インテル ラボラトリーズ、ニューラル ネットワーク ベースのオブジェクト学習に新しいアプローチを導入

インテル ラボラトリーズの研究者は、イタリア工科大学とミュンヘン工科大学との共同研究により、ニューラル ネットワーク ベースのオブジェクト学習に新しいアプローチを導入しました。この新しいアプローチは、ロジスティクスやヘルスケアなどの状況で制約のない環境と相互作用するロボット アシスタントなどの将来のロボティクス アプリケーションを特にターゲットにしています。

この新しい研究は、将来のロボットのサービスまたは製造能力の向上に役立つ可能性があります。

研究論文「ロボットのためのインタラクティブな継続的学習: ニューロモルフィック アプローチ」は、オーク リッジ 国立研究所が主催する 2022 年国際ニューロモルフィック システム会議 (ICONS) で「ベスト ペーパー」賞を受賞しました。

オブジェクト学習とニューロモルフィック コンピューティング

新しいインタラクティブなオブジェクト学習方法は、ニューロモルフィック コンピューティングを使用してロボットが新しいオブジェクトを発見できるようにします。

研究者グループは、新しいモデルを使用して Loihi ニューロモルフィック チップでインタラクティブな学習を実証し、最大 175 倍低い電力消費で新しいオブジェクト インスタンスを学習しました。また、CPU で実行される従来の方法と比較して、同等または優れた速度と精度を達成しました。

インテル ラボラトリーズの画像

研究者たちは、これを実現するために Loihi にスパイキング ニューラル ネットワーク アーキテクチャを実装し、単一の可塑性シナプス層でオブジェクトの学習をローカライズできるようにしました。また、必要に応じて新しいニューロンを募集して、さまざまなオブジェクトの視点を考慮しました。学習プロセスは、ユーザーと相互作用しながら自律的に行われました。

ユリア サンダミールスカヤは、この論文の先行著者であり、インテルのニューロモルフィック コンピューティング ラボのロボティクス研究リードです。

「人間が新しいオブジェクトを学ぶとき、彼らはそれを見て、回して、なんですか、それを認識して、さまざまな状況と条件で瞬時にそれを再認識できるようになります」とサンダミールスカヤさんは述べました。「私たちの目標は、人間と一緒に自然に作業できるように、将来のロボットに同等の能力を与えることです。Loihi での結果は、ロボティクスの将来にとってニューロモルフィック コンピューティングの価値を強調しています。」

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インテル ラボラトリーズのニューロモルフィック コンピューティング 研究

インテル ラボラトリーズは、ニューロモルフィック コンピューティング研究の分野でリーダーであり、次世代の知能化デバイスと自律システムを実現するためのニューロモルフィック コンピューティングの目標を支援するために取り組んでいます。

ニューロモルフィック コンピューティングは、生物学的ニューラル コンピューティングの原理に基づいており、新しいアルゴリズム アプローチを使用して人間の脳とその世界との相互作用を模倣しています。

ニューロモルフィック コンピューティングの革新的なアーキテクチャ アプローチは、エネルギー効率と継続的な学習の両方を必要とする将来の自律 AI ソリューションを動かす責任を負います。ロボティクス、センサー、ヘルスケア、そして大規模な AI アプリケーションなどのさまざまな分野で既に適用されています。