論文の概要: Neuromorphic quadratic programming for efficient and scalable model predictive control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14885v3
• Date: Wed, 19 Jun 2024 09:17:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 05:38:47.902567
• Title: Neuromorphic quadratic programming for efficient and scalable model predictive control
• Title（参考訳）: 効率的かつスケーラブルなモデル予測制御のためのニューロモルフィック二次計画法
• Authors: Ashish Rao Mangalore, Gabriel Andres Fonseca Guerra, Sumedh R. Risbud, Philipp Stratmann, Andreas Wild,
• Abstract要約: イベントベースおよびメモリ統合ニューロモルフィックアーキテクチャは、大規模な最適化問題を解決することを約束する。 本稿では,Intel のスケーラブルなニューロモルフィック研究チップ Loihi 2 上での2次コスト関数と線形制約を用いた凸連続最適化問題の解法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.31457219084519
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Applications in robotics or other size-, weight- and power-constrained autonomous systems at the edge often require real-time and low-energy solutions to large optimization problems. Event-based and memory-integrated neuromorphic architectures promise to solve such optimization problems with superior energy efficiency and performance compared to conventional von Neumann architectures. Here, we present a method to solve convex continuous optimization problems with quadratic cost functions and linear constraints on Intel's scalable neuromorphic research chip Loihi 2. When applied to model predictive control (MPC) problems for the quadruped robotic platform ANYmal, this method achieves over two orders of magnitude reduction in combined energy-delay product compared to the state-of-the-art solver, OSQP, on (edge) CPUs and GPUs with solution times under ten milliseconds for various problem sizes. These results demonstrate the benefit of non-von-Neumann architectures for robotic control applications.
• Abstract（参考訳）: ロボット工学や他のサイズ、重量、電力に制約のある自律システムのエッジでの応用は、大規模な最適化問題に対するリアルタイムおよび低エネルギーのソリューションを必要とすることが多い。 イベントベースおよびメモリ統合ニューロモルフィックアーキテクチャは、従来のフォン・ノイマンアーキテクチャと比較してエネルギー効率と性能に優れた最適化問題を解くことを約束する。 本稿では,Intelのスケーラブルなニューロモルフィック研究チップLoihi 2における2次コスト関数と線形制約を用いた凸連続最適化問題の解法を提案する。 四足歩行ロボットプラットフォームANYmalのモデル予測制御(MPC)問題に適用すると、様々な問題サイズに対して10ミリ秒未満の解時間を持つCPUとGPU上で、最先端のOSQPと比較して2桁以上のエネルギー遅延積の2桁の削減が達成される。 これらの結果は、ロボット制御アプリケーションにおける非ヴォン・ノイマンアーキテクチャの利点を示している。

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