与目前的人工系统中使用的多模式深度神经网络相比,人类使用多种感觉模式执行许多动作并且消耗的能量更少。arXiv.org上的一项最新研究提出了一个受生物系统启发的异步事件驱动的视觉触觉感知系统。
创建了新颖的指尖触觉传感器,并开发了视觉触觉尖刺神经网络。与通常的神经网络相反,它可以异步处理离散的尖峰。机器人必须确定它们处理的容器的类型,容纳在其中的液体的量并检测旋转滑移。与人工神经网络相比,尖峰神经网络具有竞争优势,并且在实时仿真中功耗比GPU低约1900倍。这项研究为省电的下一代实时实时自主机器人打开了大门。
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