector A.
Gonzalez, Robin Dietrich, Bernhard Vogginger, Christian Mayr, Alois Knoll
- Abstract要約: 本研究では,Fourier変換と数学的に等価な時間ベースのスパイクニューラルネットワークを提案する。
我々はニューロモルフィックチップLoihiにネットワークを実装し、自動車周波数変調連続波レーダを用いた5つの実シナリオの実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.432142139656578
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: After several decades of continuously optimizing computing systems, the
Moore's law is reaching itsend. However, there is an increasing demand for fast
and efficient processing systems that can handlelarge streams of data while
decreasing system footprints. Neuromorphic computing answers thisneed by
creating decentralized architectures that communicate with binary events over
time. Despiteits rapid growth in the last few years, novel algorithms are
needed that can leverage the potential ofthis emerging computing paradigm and
can stimulate the design of advanced neuromorphic chips.In this work, we
propose a time-based spiking neural network that is mathematically equivalent
tothe Fourier transform. We implemented the network in the neuromorphic chip
Loihi and conductedexperiments on five different real scenarios with an
automotive frequency modulated continuouswave radar. Experimental results
validate the algorithm, and we hope they prompt the design of adhoc
neuromorphic chips that can improve the efficiency of state-of-the-art digital
signal processorsand encourage research on neuromorphic computing for signal
processing.
- Abstract（参考訳）: 何十年にもわたってコンピュータシステムの最適化を続けてきたムーアの法則は終わりを迎えた。
しかし、システムのフットプリントを減らしながらデータのストリームを処理できる高速で効率的な処理システムへの需要が増えている。
ニューロモルフィックコンピューティングは、時間をかけてバイナリイベントと通信する分散アーキテクチャを作成することで、このことに答える。
近年の急速な成長にもかかわらず、この新興コンピューティングパラダイムの可能性を生かし、先進的なニューロモルフィックチップの設計を刺激する新しいアルゴリズムが必要であり、本研究では、数学的にフーリエ変換と等価な時間ベースのスパイクニューラルネットワークを提案する。
このネットワークをニューロモルフィックチップloihiに実装し,自動車周波数変調連続波レーダを用いた5種類の実例実験を行った。
実験結果はこのアルゴリズムを検証し,最先端のディジタル信号プロセッサの効率を向上させるアドホックなニューロモルフィックチップの設計を促進し,信号処理のためのニューロモルフィックコンピューティングの研究を促進することを期待する。
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