Hybrid-Neuromorphic Approach for Underwater Robotics Applications: A Conceptual Framework

要約

この論文では、タスク指向の水中ロボット工学アプリケーションにニューロモーフィック手法を採用するという概念を紹介します。
従来の深層学習アルゴリズムの計算需要の増加とは対照的に、ニューロモーフィック テクノロジーは、スパイキング ニューラル ネットワーク アーキテクチャを活用し、人間の脳の動作原理をエミュレートし、計算要件と消費電力を大幅に削減した高度な人工知能を約束します。
さまざまなロボット分野でニューロモーフィック技術の応用が文書化されているにもかかわらず、海洋ロボット工学でのその利用はほとんど解明されていないままです。
したがって、この記事では、特定のユーザー定義の目的に合わせてカスタマイズされた、水中ビークルの知覚、姿勢推定、および触覚ガイドによる条件付き制御のためのニューロモーフィック技術を統合するための統一フレームワークを提案します。
この概念的な枠組みは、水中ロボット工学に革命をもたらし、エネルギー消費を削減しながら効率と自律性を強化します。
この進歩により適応性と堅牢性が向上することで、水中探査、環境モニタリング、インフラ整備などの用途が容易になり、海洋科学技術の大幅な進歩に貢献できる可能性があります。

要約(オリジナル)

This paper introduces the concept of employing neuromorphic methodologies for task-oriented underwater robotics applications. In contrast to the increasing computational demands of conventional deep learning algorithms, neuromorphic technology, leveraging spiking neural network architectures, promises sophisticated artificial intelligence with significantly reduced computational requirements and power consumption, emulating human brain operational principles. Despite documented neuromorphic technology applications in various robotic domains, its utilization in marine robotics remains largely unexplored. Thus, this article proposes a unified framework for integrating neuromorphic technologies for perception, pose estimation, and haptic-guided conditional control of underwater vehicles, customized to specific user-defined objectives. This conceptual framework stands to revolutionize underwater robotics, enhancing efficiency and autonomy while reducing energy consumption. By enabling greater adaptability and robustness, this advancement could facilitate applications such as underwater exploration, environmental monitoring, and infrastructure maintenance, thereby contributing to significant progress in marine science and technology.

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