基于波相互作用的神经形态硬件驱动的智能机器人控制系统研究

《Nature Communications》：Autonomous robotic operation controlled by wave-based neuromorphic hardware

　　

摘要

为机器人配备基于脑启发的物理计算单元是实现智能机器真正自主性的关键一步；然而，此类神经形态硬件的实际实现仍然是一项重大挑战。由于基于软件和硬件的脉冲神经网络方法都需要大量的训练和能量消耗，因此需要一个架构上更加简洁的神经形态平台，以实现可扩展且能效更高的机器人应用。在此，我们通过实验演示了一种由基于物理波相互作用的神经形态硬件驱动的机器人控制。利用一种基于水的实验系统，该系统可直接观察波-网络动力学，我们建立了一个基于波的储备计算框架，在机器人车辆的障碍物识别中实现了接近完美的准确率，随后实现了完全由该基于波的硬件控制的实时自主运动与避障功能。通过微磁模拟，我们将这一概念扩展到在吉赫兹频率下工作的磁性纳米器件中电激发行波，提出了一种基于波计算的固态机器人芯片的技术路径。这些结果表明，基于波的计算是一种可扩展且能效更高的替代方案，可应用于下一代智能机器，以取代传统的数字神经形态架构。