論文の概要: Timely reliable Bayesian decision-making enabled using memristors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06838v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 06:12:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:35:44.066634
• Title: Timely reliable Bayesian decision-making enabled using memristors
• Title（参考訳）: メムリスタを用いたベイズ的意思決定の時間的信頼性
• Authors: Lekai Song, Pengyu Liu, Yang Liu, Jingfang Pei, Wenyu Cui, Songwei Liu, Yingyi Wen, Teng Ma, Kong-Pang Pun, Guohua Hu,
• Abstract要約: 脳はベイズ定理によってタイムリーに信頼できる意思決定を行う。 ベイズ定理は事象を確率として定量化し、確率規則を通じて決定を下す。 本稿では,メムリスタを用いた確率論的計算手法を提案し,ベイズ定理を実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.021618983510819
• License:
• Abstract: Brains perform timely reliable decision-making by Bayes theorem. Bayes theorem quantifies events as probabilities and, through probability rules, renders the decisions. Learning from this, applying Bayes theorem in practical problems can visualize the potential risks and decision confidence, thereby enabling efficient user-scene interactions. However, given the probabilistic nature, implementing Bayes theorem with the conventional deterministic computing can inevitably induce excessive computational cost and decision latency. Herein, we propose a probabilistic computing approach using memristors to implement Bayes theorem. We integrate volatile memristors with Boolean logics and, by exploiting the volatile stochastic switching of the memristors, realize Boolean operations with statistical probabilities and correlations, key for enabling Bayes theorem. To practically demonstrate the effectiveness of our memristor-enabled Bayes theorem approach in user-scene interactions, we design lightweight Bayesian inference and fusion operators using our probabilistic logics and apply the operators in road scene parsing for self-driving, including route planning and obstacle detection. The results show that our operators can achieve reliable decisions at a rate over 2,500 frames per second, outperforming human decision-making and the existing driving assistance systems.
• Abstract（参考訳）: 脳はベイズ定理によってタイムリーに信頼できる意思決定を行う。 ベイズ定理は事象を確率として定量化し、確率規則を通じて決定を下す。 このことから、ベイズ定理を実践的な問題に適用することで、潜在的なリスクと決定の信頼性を可視化し、効率的なユーザとシーンのインタラクションを可能にすることができる。 しかし確率論的性質を考えると、ベイズ定理と従来の決定論的計算は必然的に過剰な計算コストと決定遅延を誘導することができる。 本稿では,メムリスタを用いた確率論的計算手法を提案し,ベイズ定理を実装した。 我々は、揮発性メムリスタをブール論理と統合し、メムリスタの揮発性確率スイッチングを利用して統計的確率と相関を持つブール演算を実現し、ベイズ定理を実現する鍵となる。 ユーザとシーンのインタラクションにおけるメムリスタ対応ベイズ定理のアプローチの有効性を実証するために,確率論的論理を用いて軽量ベイズ推論と融合演算子を設計し,経路計画や障害物検出を含む自動運転のための道路シーン解析における演算子を適用した。 以上の結果から,我々のオペレーターは,毎秒2,500フレーム以上の信頼性の高い意思決定を達成でき,人間の意思決定や既存の運転支援システムよりも優れていたことが示唆された。

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