論文の概要: Energy Aware Development of Neuromorphic Implantables: From Metrics to Action

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09599v1
• Date: Wed, 11 Jun 2025 10:58:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 06:35:02.870491
• Title: Energy Aware Development of Neuromorphic Implantables: From Metrics to Action
• Title（参考訳）: ニューロモルフィックインプタブルのエネルギー・アウェア開発 : 計量から行動へ
• Authors: Enrique Barba Roque, Luis Cruz,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)とニューロモルフィックコンピューティングは、従来のニューラルネットワーク(ANN)に代わる有望な選択肢を提供する SNNモデルのエネルギー性能を評価することは、標準化され実行可能なメトリクスが欠如しているため、依然として課題である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.4453305205374445
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spiking Neural Networks (SNNs) and neuromorphic computing present a promising alternative to traditional Artificial Neural Networks (ANNs) by significantly improving energy efficiency, particularly in edge and implantable devices. However, assessing the energy performance of SNN models remains a challenge due to the lack of standardized and actionable metrics and the difficulty of measuring energy consumption in experimental neuromorphic hardware. In this paper, we conduct a preliminary exploratory study of energy efficiency metrics proposed in the SNN benchmarking literature. We classify 13 commonly used metrics based on four key properties: Accessibility, Fidelity, Actionability, and Trend-Based analysis. Our findings indicate that while many existing metrics provide useful comparisons between architectures, they often lack practical insights for SNN developers. Notably, we identify a gap between accessible and high-fidelity metrics, limiting early-stage energy assessment. Additionally, we emphasize the lack of metrics that provide practitioners with actionable insights, making it difficult to guide energy-efficient SNN development. To address these challenges, we outline research directions for bridging accessibility and fidelity and finding new Actionable metrics for implantable neuromorphic devices, introducing more Trend-Based metrics, metrics that reflect changes in power requirements, battery-aware metrics, and improving energy-performance tradeoff assessments. The results from this paper pave the way for future research on enhancing energy metrics and their Actionability for SNNs.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)とニューロモルフィックコンピューティングは、特にエッジやインプラント可能なデバイスにおいて、エネルギー効率を大幅に改善することで、従来のニューラルネットワーク(ANN)に代わる有望な選択肢を提供する。 しかしながら、SNNモデルのエネルギー性能を評価することは、標準化され実行可能なメトリクスの欠如と、実験的なニューロモルフィックハードウェアにおけるエネルギー消費を測定することの難しさにより、依然として課題である。 本稿では,SNNベンチマークにおけるエネルギー効率指標の予備的検討を行う。 アクセシビリティ、忠実度、アクセシビリティ、アクセシビリティ、トレンドベースの分析という4つの重要な特性に基づいて、13の一般的なメトリクスを分類する。 既存のメトリクスの多くはアーキテクチャ間の有用な比較を提供するが、SNN開発者には実践的な洞察を欠くことが多い。 特に、アクセス可能なメトリクスと高忠実度メトリクスのギャップを特定し、早期のエネルギー評価を制限します。 さらに、実践者に実用的な洞察を与える指標の欠如を強調し、エネルギー効率のよいSNN開発を導くのが困難である。 これらの課題に対処するために、我々は、アクセシビリティと忠実性をブリッジし、移植可能なニューロモルフィックデバイスのための新しいアクション可能なメトリクスを見つけ出し、よりトレンドベースのメトリクスを導入し、電力要求の変化を反映したメトリクス、バッテリ対応メトリクス、エネルギーパフォーマンストレードオフ評価を改善するための研究の方向性を概説する。 本稿は,SNNのエネルギー指標と行動可能性に関する今後の研究の道を開くものである。

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