Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Neuromorphic Architecture for Scalable Event-Based Control

論文の概要: A Neuromorphic Architecture for Scalable Event-Based Control

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11924v1
Date: Fri, 14 Nov 2025 23:08:56 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-11-18 14:36:23.399561
Title: A Neuromorphic Architecture for Scalable Event-Based Control
Title（参考訳）: スケーラブルなイベントベース制御のためのニューロモルフィックアーキテクチャ
Authors: Yongkang Huo, Fulvio Forni, Rodolphe Sepulchre,
Abstract要約: 本稿では、スケーラブルなニューロモルフィック制御アーキテクチャの基本要素として、リバウンドなWinner-Take-All(RWTA)のモチーフを紹介する。本稿では,ヘビロボットの神経系設計を通じて,アーキテクチャの汎用性,堅牢性,モジュール性について説明する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper introduces the ``rebound Winner-Take-All (RWTA)" motif as the basic element of a scalable neuromorphic control architecture. From the cellular level to the system level, the resulting architecture combines the reliability of discrete computation and the tunability of continuous regulation: it inherits the discrete computation capabilities of winner-take-all state machines and the continuous tuning capabilities of excitable biophysical circuits. The proposed event-based framework addresses continuous rhythmic generation and discrete decision-making in a unified physical modeling language. We illustrate the versatility, robustness, and modularity of the architecture through the nervous system design of a snake robot.
Abstract（参考訳）: 本稿では,スケーラブルなニューロモルフィック制御アーキテクチャの基本要素として,'rebound Winner-Take-All'モチーフを紹介する。セルレベルからシステムレベルまで、結果として得られるアーキテクチャは離散計算の信頼性と連続的な制御のチューナビリティを組み合わせる。イベントベースのフレームワークは、統合物理モデリング言語における連続的なリズミカル生成と離散決定に対処する。本稿では,ヘビロボットの神経系設計を通じて,アーキテクチャの汎用性,堅牢性,モジュール性について説明する。

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