論文の概要: Energy efficiency analysis of Spiking Neural Networks for space applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11418v1
• Date: Fri, 16 May 2025 16:29:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:15.585658
• Title: Energy efficiency analysis of Spiking Neural Networks for space applications
• Title（参考訳）: 宇宙用スパイキングニューラルネットワークのエネルギー効率解析
• Authors: Paolo Lunghi, Stefano Silvestrini, Dominik Dold, Gabriele Meoni, Alexander Hadjiivanov, Dario Izzo,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は理論的に優れたエネルギー効率のために非常に魅力的である。 本研究では,EuroSATデータセットのシーン分類に応用したSNN手法の数値解析と比較を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.91307921405309
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While the exponential growth of the space sector and new operative concepts ask for higher spacecraft autonomy, the development of AI-assisted space systems was so far hindered by the low availability of power and energy typical of space applications. In this context, Spiking Neural Networks (SNN) are highly attractive due to their theoretically superior energy efficiency due to their inherently sparse activity induced by neurons communicating by means of binary spikes. Nevertheless, the ability of SNN to reach such efficiency on real world tasks is still to be demonstrated in practice. To evaluate the feasibility of utilizing SNN onboard spacecraft, this work presents a numerical analysis and comparison of different SNN techniques applied to scene classification for the EuroSAT dataset. Such tasks are of primary importance for space applications and constitute a valuable test case given the abundance of competitive methods available to establish a benchmark. Particular emphasis is placed on models based on temporal coding, where crucial information is encoded in the timing of neuron spikes. These models promise even greater efficiency of resulting networks, as they maximize the sparsity properties inherent in SNN. A reliable metric capable of comparing different architectures in a hardware-agnostic way is developed to establish a clear theoretical dependence between architecture parameters and the energy consumption that can be expected onboard the spacecraft. The potential of this novel method and his flexibility to describe specific hardware platforms is demonstrated by its application to predicting the energy consumption of a BrainChip Akida AKD1000 neuromorphic processor.
• Abstract（参考訳）: 宇宙セクターの指数的な成長と新しい運用概念は、より高度な宇宙船の自律性を求める一方で、AI支援宇宙システムの開発は、宇宙応用の典型的な電力とエネルギーの不足によって、これまでは妨げられていた。 この文脈において、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、二分スパイクによって伝達されるニューロンによって引き起こされるスパース活動により、理論的に優れたエネルギー効率のために非常に魅力的である。 それでも、現実世界のタスクにおいて、SNNがそのような効率に達する能力は、まだ実証されていない。 本研究は,衛星搭載SNNの実現可能性を評価するため,EuroSATデータセットのシーン分類に応用したSNN手法の数値解析と比較を行った。 このようなタスクは、宇宙アプリケーションにとって最も重要な課題であり、ベンチマークを確立するために利用可能な競合メソッドが豊富にあることを考えると、価値あるテストケースを構成する。 特に、重要な情報がニューロンスパイクのタイミングに符号化される時間符号化に基づくモデルに重点を置いている。 これらのモデルは、SNN固有の空間特性を最大化するため、結果のネットワークの効率をさらに高める。 ハードウェアに依存しない方法で異なるアーキテクチャを比較することが可能な信頼性指標を開発し、宇宙船上で期待できるアーキテクチャパラメータとエネルギー消費との明確な理論的依存関係を確立する。 この新しい手法のポテンシャルと、特定のハードウェアプラットフォームを記述するための彼の柔軟性は、BrainChip Akida AKD1000ニューロモルフィックプロセッサのエネルギー消費を予測するために応用された。

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