論文の概要: Detection of Fast-Moving Objects with Neuromorphic Hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10677v2
• Date: Mon, 16 Sep 2024 19:18:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 22:20:44.264112
• Title: Detection of Fast-Moving Objects with Neuromorphic Hardware
• Title（参考訳）: ニューロモルフィックハードウェアを用いた高速運動物体の検出
• Authors: Andreas Ziegler, Karl Vetter, Thomas Gossard, Jonas Tebbe, Sebastian Otte, Andreas Zell,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、しばしば次世代ニューラルネットワーク(NN)と見なされる。 ニューロモルフィックコンピューティング(NC)とSNNは、しばしば次世代ニューラルネットワーク(NN)と見なされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.323012135924374
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neuromorphic Computing (NC) and Spiking Neural Networks (SNNs) in particular are often viewed as the next generation of Neural Networks (NNs). NC is a novel bio-inspired paradigm for energy efficient neural computation, often relying on SNNs in which neurons communicate via spikes in a sparse, event-based manner. This communication via spikes can be exploited by neuromorphic hardware implementations very effectively and results in a drastic reductions of power consumption and latency in contrast to regular GPU-based NNs. In recent years, neuromorphic hardware has become more accessible, and the support of learning frameworks has improved. However, available hardware is partially still experimental, and it is not transparent what these solutions are effectively capable of, how they integrate into real-world robotics applications, and how they realistically benefit energy efficiency and latency. In this work, we provide the robotics research community with an overview of what is possible with SNNs on neuromorphic hardware focusing on real-time processing. We introduce a benchmark of three popular neuromorphic hardware devices for the task of event-based object detection. Moreover, we show that an SNN on a neuromorphic hardware is able to run in a challenging table tennis robot setup in real-time.
• Abstract（参考訳）: 特にニューロモルフィック・コンピューティング(NC)とスパイキング・ニューラル・ニューラルネットワーク(SNN)は、次世代のニューラル・ニューラルネットワーク(NN)と見なされることが多い。 NCはエネルギー効率のよい神経計算のための新しいバイオインスパイアされたパラダイムであり、ニューロンがスパースでイベントベースの方法でスパイクを介して通信するSNNに依存していることが多い。 このスパイクによる通信は、ニューロモルフィックなハードウェア実装によって非常に効果的に利用することができ、通常のGPUベースのNNとは対照的に、消費電力と遅延を大幅に削減する。 近年、ニューロモルフィックハードウェアはよりアクセスしやすくなり、学習フレームワークのサポートも改善されている。 しかし、利用可能なハードウェアは、部分的にはまだ実験段階であり、これらのソリューションが効果的にできること、実際のロボットアプリケーションへの統合方法、エネルギー効率と遅延の現実的なメリットについて、透明性がない。 本研究では,ロボット研究コミュニティに対して,リアルタイム処理に着目したニューロモルフィックハードウェア上でのSNNの可能性について概説する。 イベントベースオブジェクト検出のための3つの一般的なニューロモルフィックハードウェアデバイスのベンチマークを紹介する。 さらに、ニューロモルフィックハードウェア上のSNNは、テーブルテニスロボットのセットアップにおいて、リアルタイムに実行可能であることを示す。

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