論文の概要: Towards Green Wearable Computing: A Physics-Aware Spiking Neural Network for Energy-Efficient IMU-based Human Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10458v2
• Date: Sat, 18 Apr 2026 06:19:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 13:51:31.000512
• Title: Towards Green Wearable Computing: A Physics-Aware Spiking Neural Network for Energy-Efficient IMU-based Human Activity Recognition
• Title（参考訳）: グリーンウェアラブルコンピューティングに向けて:エネルギー効率の良いIMUに基づく人間活動認識のための物理対応スパイクニューラルネットワーク
• Authors: Naichuan Zheng, Hailun Xia, Zepeng Sun, Weiyi Li, Yinzhe Zhou,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、イベント駆動のエネルギー効率を極端に向上させるが、標準的なアーキテクチャは複雑な生体力学トポロジと時間的勾配劣化に苦しむ。 グリーンHARに適した完全乗算器のないアーキテクチャであるPhysor-Aware Spiking Neural Network (PAS-Net)を提案する。 PAS-Netは、厳密な演算を0.1pJ整数蓄積に置き換えながら、最先端の精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22618128882498598
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Wearable IMU-based Human Activity Recognition (HAR) relies heavily on Deep Neural Networks (DNNs), which are burdened by immense computational and buffering demands. Their power-hungry floating-point operations and rigid requirement to process complete temporal windows severely cripple battery-constrained edge devices. While Spiking Neural Networks (SNNs) offer extreme event-driven energy efficiency, standard architectures struggle with complex biomechanical topologies and temporal gradient degradation. To bridge this gap, we propose the Physics-Aware Spiking Neural Network (PAS-Net), a fully multiplier-free architecture explicitly tailored for Green HAR. Spatially, an adaptive symmetric topology mixer enforces human-joint physical constraints. Temporally, an $O(1)$-memory causal neuromodulator yields context-aware dynamic threshold neurons, adapting actively to non-stationary movement rhythms. Furthermore, we leverage a temporal spike error objective to unlock a flexible early-exit mechanism for continuous IMU streams. Evaluated across seven diverse datasets, PAS-Net achieves state-of-the-art accuracy while replacing dense operations with sparse 0.1 pJ integer accumulations. Crucially, its confidence-driven early-exit capability drastically reduces dynamic energy consumption by up to 98\%. PAS-Net establishes a robust, ultra-low-power neuromorphic standard for always-on wearable sensing. The source code and pre-trained models are publicly available at https://github.com/zhengnaichuan2022/PAS-Net.git.
• Abstract（参考訳）: ウェアラブルIMUベースのHuman Activity Recognition (HAR)は、膨大な計算とバッファリング要求に悩まされるディープニューラルネットワーク(DNN)に大きく依存している。 パワーハングリー浮動小数点演算と、完全時間ウィンドウ処理の厳格な要求により、バッテリ制約のあるエッジデバイスが著しく損なわれている。 スパイキングニューラルネットワーク(SNN)はイベント駆動のエネルギー効率を極端に向上させるが、標準的なアーキテクチャは複雑な生体力学トポロジと時間的勾配劣化に悩まされる。 このギャップを埋めるために,グリーンHARに適した完全乗算器のないアーキテクチャであるPhysical-Aware Spiking Neural Network (PAS-Net)を提案する。 空間的に、適応対称トポロジーミキサーは、人間の結合した物理的制約を強制する。 一時的には、$O(1)$-Memoryの因果神経変調器は、文脈対応の動的閾値ニューロンを生成し、非定常運動リズムに積極的に適応する。 さらに、時間的スパイク誤差の目標を利用して、連続IMUストリームのフレキシブル早期出力機構を開放する。 7つの多様なデータセットで評価され、PAS-Netは、厳密な操作を0.1pJ整数蓄積に置き換えながら、最先端の精度を達成する。 重要な点として、信頼駆動型早期退避能力は、動的エネルギー消費を最大98 %まで劇的に減少させる。 PAS-Netは、常時オンのウェアラブルセンシングのための堅牢で超低電力のニューロモルフィック標準を確立する。 ソースコードと事前トレーニングされたモデルはhttps://github.com/zhengnaichuan2022/PAS-Net.gitで公開されている。

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