論文の概要: Neuromorphic Event-Driven Semantic Communication in Microgrids
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18390v1
- Date: Wed, 28 Feb 2024 15:11:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-29 14:35:04.980346
- Title: Neuromorphic Event-Driven Semantic Communication in Microgrids
- Title（参考訳）: マイクログリッドにおけるニューロモルフィックイベント駆動セマンティックコミュニケーション
- Authors: Xiaoguang Diao, Yubo Song, Subham Sahoo, Yuan Li
- Abstract要約: 本稿では,各ノードにスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いて通信機能を埋め込むニューロモルフィック学習を提案する。
スパイキング信号で作動する従来のニューロモルフィックセンサとは対照的に、イベント駆動選択的プロセスを用いてスパースデータを収集し、SNNの訓練を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.817656520396958
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Synergies between advanced communications, computing and artificial
intelligence are unraveling new directions of coordinated operation and
resiliency in microgrids. On one hand, coordination among sources is
facilitated by distributed, privacy-minded processing at multiple locations,
whereas on the other hand, it also creates exogenous data arrival paths for
adversaries that can lead to cyber-physical attacks amongst other reliability
issues in the communication layer. This long-standing problem necessitates new
intrinsic ways of exchanging information between converters through power lines
to optimize the system's control performance. Going beyond the existing power
and data co-transfer technologies that are limited by efficiency and
scalability concerns, this paper proposes neuromorphic learning to implant
communicative features using spiking neural networks (SNNs) at each node, which
is trained collaboratively in an online manner simply using the power exchanges
between the nodes. As opposed to the conventional neuromorphic sensors that
operate with spiking signals, we employ an event-driven selective process to
collect sparse data for training of SNNs. Finally, its multi-fold effectiveness
and reliable performance is validated under simulation conditions with
different microgrid topologies and components to establish a new direction in
the sense-actuate-compute cycle for power electronic dominated grids and
microgrids.
- Abstract（参考訳）: 高度なコミュニケーション、コンピューティング、人工知能のシナジーは、マイクログリッドにおける協調操作とレジリエンスの新しい方向性を解き放ちます。
一方、ソース間の調整は、複数の場所でのプライバシーを意識した分散処理によって容易であり、一方、通信層における他の信頼性の問題の中でサイバーフィジカルアタックにつながる敵のための外因性データ到着パスも作成する。
この長年の問題は、システムの制御性能を最適化するために、電力線を介してコンバータ間で情報を交換する新しい本質的な方法を必要とする。
本稿では、効率とスケーラビリティの懸念によって制限された既存の電力・データの共有技術を超えて、各ノードにスパイキングニューラルネットワーク(snn)を使用して通信機能を埋め込む神経形態学習を提案する。
スパイキング信号を扱う従来のニューロモルフィックセンサとは対照的に,snsの訓練のためにスパースデータを集めるためにイベント駆動選択的プロセスを用いる。
最後に、マイクログリッドトポロジとコンポーネントの異なるシミュレーション条件下で、そのマルチフォールドの有効性と信頼性を検証し、パワー電子支配グリッドとマイクログリッドの新しい方向を定めている。
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