論文の概要: Spike-based Neuromorphic Computing for Next-Generation Computer Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09692v1
• Date: Sun, 15 Oct 2023 01:05:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 18:39:57.105852
• Title: Spike-based Neuromorphic Computing for Next-Generation Computer Vision
• Title（参考訳）: 次世代コンピュータビジョンのためのスパイク型ニューロモルフィックコンピューティング
• Authors: Md Sakib Hasan, Catherine D. Schuman, Zhongyang Zhang, Tauhidur Rahman, and Garrett S. Rose
• Abstract要約: ニューロモルフィック・コンピューティングは、従来のフォン・ノイマン・コンピューティング・パラダイムと比較してエネルギー効率の桁違いの改善を約束する。 目標は、適応的でフォールトトレラント、低フットプリント、高速、低エネルギーの知能システムを開発することであり、脳の機能を学び、エミュレートすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2367795537503197
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neuromorphic Computing promises orders of magnitude improvement in energy efficiency compared to traditional von Neumann computing paradigm. The goal is to develop an adaptive, fault-tolerant, low-footprint, fast, low-energy intelligent system by learning and emulating brain functionality which can be realized through innovation in different abstraction layers including material, device, circuit, architecture and algorithm. As the energy consumption in complex vision tasks keep increasing exponentially due to larger data set and resource-constrained edge devices become increasingly ubiquitous, spike-based neuromorphic computing approaches can be viable alternative to deep convolutional neural network that is dominating the vision field today. In this book chapter, we introduce neuromorphic computing, outline a few representative examples from different layers of the design stack (devices, circuits and algorithms) and conclude with a few exciting applications and future research directions that seem promising for computer vision in the near future.
• Abstract（参考訳）: ニューロモルフィックコンピューティングは従来のvon neumannコンピューティングパラダイムと比較してエネルギー効率の桁違いな改善を約束する。 目標は、素材、デバイス、回路、アーキテクチャ、アルゴリズムなど、さまざまな抽象レイヤの革新によって実現可能な脳機能を学習し、エミュレートすることで、適応的でフォールトトレラント、低フットプリント、高速、低エネルギーのインテリジェントシステムを開発することである。 複雑なビジョンタスクのエネルギー消費は、より大きなデータセットとリソース制約されたエッジデバイスがますます普及するにつれて指数関数的に増加し続けており、スパイクベースのニューロモルフィックコンピューティングアプローチは、現在ビジョンフィールドを支配しているディープ畳み込みニューラルネットワークに代わることができる。 本章では、ニューロモルフィックコンピューティングを紹介し、デザインスタックのさまざまなレイヤ(デバイス、回路、アルゴリズム)から代表例をいくつか概説し、近い将来にコンピュータビジョンに有望と思われるいくつかのエキサイティングな応用と今後の研究方向をまとめます。

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