Towards Efficient Data Processing on the Edge With Neuromorphic Computing for Instrumentation
Notice bibliographique
Résumé
With Moore's law coming to an end and the increasing computational complexity of deep neural network models, a noticeable gap is emerging between the limited computing power available at the edge and the potential of machine learning for instrumentation. Unlike classical deep neural networks, spiking neural networks utilize asynchronous computing and exhibit inherent low-power computing potential, making them ideal for processing large amounts of high-rate event-based data. To showcase this approach, we provide an initial proof of concept that focuses on the CookieBox - an angular streaking detector developed for LCLS-II placed upstream as an online beam diagnostic tool. We utilized a surrogate gradient learning approach to train a basic spiking neural network capable of characterizing individual X-ray pulse using the CookieBox data. The spiking neural network achieves an overall classification accuracy of 86 %, which is comparable to the accuracy achieved by the most recent convolutional neural network performing the same task. We also addressed key elements to enable spiking neural networks capabilities in terms of power and latency requirements for edge machine learning in science experiments. The proposed approach demonstrates and validates that a simple spiking neural network can compete with sophisticated deep neural network and has significant implications for the field of edge machine learning for scientific data acquisition.
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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 | 0,000 | 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 ».