Sensoriamento Inteligente para Ação Robusta na Autonomia na Borda: Oportunidades e Desafios

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

Resumo

A computação autônoma na borda em robótica, cidades inteligentes e veículos autônomos depende da integração perfeita de sensoriamento, processamento e atuação para tomada de decisão em tempo real em ambientes dinâmicos. Em seu cerne está o ciclo de sensoriamento-ação, que alinha de forma iterativa as entradas dos sensores com modelos computacionais para impulsionar estratégias de controle adaptativas. Esses ciclos podem se adaptar às condições hiper-locais, aprimorando a eficiência de recursos e a responsividade, mas também enfrentam desafios como restrições de recursos, atrasos de sincronização na fusão de dados multimodais e o risco de erros em cascata nos loops de feedback. Este artigo explora como adaptações proativas e conscientes do contexto no sensoriamento-ação e ação-sensoriamento podem aprimorar a eficiência ao ajustar dinamicamente o sensoriamento e a computação com base nas demandas da tarefa, como sensoriar uma parte muito limitada do ambiente e prever o restante. Ao guiar o sensoriamento por meio de ações de controle, os caminhos de ação-sensoriamento podem melhorar a relevância da tarefa e o uso de recursos, mas também exigem monitoramento robusto para evitar erros em cascata e manter a confiabilidade. Os ciclos de sensoriamento-ação multiagentes estendem ainda mais essas capacidades por meio de sensoriamento e ações coordenadas entre agentes distribuídos, otimizando o uso de recursos por meio da colaboração. Além disso, a computação neuromórfica, inspirada em sistemas biológicos, fornece um framework eficiente para processamento baseado em eventos de spikes que conserva energia, reduz a latência e suporta controle hierárquico, tornando-a ideal para otimização multiagente. Este artigo destaca a importância de estratégias de co-design de ponta a ponta que alinham modelos algorítmicos com hardware e dinâmicas ambientais e melhoram as interdependências entre camadas para aprimorar o throughput, a precisão e a adaptabilidade para autonomia eficiente em energia na borda em ambientes complexos.

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.