論文の概要: Neuromorphic Astronomy: An End-to-End SNN Pipeline for RFI Detection Hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16060v1
• Date: Thu, 20 Nov 2025 05:42:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.482035
• Title: Neuromorphic Astronomy: An End-to-End SNN Pipeline for RFI Detection Hardware
• Title（参考訳）: ニューロモルフィック天文学:RFI検出ハードウェアのためのエンドツーエンドSNNパイプライン
• Authors: Nicholas J. Pritchard, Andreas Wicenec, Richard Dodson, Mohammed Bennamoun, Dylan R. Muir,
• Abstract要約: 我々は資源制約されたニューロモルフィックハードウェアにディープスパイキングニューラルネットワークをデプロイする。 我々は,このパイプラインをオンチップ電力測定で検証し,100mWで機器スケールの推論を行う。 我々の研究は、モデルスケーリングの課題に対する重要な洞察である実用的なデプロイメントの青写真を提供し、応用ニューロモルフィックコンピューティングを前進させる上で必要でありながら理想的な領域として、電波天文学を補強する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.035699317575965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imminent radio telescope observatories provide massive data rates making deep learning based processing appealing while simultaneously demanding real-time performance at low-energy; prohibiting the use of many artificial neural network based approaches. We begin tackling the scientifically existential challenge of Radio Frequency Interference (RFI) detection by deploying deep Spiking Neural Networks (SNNs) on resource-constrained neuromorphic hardware. Our approach partitions large, pre-trained networks onto SynSense Xylo hardware using maximal splitting, a novel greedy algorithm. We validate this pipeline with on-chip power measurements, achieving instrument-scaled inference at 100mW. While our full-scale SNN achieves state-of-the-art accuracy among SNN baselines, our experiments reveal a more important insight that a smaller un-partitioned model significantly outperforms larger, split models. This finding highlights that hardware co-design is paramount for optimal performance. Our work thus provides a practical deployment blueprint, a key insight into the challenges of model scaling, and reinforces radio astronomy as a demanding yet ideal domain for advancing applied neuromorphic computing.
• Abstract（参考訳）: 差し迫った電波望遠鏡は、大量のデータレートを提供し、ディープラーニングベースの処理を魅力的にし、同時に低エネルギーでのリアルタイムパフォーマンスを要求し、多くの人工ニューラルネットワークベースのアプローチの使用を禁止している。 我々は、資源制約されたニューロモルフィックハードウェア上にディープスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を配置することで、RFI(Radio Frequency Interference)検出の科学的に存在する課題に取り組む。 提案手法は,SynSense Xyloハードウェア上に,新たなグリーディアルゴリズムである最大分割を用いて,大規模で事前学習されたネットワークを分割する。 我々は,このパイプラインをオンチップ電力測定で検証し,100mWで機器スケールの推論を行う。 我々のSNNは、SNNベースライン間で最先端の精度を実現していますが、より小さな分割未分割モデルの方がより大きな分割モデルよりも優れているというより重要な知見が得られます。 この発見は、ハードウェアの共同設計が最適なパフォーマンスにとって最重要であることを強調している。 我々の研究は、モデルスケーリングの課題に対する重要な洞察である実用的なデプロイメントの青写真を提供し、応用ニューロモルフィックコンピューティングを前進させる上で必要でありながら理想的な領域として、電波天文学を補強する。

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