論文の概要: A Universal Flexible Neuromorphic Tactile System with Multithreshold Strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05846v3
• Date: Tue, 27 May 2025 15:45:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 02:04:30.297177
• Title: A Universal Flexible Neuromorphic Tactile System with Multithreshold Strategy
• Title（参考訳）: マルチスレッショルド戦略を用いたユニバーサルフレキシブルニューロモルフィック触覚システム
• Authors: Jialin Liu, Diansheng Liao,
• Abstract要約: 完全フレキシブルなニューロモルフィック認識システムについて,高い互換性とマルチスレッド信号処理戦略を報告した。 従来のシステムと比較すると,同一の認識タスクにおいて,システムの消費電力は約1桁減少する。 本システムでは,異なる入力信号の傾向を正確に出力することができ,シンボルパターンの90%,モース符号の90%の認識精度を有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4151287776241768
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extremely increased unstructured data brought by the large-scale intelligent sensing devices application have big challenges not only in data storing and processing but also power consumption surging. Therefore, to improve energy efficiency and processing speed, a new generation system structure and construction strategy is necessary. Most biological nervous systems, especially the tactile system, have a good flexibility and data processing performance with low power usage. Inspired from this mechanism, to optimize the intelligent system, we report a universal fully flexible neuromorphic perception system with a strong compatibility and multi-threshold signal processing strategy by mimicking tactile nervous system. Peak signal accumulated from spike encoded sensor signal in front-end processing unit can be used for recognition task directly since the bionic synaptic plasticity. Compared with conventional systems, power consumption of our system significantly decreases about 1 order of magnitude in a same recognition task. What is more, the design of voltage-based matching circuit and multithreshold processing circuit provide an excellent compatibility and multi-signal processing capability in our system. In feasibility verification, our system can output trend of different input signals (continuous signal and frequency signal etc.) accurately and have a high recognition accuracy of 90% in the symbol pattern and 90% in Morse code. These properties of our neuromorphic system show a great application potential in intelligent devices and bionic robots.
• Abstract（参考訳）: 大規模インテリジェントセンシングデバイスアプリケーションによってもたらされる非構造的データを極端に増加させるには、データの保存と処理だけでなく、消費電力の増加にも大きな課題がある。 したがって、エネルギー効率と処理速度を向上させるためには、新しい世代のシステム構造と建設戦略が必要である。 ほとんどの生物学的神経系、特に触覚系は、低消費電力で優れた柔軟性とデータ処理性能を有する。 本機構から着想を得た知的システムを最適化するため,触覚神経系を模倣して,強い互換性と多閾値信号処理戦略を有する,完全柔軟神経形知覚システムについて報告する。 フロントエンド処理ユニットにおけるスパイク符号化センサ信号から蓄積されたピーク信号は、バイオニックシナプス可塑性から直接認識タスクに使用できる。 従来のシステムと比較すると,同一の認識タスクにおいて,システムの消費電力は約1桁減少する。 さらに、電圧ベースマッチング回路とマルチスレッショルド処理回路の設計は、システムにおいて優れた互換性とマルチ信号処理機能を提供する。 実現可能性検証では,異なる入力信号(連続信号や周波数信号など)の傾向を正確に出力することができ,シンボルパターンの90%,モース符号の90%の認識精度を有する。 これらのニューロモルフィックシステムの特性は、インテリジェントデバイスやバイオニックロボットにも大きな応用可能性を示している。

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