Avances en Computación Neuromórfica para el Reconocimiento de Actividades

La computación neuromórfica es un tipo de computación que intenta imitar la forma en que funciona el cerebro humano. Usa modelos de neuronas especiales para crear sistemas que pueden aprender y procesar información más como lo hacemos nosotros. Este enfoque puede ofrecer nuevas formas de manejar tareas que tratan con datos basados en el tiempo, como reconocer acciones o movimientos.

Un uso común de la computación neuromórfica es en dispositivos portátiles, como los relojes inteligentes, que pueden monitorear las actividades de las personas en tiempo real. Estos dispositivos usan sensores que recogen datos, como dónde alguien está moviendo las manos. El objetivo es clasificar estos datos en diferentes acciones, lo que se conoce como Reconocimiento de Actividad Humana (HAR).

#Desafíos con los Sistemas Actuales

Los métodos tradicionales para procesar estos datos pueden tener varias limitaciones. Muchos sistemas no funcionan bien con los tipos de hardware que están comúnmente disponibles. El hardware dedicado específicamente diseñado para la computación neuromórfica no es muy común. Esta situación hace que sea difícil para los investigadores y desarrolladores adoptar estos nuevos métodos de computación de manera amplia.

En este artículo, discutimos un nuevo modelo que combina la computación neuromórfica con hardware típico que se usa en muchos dispositivos hoy en día. Este nuevo modelo se llama la Unidad de Memoria Legendre (LMU) neuromórfica nativa. Usa neuronas de Integración y Fuego con Fugas (LIF), un tipo de modelo de neurona que simula cómo se comportan las neuronas reales.

#El Nuevo Modelo

La LMU está rediseñada para usar grupos de neuronas LIF. Cada parte de la LMU utiliza estos grupos de neuronas para interactuar y procesar información. Este diseño permite que nuestro modelo trabaje directamente con datos en bruto de los sensores sin necesidad de convertir los datos a un formato diferente primero. Este paso de conversión puede complicar las cosas en los métodos tradicionales.

Al hacer que este modelo pueda tomar datos en bruto directamente como entrada, podemos simplificar el proceso y hacerlo más eficiente.

#Aplicación en Reconocimiento de Actividades

Para probar nuestro modelo neuromórfico, nos enfocamos en el Reconocimiento de Actividad Humana (HAR). Esta tarea tiene como objetivo clasificar diferentes acciones basadas en señales recogidas de relojes inteligentes o teléfonos inteligentes. Nuestro modelo fue probado usando datos de un conjunto de datos que incluye grabaciones de actividades de diferentes personas que llevaban varios sensores.

En este conjunto de datos, se instruyó a los sujetos para que realizaran diferentes tareas durante un corto período. Los sensores recolectaron datos sobre sus movimientos y posiciones. Los datos incluían lecturas de acelerómetros y giroscopios, que capturan cambios en el movimiento.

#Procesamiento de Datos

Al procesar los datos, necesitábamos cortarlos en segmentos más pequeños. De esta manera, podíamos analizar las acciones realizadas durante esos segmentos. Se utilizó un enfoque de ventana deslizante, lo que nos permitió preprocesar los datos de manera eficiente y prepararlos para nuestro modelo.

Los datos recopilados durante las actividades se clasificaron en diferentes categorías. Estas categorías ayudaron a estructurar el análisis y simplificar la tarea de reconocer acciones específicas.

#Optimización del Modelo

Para encontrar la mejor configuración para nuestro modelo, realizamos una serie de experimentos para ajustar sus parámetros. Este proceso se conoce como optimización de hiperparámetros (HPO). Durante este proceso, buscamos la mejor combinación de ajustes que diera la mayor precisión en la clasificación de las actividades.

Entrenamos el modelo repetidamente, ajustando su configuración cada vez mientras evaluábamos su rendimiento. El objetivo era alcanzar el diseño óptimo que pudiera ofrecer resultados consistentes y precisos al reconocer actividades humanas.

#Compresión del Modelo

Una vez que encontramos la mejor versión de nuestro modelo, quisimos hacerlo más pequeño y rápido para que pudiera correr en dispositivos de borde típicos, como relojes inteligentes o computadoras Raspberry Pi. Para lograr esto, usamos técnicas para comprimir el modelo mientras manteníamos su rendimiento.

Comprimir un modelo implica reducir su tamaño sin perder significativamente precisión. Empleamos métodos para podar elementos innecesarios y luego afinamos el modelo para asegurarnos de que aún funcionara bien. Esto creó una versión más ligera que funciona de manera efectiva en hardware limitado.

#Implementación en Dispositivos de Borde

Después de comprimir nuestro modelo neuromórfico, lo probamos en varios dispositivos de borde comerciales. Usamos diferentes placas con microprocesadores basados en ARM, que son comúnmente utilizados en dispositivos inteligentes.

Durante las pruebas, evaluamos varias métricas de rendimiento para entender cuán bien podía operar nuestro modelo en estos dispositivos. Medimos la cantidad de memoria utilizada, el tiempo promedio que tardó en procesar una acción y el consumo de energía durante estas tareas.

#Resultados y Rendimiento

Los resultados de la implementación de nuestro modelo mostraron que funcionó bien clasificando actividades. Logramos una alta tasa de precisión al reconocer acciones mientras manteníamos tiempos de respuesta rápidos. Esto significa que nuestro modelo puede proporcionar respuestas en tiempo real, lo cual es esencial para aplicaciones como la tecnología portátil.

Nuestro análisis también reveló que el modelo de neurona con fugas funcionó mejor que el modelo sináptico en muchos aspectos, incluida la precisión y la eficiencia. Este hallazgo resalta los posibles beneficios de usar diferentes tipos de neuronas dependiendo de la aplicación específica.

#Implicaciones Prácticas

La implementación exitosa de nuestro modelo en dispositivos de borde estándar demuestra que la computación neuromórfica puede ser accesible sin necesidad de hardware especializado. Esta capacidad abre nuevas oportunidades para usar estos métodos avanzados en dispositivos personales que usamos todos los días.

Por ejemplo, en el cuidado de la salud, los sensores portátiles que recogen datos de movimiento pueden ayudar a rastrear las actividades de los pacientes y mejorar los planes de tratamiento. De manera similar, en los deportes, los entrenadores pueden utilizar estas herramientas para monitorear el rendimiento de los atletas y ofrecer retroalimentación en tiempo real.

Estas aplicaciones muestran cómo los modelos neuromórficos pueden cerrar la brecha entre los métodos de computación avanzados y la tecnología cotidiana, facilitando que las personas adopten y utilicen estas innovaciones.

#Conclusión

En resumen, nuestro trabajo proporciona información sobre cómo la computación neuromórfica puede ser utilizada de manera efectiva con hardware estándar para la tarea de Reconocimiento de Actividad Humana. Al crear un modelo que interactúa directamente con datos en bruto de sensores, eliminamos complejidades innecesarias que pueden obstaculizar el rendimiento.

Esta investigación muestra que es posible lograr alta precisión y eficiencia utilizando dispositivos comunes. A medida que esta tecnología continúa evolucionando, podemos esperar ver más aplicaciones prácticas en varios campos, mejorando nuestra capacidad para monitorear y responder a la actividad humana en tiempo real.

El futuro es prometedor para la computación neuromórfica, y su integración en dispositivos cotidianos representa un emocionante avance en cómo interactuamos con la tecnología.