本周在《机器人学:科学与系统》上发表的研究结果表明,与仅使用视觉的系统相比,使用脉冲神经网络(SNN)与基于事件的视觉和触觉相结合,可以使物品分类的准确率提高10% 。此外,研究人员也展示了神经拟态技术用于为此类机器人设备中的功耗情况, Loihi处理感官数据的速度比高性能的GPU要快21% ,而功耗却降低了45倍。
研究用英特尔Loihi芯片让机器人有触觉
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本周在《机器人学:科学与系统》上发表的研究结果表明,与仅使用视觉的系统相比,使用脉冲神经网络(SNN)与基于事件的视觉和触觉相结合,可以使物品分类的准确率提高10% 。此外,研究人员也展示了神经拟态技术用于为此类机器人设备中的功耗情况, Loihi处理感官数据的速度比高性能的GPU要快21% ,而功耗却降低了45倍。
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