論文の概要: Embodied Neuromorphic Artificial Intelligence for Robotics: Perspectives, Challenges, and Research Development Stack
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03325v2
- Date: Thu, 12 Sep 2024 14:18:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-13 21:43:18.933312
- Title: Embodied Neuromorphic Artificial Intelligence for Robotics: Perspectives, Challenges, and Research Development Stack
- Title（参考訳）: ロボットのための身体型ニューロモルフィック人工知能 : 展望,課題,研究開発スタック
- Authors: Rachmad Vidya Wicaksana Putra, Alberto Marchisio, Fakhreddine Zayer, Jorge Dias, Muhammad Shafique,
- Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)によるニューロモルフィックコンピューティングの最近の進歩は、ロボット工学の具体的インテリジェンスを可能にする可能性を実証している。
本稿では, ロボットシステムにおいて, エンボディ型ニューロモーフィックAIを実現する方法について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.253801704452419
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robotic technologies have been an indispensable part for improving human productivity since they have been helping humans in completing diverse, complex, and intensive tasks in a fast yet accurate and efficient way. Therefore, robotic technologies have been deployed in a wide range of applications, ranging from personal to industrial use-cases. However, current robotic technologies and their computing paradigm still lack embodied intelligence to efficiently interact with operational environments, respond with correct/expected actions, and adapt to changes in the environments. Toward this, recent advances in neuromorphic computing with Spiking Neural Networks (SNN) have demonstrated the potential to enable the embodied intelligence for robotics through bio-plausible computing paradigm that mimics how the biological brain works, known as "neuromorphic artificial intelligence (AI)". However, the field of neuromorphic AI-based robotics is still at an early stage, therefore its development and deployment for solving real-world problems expose new challenges in different design aspects, such as accuracy, adaptability, efficiency, reliability, and security. To address these challenges, this paper will discuss how we can enable embodied neuromorphic AI for robotic systems through our perspectives: (P1) Embodied intelligence based on effective learning rule, training mechanism, and adaptability; (P2) Cross-layer optimizations for energy-efficient neuromorphic computing; (P3) Representative and fair benchmarks; (P4) Low-cost reliability and safety enhancements; (P5) Security and privacy for neuromorphic computing; and (P6) A synergistic development for energy-efficient and robust neuromorphic-based robotics. Furthermore, this paper identifies research challenges and opportunities, as well as elaborates our vision for future research development toward embodied neuromorphic AI for robotics.
- Abstract（参考訳）: ロボット技術は、人類が多種多様で複雑で集中的なタスクを迅速かつ効率的な方法で完成させるのを助けてきたため、人間の生産性を向上させるのに欠かせない部分だった。
そのため、ロボット技術は個人用から工業用まで幅広い用途に展開されてきた。
しかし、現在のロボット技術とそのコンピューティングパラダイムには、運用環境と効率的に対話し、正しい/予測されたアクションに反応し、環境の変化に適応するインテリジェンスがない。
これに向けて、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)によるニューロモーフィックコンピューティングの最近の進歩は、「ニューロモーフィック人工知能(Neuromorphic Artificial Intelligence, AI)」として知られる生物学的脳の動作を模倣した、生物学的に証明可能なコンピューティングパラダイムを通じて、ロボット工学の具体化インテリジェンスを可能にする可能性を実証している。
しかし、ニューロモルフィックAIベースのロボティクスの分野はまだ初期段階であり、現実世界の問題を解決するための開発と展開は、正確性、適応性、効率性、信頼性、セキュリティなど、さまざまな設計面での新たな課題を浮き彫りにしている。
これらの課題に対処するために,本論文では, ロボットシステムに対して, (P1) 効果的な学習規則, トレーニング機構, 適応性に基づく身体的知性, (P2) エネルギー効率の高いニューロモルフィックコンピューティングのための層間最適化, (P3) 代表的および公正なベンチマーク, (P4) 低コストの信頼性と安全性の向上, (P5) ニューロモルフィックコンピューティングのためのセキュリティとプライバシ, (P6) エネルギー効率と堅牢なニューロモルフィックベースのロボティクスのための相乗的開発について論じる。
さらに,本論文は研究課題と機会を明らかにするとともに,ロボット工学におけるニューロモーフィックAIの具体化に向けた今後の研究の展望を詳述する。
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