エッジにおける堅牢な自律性のためのインテリジェントセンシングからアクションへ：機会と課題

要旨

ロボティクス、スマートシティ、自律車両における自律エッジコンピューティングは、動的環境におけるリアルタイム意思決定のためにセンシング、処理、アクチュエーションのシームレスな統合に依存しています。その中心にあるのは、センシングからアクションへのループであり、センサー入力を計算モデルに反復的に整合させて適応制御戦略を推進します。これらのループはハイパーローカルな状況に適応し、リソース効率と応答性を向上させますが、リソース制約、マルチモーダルデータフュージョンにおける同期遅延、フィードバックループにおけるエラーの連鎖リスクなどの課題に直面します。本稿では、先進的でコンテキストに適したセンシングからアクションへの適応とアクションからセンシングへの適応が、環境の一部のみをセンシングし残りを予測するなど、タスク要件に基づいてセンシングと計算を動的に調整することで効率を向上させる方法に焦点を当てます。制御アクションを通じてセンシングを導くことで、アクションからセンシングへの経路はタスクの関連性とリソース利用を向上させますが、エラーの連鎖を防ぎ信頼性を維持するために堅牢なモニタリングが必要です。複数エージェントのセンシングアクションループは、分散エージェント間での協調によりリソース利用を最適化し、協力による多様な能力をさらに拡張します。さらに、生物学的システムに触発されたニューロモーフィックコンピューティングは、エネルギーを節約し、遅延を減少させ、階層的制御をサポートするスパイクベースのイベント駆動処理の効率的なフレームワークを提供し、複数エージェントの最適化に適しています。本稿は、アルゴリズムモデルをハードウェアと環境ダイナミクスに整合させ、スループット、精度、適応性を向上させるためにクロスレイヤーの相互依存関係を改善し、複雑な環境におけるエネルギー効率のエッジ自律性を向上させるためのエンドツーエンドの共同設計戦略の重要性を強調しています。

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.

エッジにおける堅牢な自律性のためのインテリジェントセンシングからアクションへ：機会と課題

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

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