2019 Fiscal Year Research-status Report
ニューロモーフィックなアプローチが拓く極限探査における着陸航法技術の研究
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19K04854
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| Research Institution | Japan Aerospace EXploration Agency |
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Principal Investigator |
福田 盛介 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 宇宙科学研究所, 准教授 (50332151)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | ニューロモーフィック / 画像航法 / 太陽系探査 / スパイキングニューラルネットワーク / イベントカメラ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、有人探査が困難で無人機が本質的に活躍する「極限探査」の自在な実現のために、生物的な機能を再現あるいは模倣する「ニューロモーフィック(neuromorphic)」なセンサやプロセッサを探査機の航法技術に導入し、画像処理等のアプリケーションを実装して、高速応答性や低消費電力などの観点で従来技術とは不連続かつ革新的なメリットの獲得を目指している。まず、脳神経のふるまいを模倣したニューロモーフィックプロセッサの動作が、非同期なイベントベースのニューラルネットワークとして実行されることに鑑み、深層学習に代表される人工的なニューラルネットワーク（ANN）を、ニューロモーフィックプロセッサで実行可能なスパイキングニューラルネットワーク（SNN）へと変換する手法を提案した。具体的には、ANN の活性化関数とSNN の応答関数が同様の機能をネットワーク内で持つことに着目し、操作可能な活性化関数のふるまいを、実際の応答関数の形へと似せることにより、ANN での学習結果をSNN に直接転送することで、SNN の学習を完了させることをねらう手法である。本手法の有効性は、地形相対航法の重要な要素であるクレータ識別を例として、シミュレーションにより検証された。そこでは、生物の視神経を模し、対象の輝度の変化を非同期的に出力するニューロモーフィックセンサ（イベントカメラ）と組み合わせた検証を行った。その結果、ANNに対する精度比較とともに、ネットワーク中のニューロンの発火回数から、別途研究開発が進められているニューロモーフィックプロセッサで実行した際の動作が推算され、従来の計算機に比して極めて低い消費電力で実行可能であることが示された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究の３年間の実施計画において、ニューロモーフィックセンサとニューロモーフィックプロセッサを各々航法技術に適用した研究を行い、さらに可能であれば、それらの成果を統合することをエクストラサクセスとしているところ、初年度に導入した前者のセンサ（イベントカメラ）を入力としたプロセッシング（スパイキングニューラルネットワーク）の研究において、シミュレーションベースながらも成果を創出できた。
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| Strategy for Future Research Activity |
ニューロモーフィックプロセッサを入手し、実機上での性能検証を進める。初年度段階では、各国で開発競争となっているプロセッサの入手性に課題があったが、2020年度中のリリースが国外数社からアナウンスされており、着実に研究が遂行できると考える。
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| Causes of Carryover |
本年度の研究成果を2020年3月にドイツで開催される国際学会で発表する計画であったところ、新型コロナウィルス対応で学会が秋以降に延期されたため、確保しておいた旅費を次年度に使用する計画とした。
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