論文の概要: Hardware-aware vs. Hardware-agnostic Energy Estimation for SNN in Space Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19654v1
• Date: Wed, 27 Aug 2025 08:03:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.551946
• Title: Hardware-aware vs. Hardware-agnostic Energy Estimation for SNN in Space Applications
• Title（参考訳）: 宇宙用SNNのハードウェア・アウェア対ハードウェア・アノスティックエネルギー推定
• Authors: Matthias Höfflin, Jürgen Wassner,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は長年、本質的にエネルギー効率が高いと考えられてきた。 本研究では,SNNのマルチ出力回帰,具体的にはモノクロ画像からの3次元衛星位置推定について検討し,ハードウェア・アウェアとハードウェア・アノスティック・エネルギ推定法を比較した。 エネルギー分析は、ハードウェア非依存の手法がCNNよりもSNNに一貫性のある50-60%のエネルギー優位性を予測しているのに対し、ハードウェア認識分析は、有意な省エネはニューロモルフィックなハードウェアでのみ実現され、高い入力間隔で実現されていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spiking Neural Networks (SNNs), inspired by biological intelligence, have long been considered inherently energy-efficient, making them attractive for resource-constrained domains such as space applications. However, recent comparative studies with conventional Artificial Neural Networks (ANNs) have begun to question this reputation, especially for digital implementations. This work investigates SNNs for multi-output regression, specifically 3-D satellite position estimation from monocular images, and compares hardware-aware and hardware-agnostic energy estimation methods. The proposed SNN, trained using the membrane potential of the Leaky Integrate-and-Fire (LIF) neuron in the final layer, achieves comparable Mean Squared Error (MSE) to a reference Convolutional Neural Network (CNN) on a photorealistic satellite dataset. Energy analysis shows that while hardware-agnostic methods predict a consistent 50-60% energy advantage for SNNs over CNNs, hardware-aware analysis reveals that significant energy savings are realized only on neuromorphic hardware and with high input sparsity. The influence of dark pixel ratio on energy consumption is quantified, emphasizing the impact of data characteristics and hardware assumptions. These findings highlight the need for transparent evaluation methods and explicit disclosure of underlying assumptions to ensure fair comparisons of neural network energy efficiency.
• Abstract（参考訳）: バイオインテリジェンスにインスパイアされたスパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、長年、本質的にエネルギー効率が高いと考えられてきた。 しかし、最近のANNとの比較研究は、特にデジタル実装において、この評判に疑問を呈し始めている。 本研究では,SNNのマルチ出力回帰,具体的にはモノクロ画像からの3次元衛星位置推定について検討し,ハードウェア・アウェアとハードウェア・アノスティック・エネルギ推定法を比較した。 提案したSNNは、最終層におけるLeaky Integrate-and-Fire(LIF)ニューロンの膜電位を用いてトレーニングされ、フォトリアリスティック衛星データセット上の参照畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に匹敵する平均二乗誤差(MSE)を達成する。 エネルギー分析は、ハードウェア非依存の手法がCNNよりもSNNに一貫性のある50-60%のエネルギー優位性を予測しているのに対し、ハードウェア認識分析は、有意な省エネはニューロモルフィックなハードウェアでのみ実現され、高い入力間隔で実現されていることを示している。 ダークピクセル比がエネルギー消費に与える影響を定量化し、データ特性とハードウェアの仮定の影響を強調した。 これらの知見は、ニューラルネットワークのエネルギー効率の公正な比較を保証するために、透過的な評価方法の必要性と、基礎となる仮定を明確に開示することの必要性を強調している。

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