BraggHLS: التركيب عالي المستوى لشبكات الأعصاب العميقة ذات الكمون المنخفض للعلوم التجريبية

في العديد من المجالات العلمية المدفوعة بالتجارب، مثل فيزياء الطاقة العالية، علوم المواد، وعلم الكون، تفرض التجارب ذات معدلات البيانات العالية قيودًا صارمة على أنظمة جمع البيانات: يجب أن تُخزن البيانات المجمعة بشكل عشوائي للمعالجة والتحليل اللاحق، مما يتطلب سعة تخزين كبيرة، أو تُفلتر بدقة في الوقت الحقيقي، مما يتطلب معالجة منخفضة الكمون. لم يتم استخدام الشبكات العصبية العميقة، الفعالة في مهام التصفية الأخرى، على نطاق واسع في مثل هذه الأنظمة لجمع البيانات، بسبب صعوبات التصميم والنشر. نحن نقدم إطار عمل مفتوح المصدر، خفيف الوزن، ومجمع، بدون أي تبعيات احتكارية، BraggHLS، المستند إلى تقنيات التركيب عالي المستوى، لترجمة التمثيلات عالية المستوى للشبكات العصبية العميقة إلى تمثيلات منخفضة المستوى، مناسبة للنشر على الأجهزة القريبة من المستشعر مثل مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة. نقيم BraggHLS على مختلف أحمال العمل ونقدم دراسة حالة لتنفيذ شبكة عصبية عميقة لاكتشاف قمة Bragg في سياق المجهر الضوئي بالحيود عالي الطاقة. نظهر أن BraggHLS قادر على إنتاج تنفيذ للشبكة بمعدل معالجة يبلغ 4.8 ميكروثانية/عينة، وهو تحسن بحوالي 4 أضعاف عن التنفيذ الحالي.