Embodied Neuromorphic Artificial Intelligence for Robotics: Perspectives, Challenges, and Research Development Stack

要約

ロボット技術は、多様で複雑、かつ集中的な作業を迅速かつ正確に効率的に完了するために人間を支援してきたため、人間の生産性を向上させるために不可欠な要素となっている。そのため、ロボット技術は個人用から産業用まで、幅広い用途に導入されている。しかし、現在のロボット技術とそのコンピューティングパラダイムは、操作環境と効率的に相互作用し、正しい／期待される動作で応答し、環境の変化に適応するための具現化された知能をまだ欠いている。これに向けて、スパイキング・ニューラル・ネットワーク（SNN）を用いたニューロモーフィック・コンピューティングの最近の進歩は、「ニューロモーフィック人工知能（AI）」として知られる、生物学的な脳の働きを模倣した生物学的に実現可能なコンピューティング・パラダイムを通じて、ロボット工学のための具現化された知能を可能にする可能性を示している。しかし、ニューロモーフィックAIを用いたロボット工学の分野はまだ初期段階にあり、実世界の問題を解決するための開発と展開には、精度、適応性、効率性、信頼性、安全性など、さまざまな設計面での新たな課題が露呈している。これらの課題に対処するため、本稿では、我々の視点を通して、ロボットシステムのための具現化ニューロモーフィックAIを実現する方法について議論する：(P1)効果的な学習ルール、学習メカニズム、適応性に基づく具現化された知能、(P2)エネルギー効率に優れたニューロモーフィックコンピューティングのためのクロスレイヤー最適化、(P3)代表的で公正なベンチマーク、(P4)低コストの信頼性と安全性の向上、(P5)ニューロモーフィックコンピューティングのセキュリティとプライバシー、(P6)エネルギー効率に優れ頑健なニューロモーフィックベースのロボット工学のための相乗的開発。さらに、本論文では、ロボティクスのための具現化されたニューロモーフィックAIに向けた研究開発の将来像を詳述するとともに、研究課題と機会を明らかにする。

要約(オリジナル)

Robotic technologies have been an indispensable part for improving human productivity since they have been helping humans in completing diverse, complex, and intensive tasks in a fast yet accurate and efficient way. Therefore, robotic technologies have been deployed in a wide range of applications, ranging from personal to industrial use-cases. However, current robotic technologies and their computing paradigm still lack embodied intelligence to efficiently interact with operational environments, respond with correct/expected actions, and adapt to changes in the environments. Toward this, recent advances in neuromorphic computing with Spiking Neural Networks (SNN) have demonstrated the potential to enable the embodied intelligence for robotics through bio-plausible computing paradigm that mimics how the biological brain works, known as ‘neuromorphic artificial intelligence (AI)’. However, the field of neuromorphic AI-based robotics is still at an early stage, therefore its development and deployment for solving real-world problems expose new challenges in different design aspects, such as accuracy, adaptability, efficiency, reliability, and security. To address these challenges, this paper will discuss how we can enable embodied neuromorphic AI for robotic systems through our perspectives: (P1) Embodied intelligence based on effective learning rule, training mechanism, and adaptability; (P2) Cross-layer optimizations for energy-efficient neuromorphic computing; (P3) Representative and fair benchmarks; (P4) Low-cost reliability and safety enhancements; (P5) Security and privacy for neuromorphic computing; and (P6) A synergistic development for energy-efficient and robust neuromorphic-based robotics. Furthermore, this paper identifies research challenges and opportunities, as well as elaborates our vision for future research development toward embodied neuromorphic AI for robotics.

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