Integrated photonic-electronic platform for real-time analog data processing in LiDARs
Notice bibliographique
Résumé
Light, detection and ranging (LiDAR), has been emerging as a powerful tool for applications with accurate and reliable perception requirements, e.g., autonomous driving which needs a combination of long-range and high spatial resolution together with a real-time performance. Processing the raw LiDAR data, which is a large-dimensional unstructured 3D point cloud, is computationally costly due to the nature of the algorithms used for processing the point clouds. In particular, the neural networks employed for LiDAR data processing comprise several layers, for each of which multiplications of matrices with large sizes need to be performed. In this case, graphics processing units (GPUs) cannot be used as real-time standalone devices for hardware acceleration because they have high execution time due to their dependency on a central processing unit (CPU) for data offloading and scheduling the execution of the algorithms used to process point clouds. To address the aforementioned challenges, we propose an efficient co-design of an analog neural network (ANN) and a hybrid CMOS-Photonics platform for LiDAR systems. The proposed architecture exploits the high bandwidth and low latency of optical computation to significantly improve the computational efficiency. In particular, in our proposed architecture, a CMOS control chip integrated with a photonic broadcast-and-weight architecture is interfaced with LiDAR to perform real-time data processing and high-dimensional matrix multiplications. Moreover, by processing the raw LiDAR data in the analog domain, the proposed hybrid electro-optic computing platform minimizes the number of data converters in LiDAR systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».