Detección y Acción Inteligente para Autonomía Robusta en el Borde: Oportunidades y Desafíos

Intelligent Sensing-to-Action for Robust Autonomy at the Edge: Opportunities and Challenges

February 4, 2025

Autores: Amit Ranjan Trivedi, Sina Tayebati, Hemant Kumawat, Nastaran Darabi, Divake Kumar, Adarsh Kumar Kosta, Yeshwanth Venkatesha, Dinithi Jayasuriya, Nethmi Jayasinghe, Priyadarshini Panda, Saibal Mukhopadhyay, Kaushik Roy

cs.AI

Resumen

La informática autónoma en el borde en robótica, ciudades inteligentes y vehículos autónomos depende de la integración fluida de la percepción, procesamiento y actuación para la toma de decisiones en tiempo real en entornos dinámicos. En su núcleo se encuentra el bucle de percepción a acción, que alinea de forma iterativa las entradas de los sensores con modelos computacionales para impulsar estrategias de control adaptativas. Estos bucles pueden adaptarse a condiciones hiperlocales, mejorando la eficiencia de recursos y la capacidad de respuesta, pero también enfrentan desafíos como limitaciones de recursos, retrasos de sincronización en la fusión de datos multimodales y el riesgo de errores en cascada en los bucles de retroalimentación. Este artículo explora cómo las adaptaciones proactivas y conscientes del contexto en la percepción a acción y de acción a percepción pueden mejorar la eficiencia mediante el ajuste dinámico de la percepción y la computación en función de las demandas de la tarea, como percibir una parte muy limitada del entorno y predecir el resto. Al guiar la percepción a través de acciones de control, las vías de acción a percepción pueden mejorar la relevancia de la tarea y el uso de recursos, pero también requieren un monitoreo sólido para prevenir errores en cascada y mantener la fiabilidad. Los bucles de percepción-acción multiagente amplían aún más estas capacidades a través de la percepción y acciones coordinadas entre agentes distribuidos, optimizando el uso de recursos mediante la colaboración. Además, la computación neuromórfica, inspirada en sistemas biológicos, proporciona un marco eficiente para el procesamiento basado en eventos de tipo pulso que conserva energía, reduce la latencia y soporta el control jerárquico, lo que lo hace ideal para la optimización multiagente. Este artículo destaca la importancia de estrategias de co-diseño de extremo a extremo que alinean modelos algorítmicos con hardware y dinámicas ambientales, mejorando las interdependencias entre capas para aumentar el rendimiento, la precisión y la adaptabilidad para la autonomía eficiente en el borde en entornos complejos.

English

Autonomous edge computing in robotics, smart cities, and autonomous vehicles relies on the seamless integration of sensing, processing, and actuation for real-time decision-making in dynamic environments. At its core is the sensing-to-action loop, which iteratively aligns sensor inputs with computational models to drive adaptive control strategies. These loops can adapt to hyper-local conditions, enhancing resource efficiency and responsiveness, but also face challenges such as resource constraints, synchronization delays in multi-modal data fusion, and the risk of cascading errors in feedback loops. This article explores how proactive, context-aware sensing-to-action and action-to-sensing adaptations can enhance efficiency by dynamically adjusting sensing and computation based on task demands, such as sensing a very limited part of the environment and predicting the rest. By guiding sensing through control actions, action-to-sensing pathways can improve task relevance and resource use, but they also require robust monitoring to prevent cascading errors and maintain reliability. Multi-agent sensing-action loops further extend these capabilities through coordinated sensing and actions across distributed agents, optimizing resource use via collaboration. Additionally, neuromorphic computing, inspired by biological systems, provides an efficient framework for spike-based, event-driven processing that conserves energy, reduces latency, and supports hierarchical control--making it ideal for multi-agent optimization. This article highlights the importance of end-to-end co-design strategies that align algorithmic models with hardware and environmental dynamics and improve cross-layer interdependencies to improve throughput, precision, and adaptability for energy-efficient edge autonomy in complex environments.