A Universal Flexible Neuromorphic Tactile System with Multithreshold Strategy

要約

大規模なインテリジェントセンシングデバイスアプリケーションによってもたらされる非構造化データの増加は、データの保存と処理だけでなく、消費電力の急増にも大きな課題を抱えています。
したがって、エネルギー効率と処理速度を向上させるには、新世代のシステム構造と建設戦略が必要です。
ほとんどの生物学的神経系、特に触覚系は、低電力使用量を伴う柔軟性とデータ処理パフォーマンスを備えています。
このメカニズムからインスピレーションを得て、インテリジェントシステムを最適化するために、触覚神経系を模倣することにより、強力な互換性と多胸部信号処理戦略を備えた、普遍的な完全柔軟性の神経球性知覚システムを報告します。
スパイクエンコードされたセンサー信号から蓄積されたピーク信号は、フロントエンド処理ユニットのバイオニックシナプス可塑性から認識タスクに直接使用できます。
従来のシステムと比較して、システムの消費電力は、同じ認識タスクで約1桁減少します。
さらに、電圧ベースのマッチング回路と多項目処理回路の設計により、システム内の優れた互換性と多値処理機能が提供されます。
実現可能性の検証では、システムのシステムは、異なる入力信号（連続信号と周波数信号など）の出力傾向を正確に正確に出力でき、シンボルパターンで90％、モールスコードで90％の高い認識精度を持つことができます。
私たちの神経型システムのこれらの特性は、インテリジェントなデバイスとバイオニックロボットにおける優れたアプリケーションの可能性を示しています。

要約(オリジナル)

Extremely increased unstructured data brought by the large-scale intelligent sensing devices application have big challenges not only in data storing and processing but also power consumption surging. Therefore, to improve energy efficiency and processing speed, a new generation system structure and construction strategy is necessary. Most biological nervous systems, especially the tactile system, have a good flexibility and data processing performance with low power usage. Inspired from this mechanism, to optimize the intelligent system, we report a universal fully flexible neuromorphic perception system with a strong compatibility and multi-threshold signal processing strategy by mimicking tactile nervous system. Peak signal accumulated from spike encoded sensor signal in front-end processing unit can be used for recognition task directly since the bionic synaptic plasticity. Compared with conventional systems, power consumption of our system significantly decreases about 1 order of magnitude in a same recognition task. What is more, the design of voltage-based matching circuit and multithreshold processing circuit provide an excellent compatibility and multi-signal processing capability in our system. In feasibility verification, our system can output trend of different input signals (continuous signal and frequency signal etc.) accurately and have a high recognition accuracy of 90% in the symbol pattern and 90% in Morse code. These properties of our neuromorphic system show a great application potential in intelligent devices and bionic robots.

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