Ereignisbasierten optischen Fluss: SNNs vs ANNs

Optischer Fluss ist eine Technik in der Computer Vision, um die Bewegung von Objekten aus einer Bildfolge zu schätzen. Sie hilft, zu verstehen, wie sich Punkte im Sichtfeld über die Zeit bewegen. Traditionelle Kameras nehmen Bilder in festen Intervallen auf, aber ereignisbasierte Kameras funktionieren anders. Diese Kameras erkennen Helligkeitsänderungen an jedem Pixel und erzeugen einen Stream von Ereignissen, die asynchron aufgezeichnet werden. So können schnelle Bewegungen ohne Bewegungsunschärfe erfasst werden, was ereignisbasierte Kameras besonders nützlich in dynamischen Umgebungen macht.

#Grundlagen von Neuronalen Netzwerken

Neuronale Netzwerke sind eine Schlüsseltechnologie in der künstlichen Intelligenz und ahmen die Art und Weise nach, wie unser Gehirn Informationen verarbeitet. Es gibt zwei Arten von neuronalen Netzwerken, die häufig in diesem Kontext besprochen werden: Künstliche Neuronale Netzwerke (ANNs) und Spiking Neuronale Netzwerke (SNNs).

Künstliche Neuronale Netzwerke (ANNs) basieren auf der Idee von Schichten von miteinander verbundenen Knoten, wobei jeder Knoten Informationen mit numerischen Aktivierungen verarbeitet. Sie kommunizieren typischerweise mit standardmässigen numerischen Werten zwischen den Schichten.

Spiking Neuronale Netzwerke (SNNs) hingegen ähneln biologischen Systemen mehr. Sie verarbeiten Informationen mit Spikes - plötzlichen Änderungen im Membranpotential eines Neurons. Das bedeutet, dass SNNs auf eine ereignisgesteuerte Weise kommunizieren, bei der Neuronen nur "feuern", wenn bestimmte Schwellenwerte erreicht werden.

#Vergleich von ANNs und SNNs

Es gibt eine laufende Diskussion über die Effizienz von SNNs im Vergleich zu ANNs. SNNs werden als vorteilhaft in Bezug auf die Rechenleistung angesehen, da sie nur dann aktiv werden, wenn es nötig ist, aber faire Vergleiche zwischen den beiden Netzwerktypen waren selten.

In diesem Zusammenhang müssen wir zwei kritische Faktoren betrachten:

1. Aktivierungssparsamkeit: Das bezieht sich darauf, wie viele Neuronen zu einem bestimmten Zeitpunkt aktiviert sind. Weniger aktive Neuronen können zu niedrigeren Rechenkosten führen.
2. Energieeffizienz: SNNs könnten potenziell weniger Energie verbrauchen, weil sie nicht für jedes Neuron Multiplikationen und Additionen durchführen, sondern nur, wenn es nötig ist.

#Neuromorphe Prozessoren

Ein neuromorpher Prozessor ist ein spezialisierter Chip, der entwickelt wurde, um die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu emulieren. Er verarbeitet Informationen auf eine Weise, die mehr mit der Funktionsweise biologischer Systeme übereinstimmt, indem er Spikes anstelle von kontinuierlichen Werten verwendet. Ein bemerkenswertes Beispiel für einen solchen Prozessor ist SENECA. Dieser Prozessor ist in der Lage, sowohl ANNs als auch SNNs zu verarbeiten, was ihn zu einem vielseitigen Werkzeug für Tests beider Netzwerktypen in verschiedenen Szenarien macht.

#Der neue Ansatz: Ereignisbasierter optischer Fluss

Diese Forschung schlägt eine neue Methode zur Schätzung des optischen Flusses unter Verwendung von ANNs und SNNs auf einem neuromorphen Prozessor vor. Der Fokus liegt darauf, die Unterschiede in der Leistung und Effizienz zwischen den beiden Modellen bei der Verarbeitung von Daten der ereignisbasierten Kamera zu verstehen.

Um einen fairen Vergleich durchzuführen, wurden beide Netzwerktypen mit ähnlichen Architekturen und ähnlichen niedrigen Aktivierungsdichten trainiert. Das stellt sicher, dass wir Äpfel mit Äpfeln vergleichen, anstatt Annahmen basierend auf unterschiedlichen Designs zu treffen.

#Überblick über das Experiment

Die Experimente umfassten die Messung der durchschnittlichen Zeit- und Energieverbrauch für sowohl SNNs als auch ANNs während der Schätzung des optischen Flusses. Die Ergebnisse waren aufschlussreich:

• Das SNN war schneller und verbrauchte weniger Energie als das ANN unter allen getesteten Bedingungen.
• Konkret benötigte das SNN etwa 44,9 Millisekunden und verbrauchte 927,0 Joule Energie, im Vergleich zu einer längeren Verarbeitungszeit und einem höheren Energieverbrauch des ANN.

Die Gründe für diese Unterschiede liegen darin, wie SNNs Informationen verarbeiten. Durch die Verwendung von Spikes haben SNNs weniger häufigen Speicherzugriff, was zu niedrigeren Energiekosten und schnelleren Verarbeitungszeiten führt.

#Vorteile der Verwendung von Ereigniskameras

Ereigniskameras erfassen Änderungen der Helligkeit statt vollständiger Bilder, was mehrere Vorteile für die Schätzung des optischen Flusses bringt:

• Sie sind robust gegen Bewegungsunschärfe.
• Sie funktionieren effektiv unter variierenden Lichtbedingungen.
• Sie bieten hohe zeitliche Auflösung und können schnell auf Änderungen in der Szene reagieren.

SNNs sind besonders gut geeignet, um Daten von Ereigniskameras zu verarbeiten, da beide Systeme darauf ausgelegt sind, mit spärlichen, asynchronen Daten zu arbeiten.

#Herausforderungen in der aktuellen Forschung

Obwohl es einige Fortschritte beim Vergleich von ANNs und SNNs gegeben hat, bestehen noch mehrere wichtige Herausforderungen:

1. Mehrfache Vorwärtsdurchläufe: Die meisten Studien haben sich auf Aufgaben wie die Bildklassifizierung konzentriert, die es erfordern, die Pixelintensität in Spikes umzuwandeln, was für SNNs ineffizient sein kann. Dieses Papier adressiert diese Lücke, indem es sich auf eine Regressionsaufgabe zum optischen Fluss konzentriert.

2. Unterschiedliche Prozessoren: Faire Vergleiche müssen die gleiche Hardware für die Verarbeitung von ANNs und SNNs verwenden. Die Verwendung unterschiedlicher Prozessoren kann die Ergebnisse verzerren und zu irreführenden Schlussfolgerungen führen.

3. Aktivierungssparsamkeit: Während SNNs mit vollständigen ANN-Aktivierungen verglichen wurden, ist es auch wichtig, sparsifizierte ANNs zu berücksichtigen. Sparsamkeit kann den Energieverbrauch und die Gesamteffizienz erheblich beeinflussen.

#Vorgeschlagene Lösungen

Um diese Herausforderungen anzugehen, hat diese Forschung mehrere effektive Strategien eingeführt:

• Sparsifizierung: Beide Netzwerktypen wurden sparsifiziert, um eine niedrige Aktivierungsdichte von etwa 5% beizubehalten. Dadurch wurde die Anzahl der aktivierten Neuronen reduziert, während die Leistung erhalten blieb.

• Faire Vergleiche: Indem beide Modelle auf demselben neuromorphen Prozessor betrieben wurden, stellten wir sicher, dass der Vergleich gültig und auf ähnlichen architektonischen Prinzipien basierte.

• Leistungsanalyse: Die Experimente konzentrierten sich darauf, wie Aktivierungsdichte und räumliche Verteilung die Leistung beeinflussten, was eine umfassende Analyse von Stärken und Schwächen ermöglichte.

#Ergebnisse und Erkenntnisse

Die Ergebnisse der Experimente hoben mehrere wichtige Punkte hervor:

• Effizienz von SNNs: Die Ergebnisse bestätigten, dass SNNs tatsächlich energieeffizienter und schneller waren bei der Verarbeitung von optischen Flusstasks im Vergleich zu ihren ANN-Gegenstücken.

• Vorteile der Sparsamkeit: Die Aktivierungssparsamkeit trug erheblich zur Effizienz beider neuronaler Netzwerktypen bei, aber besonders bei den SNNs, da sie von Natur aus auf weniger aktiven Neuronen basieren.

• Räumliche Verteilung: Die räumliche Anordnung sowohl der SNN-Spikes als auch der ANN-Aktivierungen spielte eine entscheidende Rolle für die Effizienz. SNNs erzeugten Spikes konzentrierter, was zu weniger Speicherzugriffsoperationen führte und somit den Energieverbrauch senkte.

#Implikationen für zukünftige Arbeiten

Die Ergebnisse dieser Studie tragen zu den laufenden Bemühungen bei, unser Verständnis von ereignisbasierter Verarbeitung mit neuronalen Netzwerken zu verbessern. Durch die Etablierung eines fairen Vergleichs zwischen ANNs und SNNs eröffnet die Forschung mehrere Wege für zukünftige Untersuchungen:

• Breitere Anwendungen: Diese Arbeit legt den Grundstein für die Verwendung ähnlicher Methoden in anderen Computer Vision-Aufgaben, die Echtzeitverarbeitung erfordern, wie Robotik und autonome Fahrzeuge.

• Optimierung von Netzwerkdesigns: Erkenntnisse aus den Experimenten können Verbesserungen in den Architekturen neuronaler Netzwerke anstossen, um sie besser für neuromorphe Verarbeitung geeignet zu machen.

• Weiterführende Exploration: Eine fortgesetzte Untersuchung, wie unterschiedliche Aktivierungsfunktionen und Netzwerkstrukturen unter variierenden Bedingungen abschneiden, könnte zu noch grösseren Effizienzen in der Verarbeitung führen.

#Fazit

Die Forschung zeigt die Eignung von SNNs für Aufgaben des ereignisbasierten optischen Flusses und hebt ihre Vorteile gegenüber traditionellen ANNs hervor. Diese Unterschiede zu verstehen, ist entscheidend für die Entwicklung effizienterer neuronaler Netzwerke und kann erhebliche Auswirkungen auf die Zukunft der Computer Vision und der neuromorphen Berechnung haben.

Während die Technologie weiterhin Fortschritte macht, könnten diese Erkenntnisse zu neuen Anwendungen in schnelllebigen Umgebungen führen, in denen die Echtzeitverarbeitung visueller Informationen entscheidend ist. Das Potenzial von SNNs, kombiniert mit ereignisbasierten Kameras, läutet eine neue Ära der Maschinenwahrnehmung ein.