Acelerando a Fusão de Sensores em Computação Neuromórfica: Um Estudo de Caso sobre Loihi-2

Em nosso estudo, utilizamos o chip neuromórfico Loihi-2 da Intel para aprimorar a fusão de sensores em áreas como robótica e sistemas autônomos, focando em conjuntos de dados como AIODrive, Oxford Radar RobotCar, D-Behavior (D-Set), nuScenes da Motional e Comma2k19. Nossa pesquisa demonstrou que o Loihi-2, utilizando redes neurais pulsadas, superou significativamente os métodos de computação tradicionais em velocidade e eficiência energética. Em comparação com CPUs e GPUs convencionais, o Loihi-2 apresentou uma notável eficiência energética, sendo mais de 100 vezes mais eficiente do que uma CPU e quase 30 vezes mais do que uma GPU. Além disso, nossa implementação do Loihi-2 alcançou velocidades de processamento mais rápidas em vários conjuntos de dados, marcando um avanço substancial em relação às implementações existentes de ponta. Este artigo também discute os desafios específicos encontrados durante os processos de implementação e otimização, fornecendo insights sobre as inovações arquitetônicas do Loihi-2 que contribuem para seu desempenho superior.