Sensore intelligente per azioni autonome robuste al margine: Opportunità e sfide

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

February 4, 2025

Autori: 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

Abstract

Il calcolo autonomo sul bordo in robotica, città intelligenti e veicoli autonomi si basa sull'integrazione senza soluzione di continuità di sensori, elaborazione e attuazione per la presa di decisioni in tempo reale in ambienti dinamici. Al suo nucleo si trova il ciclo dal rilevamento all'azione, che allinea iterativamente gli input dei sensori con modelli computazionali per guidare strategie di controllo adattive. Questi cicli possono adattarsi alle condizioni iper-locali, migliorando l'efficienza delle risorse e la reattività, ma affrontano anche sfide come vincoli di risorse, ritardi di sincronizzazione nella fusione di dati multi-modali e il rischio di errori a cascata nei cicli di feedback. Questo articolo esplora come le adattazioni proattive e consapevoli del contesto dal rilevamento all'azione e dall'azione al rilevamento possano migliorare l'efficienza regolando dinamicamente il rilevamento e il calcolo in base alle esigenze del compito, come rilevare una parte molto limitata dell'ambiente e prevedere il resto. Guidando il rilevamento attraverso azioni di controllo, i percorsi dall'azione al rilevamento possono migliorare la pertinenza del compito e l'uso delle risorse, ma richiedono anche un monitoraggio robusto per prevenire errori a cascata e mantenere l'affidabilità. I cicli di azione-rilevamento multi-agente estendono ulteriormente queste capacità attraverso il rilevamento e le azioni coordinate tra agenti distribuiti, ottimizzando l'uso delle risorse tramite la collaborazione. Inoltre, il calcolo neuromorfico, ispirato ai sistemi biologici, fornisce un efficiente quadro per l'elaborazione basata su picchi ed eventi che conserva energia, riduce la latenza e supporta il controllo gerarchico, rendendolo ideale per l'ottimizzazione multi-agente. Questo articolo sottolinea l'importanza delle strategie di co-progettazione end-to-end che allineano i modelli algoritmici con l'hardware e le dinamiche ambientali e migliorano le interdipendenze tra i livelli per aumentare la capacità, la precisione e l'adattabilità per l'autonomia sul bordo efficiente dal punto di vista energetico in ambienti complessi.

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.