論文の概要: Enhancing Energy Efficiency and Reliability in Autonomous Systems
Estimation using Neuromorphic Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07963v1
- Date: Sun, 16 Jul 2023 06:47:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-18 16:41:58.526955
- Title: Enhancing Energy Efficiency and Reliability in Autonomous Systems
Estimation using Neuromorphic Approach
- Title（参考訳）: ニューロモルフィックアプローチによる自律システム推定におけるエネルギー効率と信頼性の向上
- Authors: Reza Ahmadvand, Sarah Safura Sharif, Yaser Mike Banad
- Abstract要約: 本研究ではスパイク符号化理論とスパイクニューラルネットワーク(SNN)に基づく推定フレームワークの導入に焦点をあてる。
本稿では,SNNに基づくKalmanフィルタ(KF)を提案する。
改良型スライディング・イノベーション・フィルタ(MSIF)に基づいて,SNN-MSIFと呼ばれるロバストな戦略を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Energy efficiency and reliability have long been crucial factors for ensuring
cost-effective and safe missions in autonomous systems computers. With the
rapid evolution of industries such as space robotics and advanced air mobility,
the demand for these low size, weight, and power (SWaP) computers has grown
significantly. This study focuses on introducing an estimation framework based
on spike coding theories and spiking neural networks (SNN), leveraging the
efficiency and scalability of neuromorphic computers. Therefore, we propose an
SNN-based Kalman filter (KF), a fundamental and widely adopted optimal strategy
for well-defined linear systems. Furthermore, based on the modified sliding
innovation filter (MSIF) we present a robust strategy called SNN-MSIF. Notably,
the weight matrices of the networks are designed according to the system model,
eliminating the need for learning. To evaluate the effectiveness of the
proposed strategies, we compare them to their algorithmic counterparts, namely
the KF and the MSIF, using Monte Carlo simulations. Additionally, we assess the
robustness of SNN-MSIF by comparing it to SNN-KF in the presence of modeling
uncertainties and neuron loss. Our results demonstrate the applicability of the
proposed methods and highlight the superior performance of SNN-MSIF in terms of
accuracy and robustness. Furthermore, the spiking pattern observed from the
networks serves as evidence of the energy efficiency achieved by the proposed
methods, as they exhibited an impressive reduction of approximately 97 percent
in emitted spikes compared to possible spikes.
- Abstract（参考訳）: エネルギー効率と信頼性は、自律システムコンピュータにおけるコスト効率と安全なミッションを保証するための重要な要素であった。
宇宙ロボティクスや高度エアモビリティといった産業の急速な発展に伴い、これらの低サイズ、重量、電力(SWaP)コンピュータの需要は大幅に増大した。
本研究では、スパイク符号化理論とスパイクニューラルネットワーク(SNN)に基づく推定フレームワークの導入に焦点をあて、ニューロモルフィックコンピュータの効率性とスケーラビリティを活用する。
そこで我々は,SNNに基づくKalmanフィルタ(KF)を提案する。
さらに, 改良型スライディング・イノベーション・フィルタ (MSIF) を用いて, SNN-MSIF と呼ばれるロバストな戦略を提案する。
特に、ネットワークの重み行列はシステムモデルに従って設計されており、学習の必要性をなくしている。
提案手法の有効性を評価するため,モンテカルロシミュレーションを用いて,アルゴリズムによる手法であるkfとmsifとの比較を行った。
さらに、SNN-MSIFをSNN-KFと比較し、不確実性や神経細胞の喪失をモデル化する場合のロバスト性を評価する。
提案手法の適用性を実証し,SNN-MSIFの精度とロバスト性において優れた性能を示す。
さらに, ネットワークから観測されたスパイクパターンは, 提案手法によって得られたエネルギー効率の証拠となり, 放射スパイクの約97%の低減効果を示した。
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