要約
ロボット技術は、人間が多様で複雑かつ集中的なタスクを迅速かつ正確かつ効率的な方法で完了できるよう支援してきたため、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ます。
したがって、ロボット技術は個人から産業までの幅広い用途に導入されています。
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には、運用環境と効率的に対話し、正しい/期待されるアクションで応答し、環境の変化に適応するための身体化されたインテリジェンスがまだ不足しています。
これに向けて、スパイキング ニューラル ネットワーク (SNN) を使用し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により、「ニューロモーフィック人工知能 (AI)」として知られる、生物学的な脳の仕組みを模倣するバイオ-もっともらしいコンピューティング パラダイムを通じて、ロボット工学の身体化された知能を可能にする可能性が実証されました。
。
ただし、ニューロモーフィック AI ベースのロボット工学の分野はまだ初期段階にあり、そのため、現実世界の問題を解決するためのその開発と展開は、精度、適応性、効率、信頼性、セキュリティなど、さまざまな設計面での新たな課題にさらされています。
これらの課題に対処するために、この論文では、次の観点からロボット システムの身体化されたニューロモーフィック AI を実現する方法について説明します。(P1) 効果的な学習ルール、トレーニング メカニズム、および適応性に基づく身体化された知能。
(P2) エネルギー効率の高い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の最適化。
(P3) 代表的かつ公正なベンチマーク。
(P4) 低コストの信頼性と安全性の強化。
(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) エネルギー効率が高く堅牢なニューロモーフィック ベースのロボット工学の相乗的開発。
さらに、この論文では研究の課題と機会を特定し、ロボット工学のための身体化されたニューロモーフィック AI に向けた将来の研究開発のビジョンを詳しく説明します。
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.
arxiv情報
| 著者 | Rachmad Vidya Wicaksana Putra,Alberto Marchisio,Fakhreddine Zayer,Jorge Dias,Muhammad Shafique |
| 発行日 | 2024-09-12 14:18:26+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google