Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning for Low-Latency, Quantum-Ready RF Sensing

論文の概要: Deep Learning for Low-Latency, Quantum-Ready RF Sensing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17962v1
Date: Sat, 27 Apr 2024 17:22:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-30 18:32:14.031650
Title: Deep Learning for Low-Latency, Quantum-Ready RF Sensing
Title（参考訳）: 低レイテンシ, 量子受信型RFセンシングのための深層学習
Authors: Pranav Gokhale, Caitlin Carnahan, William Clark, Frederic T. Chong,
Abstract要約: 近年の研究では、無線周波数(RF)信号のソフトウェア処理を強化するためにディープラーニングを適用することが期待されている。本稿では,RF信号分類のための量子可読機械学習手法の実装について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5393702482222813
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent work has shown the promise of applying deep learning to enhance software processing of radio frequency (RF) signals. In parallel, hardware developments with quantum RF sensors based on Rydberg atoms are breaking longstanding barriers in frequency range, resolution, and sensitivity. In this paper, we describe our implementations of quantum-ready machine learning approaches for RF signal classification. Our primary objective is latency: while deep learning offers a more powerful computational paradigm, it also traditionally incurs latency overheads that hinder wider scale deployment. Our work spans three axes. (1) A novel continuous wavelet transform (CWT) based recurrent neural network (RNN) architecture that enables flexible online classification of RF signals on-the-fly with reduced sampling time. (2) Low-latency inference techniques for both GPU and CPU that span over 100x reductions in inference time, enabling real-time operation with sub-millisecond inference. (3) Quantum-readiness validated through application of our models to physics-based simulation of Rydberg atom QRF sensors. Altogether, our work bridges towards next-generation RF sensors that use quantum technology to surpass previous physical limits, paired with latency-optimized AI/ML software that is suitable for real-time deployment.
Abstract（参考訳）: 近年の研究では、無線周波数(RF)信号のソフトウェア処理を強化するためにディープラーニングを適用することが期待されている。並行して、Rydberg原子に基づく量子RFセンサーによるハードウェア開発は、周波数範囲、解像度、感度の長年の障壁を破っている。本稿では,RF信号分類のための量子可読機械学習手法の実装について述べる。ディープラーニングはより強力な計算パラダイムを提供する一方で、従来は大規模なデプロイメントを妨げる遅延オーバーヘッドを発生させていました。私たちの仕事は3つの軸にまたがっている。 1) 新しい連続ウェーブレット変換(CWT)に基づくリカレントニューラルネットワーク(RNN)アーキテクチャにより,サンプリング時間を短縮したRF信号のオンライン分類が可能となる。 2) CPU と GPU の低遅延推論技術は,100倍以上の時間削減を達成し,ミリ秒未満の推論でリアルタイムな動作を可能にする。 3)Rydberg原子QRFセンサの物理シミュレーションへの応用による量子可視性の評価を行った。また、量子技術を使って従来の物理的限界を超える次世代RFセンサーへの作業ブリッジは、リアルタイムデプロイメントに適したレイテンシ最適化AI/MLソフトウェアと組み合わせられます。

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