論文の概要: The Potential Impact of Neuromorphic Computing on Radio Telescope Observatories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07130v1
• Date: Mon, 12 Jan 2026 01:45:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.177364
• Title: The Potential Impact of Neuromorphic Computing on Radio Telescope Observatories
• Title（参考訳）: 電波望遠鏡観測におけるニューロモルフィックコンピューティングの可能性
• Authors: Nicholas J. Pritchard, Richard Dodson, Andreas Wicenec,
• Abstract要約: Spiking Neural Networks (SNN) は、フォン・ノイマンの計算に代わる有望なリアルタイム電力効率の代替品である。 RFI検出は、最近の探索が期待できるSNNにとって魅力的なユースケースである。 我々の分析は、SNNの短期FPGA配置から既存の機器への現実的な経路を辿り、より高度なデータ駆動型RFI検出を、コストなしで追加することができる。 高速分光処理は、ニューロモルフィックコンピューティング産業にとって好適なターゲットである可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Radio astronomy relies on bespoke, experimental and innovative computing solutions. This will continue as next-generation telescopes such as the Square Kilometre Array (SKA) and next-generation Very Large Array (ngVLA) take shape. Under increasingly demanding power consumption, and increasingly challenging radio environments, science goals may become intractable with conventional von Neumann computing due to related power requirements. Neuromorphic computing offers a compelling alternative, and combined with a desire for data-driven methods, Spiking Neural Networks (SNNs) are a promising real-time power-efficient alternative. Radio Frequency Interference (RFI) detection is an attractive use-case for SNNs where recent exploration holds promise. This work presents a comprehensive analysis of the potential impact of deploying varying neuromorphic approaches across key stages in radio astronomy processing pipelines for several existing and near-term instruments. Our analysis paves a realistic path from near-term FPGA deployment of SNNs in existing instruments, allowing the addition of advanced data-driven RFI detection for no capital cost, to neuromorphic ASICs for future instruments, finding that commercially available solutions could reduce the power budget for key processing elements by up to three orders of magnitude, transforming the operational budget of the observatory. High-data-rate spectrographic processing could be a well-suited target for the neuromorphic computing industry, as we cast radio telescopes as the world's largest in-sensor compute challenge.
• Abstract（参考訳）: 電波天文学は、実験的で革新的な計算ソリューションに依存している。 これは、Square Kilometre Array (SKA) や次世代のVery Large Array (ngVLA) のような次世代望遠鏡の形状として継続される。 電力消費が増大し、ラジオ環境の難しさが増す中で、科学の目標は、関連する電力要求のために従来のフォン・ノイマン計算によって難航する可能性がある。 ニューロモルフィックコンピューティングは魅力的な代替手段であり、データ駆動方式への欲求と相まって、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は有望なリアルタイム電力効率の代替手段である。 RFI(Radio Frequency Interference)検出は、近年の探査が約束されているSNNにとって魅力的なユースケースである。 この研究は、いくつかの既存および短期機器のための電波天文学処理パイプラインにおいて、様々なニューロモルフィックアプローチを重要段階にわたって展開する潜在的影響を包括的に分析する。 我々の分析は、SNNの短期的FPGA展開から、先進的なデータ駆動型RFI検出を無コストで追加し、将来の機器のニューロモルフィックASICに移行し、商業的に利用可能なソリューションは、キー処理要素の電力予算を最大3桁まで削減し、観測所の運用予算を変革することを発見した。 高速分光処理は、ニューロモルフィックコンピューティング業界にとって好適なターゲットとなり得る。

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