Intelligent machines work in unstructured environments by differential neural computing

要約

知能機械が実世界で効率的に活動するためには、未知の環境における非構造化情報を人間のように精度良く理解し、拡張性と汎化性を備えた新しい手法が必要である。ここでは、環境情報の主な特徴を抽出し、関連する符号化刺激をメモリスタに適用することで、機械的刺激の増幅（720％以上）や適応（50％以下）など、非構造化環境情報の処理において人間のような能力を得ることに成功した、知的機械のためのメモリスティブニューラルコンピューティングに基づく知覚信号微分処理・学習法を示す。本手法はまた、優れた拡張性と一般性を示し、物体把持と自律走行という2つの典型的な知能機械の応用で検証された。前者では、ロボットハンドが、未知の物体の特徴（例えば、鋭い角や滑らかな表面）を1個のメモリスタで1ミリ秒で学習することにより、安全で安定した把持を実験的に実現した。後者では、40×25のメモリスタアレイを用いて、自律走行における10の非構造化環境（例：追い越し車、歩行者）の意思決定情報を正確に（94％）抽出した。人間の低レベル知覚メカニズムの本質的な性質を電子記憶神経回路に模倣することで、提案手法は多様なセンシング技術に適応可能であり、実世界において知的機械がスマートな高レベルの意思決定を生成するのに役立つ。

要約(オリジナル)

Expecting intelligent machines to efficiently work in real world requires a new method to understand unstructured information in unknown environments with good accuracy, scalability and generalization, like human. Here, a memristive neural computing based perceptual signal differential processing and learning method for intelligent machines is presented, via extracting main features of environmental information and applying associated encoded stimuli to memristors, we successfully obtain human-like ability in processing unstructured environmental information, such as amplification (>720%) and adaptation (<50%) of mechanical stimuli. The method also exhibits good scalability and generalization, validated in two typical applications of intelligent machines: object grasping and autonomous driving. In the former, a robot hand experimentally realizes safe and stable grasping, through learning unknown object features (e.g., sharp corner and smooth surface) with a single memristor in 1 ms. In the latter, the decision-making information of 10 unstructured environments in autonomous driving (e.g., overtaking cars, pedestrians) are accurately (94%) extracted with a 40x25 memristor array. By mimicking the intrinsic nature of human low-level perception mechanisms in electronic memristive neural circuits, the proposed method is adaptable to diverse sensing technologies, helping intelligent machines to generate smart high-level decisions in real world.

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