要約
IoT ネットワークの急激な成長により、低エネルギー消費、最小限の通信オーバーヘッド、低遅延を維持しながら、高い柔軟性と学習機能を提供するアーキテクチャへのパラダイム シフトが必要になっています。
従来の IoT システムは、特に機械学習アプローチと統合した場合、多くの場合、高い通信オーバーヘッドと大量のエネルギー消費に悩まされます。
この研究では、生物学的システムにインスピレーションを得たニューロモーフィック アーキテクチャを提案することで、これらの課題に取り組んでいます。
私たちが提案するアーキテクチャの実際の応用を説明するために、ケルンテン州のノイハウスコミュニティにおける水管理に焦点を当てたケーススタディを紹介します。
このコミュニティにおける水消費量の予測と異常検出に関する予備的な結果が示されています。
また、生物学的原理を IoT システムの設計に統合する、新しいニューロモーフィック IoT アーキテクチャも紹介します。
このアーキテクチャは、低電力と高効率が重要なエッジ コンピューティング シナリオ向けに特別に調整されています。
私たちのアプローチは、非同期処理やイベント駆動型通信など、ニューロモーフィック コンピューティングの固有の利点を活用して、エネルギー効率と応答性の両方を備えた IoT フレームワークを作成します。
このケーススタディでは、ニューロモーフィック IoT アーキテクチャを実際のシナリオにどのように展開できるかを示し、エネルギーの節約、通信オーバーヘッドの削減、システムの応答性の向上という点での利点を強調しています。
要約(オリジナル)
The exponential growth of IoT networks necessitates a paradigm shift towards architectures that offer high flexibility and learning capabilities while maintaining low energy consumption, minimal communication overhead, and low latency. Traditional IoT systems, particularly when integrated with machine learning approaches, often suffer from high communication overhead and significant energy consumption. This work addresses these challenges by proposing a neuromorphic architecture inspired by biological systems. To illustrate the practical application of our proposed architecture, we present a case study focusing on water management in the Carinthian community of Neuhaus. Preliminary results regarding water consumption prediction and anomaly detection in this community are presented. We also introduce a novel neuromorphic IoT architecture that integrates biological principles into the design of IoT systems. This architecture is specifically tailored for edge computing scenarios, where low power and high efficiency are crucial. Our approach leverages the inherent advantages of neuromorphic computing, such as asynchronous processing and event-driven communication, to create an IoT framework that is both energy-efficient and responsive. This case study demonstrates how the neuromorphic IoT architecture can be deployed in a real-world scenario, highlighting its benefits in terms of energy savings, reduced communication overhead, and improved system responsiveness.
arxiv情報
著者 | Mugdim Bublin,Heimo Hirner,Antoine-Martin Lanners,Radu Grosu |
発行日 | 2024-10-25 13:51:34+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google