Perception intelligente pour une autonomie robuste en périphérie : opportunités et défis

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

February 4, 2025

Auteurs: 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

Résumé

L'informatique autonome en périphérie dans les domaines de la robotique, des villes intelligentes et des véhicules autonomes repose sur l'intégration transparente de la détection, du traitement et de l'action pour la prise de décision en temps réel dans des environnements dynamiques. À sa base se trouve la boucle de détection à action, qui aligne de manière itérative les entrées des capteurs avec les modèles de calcul pour piloter des stratégies de contrôle adaptatives. Ces boucles peuvent s'adapter aux conditions hyper-locales, améliorant ainsi l'efficacité des ressources et la réactivité, mais elles sont également confrontées à des défis tels que les contraintes de ressources, les retards de synchronisation dans la fusion de données multimodales et le risque d'erreurs en cascade dans les boucles de rétroaction. Cet article explore comment des adaptations proactives et contextuelles de la détection à l'action et de l'action à la détection peuvent améliorer l'efficacité en ajustant dynamiquement la détection et le calcul en fonction des exigences de la tâche, comme détecter une partie très limitée de l'environnement et prédire le reste. En guidant la détection à travers des actions de contrôle, les voies de l'action à la détection peuvent améliorer la pertinence de la tâche et l'utilisation des ressources, mais elles nécessitent également une surveillance robuste pour éviter les erreurs en cascade et maintenir la fiabilité. Les boucles d'action-détection multi-agents étendent davantage ces capacités à travers une détection et des actions coordonnées entre des agents distribués, optimisant l'utilisation des ressources via la collaboration. De plus, l'informatique neuromorphique, inspirée par les systèmes biologiques, offre un cadre efficace pour le traitement basé sur des événements à impulsions qui économise de l'énergie, réduit la latence et prend en charge le contrôle hiérarchique, ce qui en fait un choix idéal pour l'optimisation multi-agent. Cet article souligne l'importance des stratégies de co-conception de bout en bout qui alignent les modèles algorithmiques avec le matériel et les dynamiques environnementales et améliorent les interdépendances entre les couches pour augmenter le débit, la précision et l'adaptabilité pour l'autonomie en périphérie économe en énergie dans des environnements complexes.

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.