Alberto Marchisio
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ナビゲーションハードウェア・ソフトウェア協調設計ニューロモルフィック/SNNニューロモーフィックAISNN/自動運転
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- Q-SpiRL: 適応的ロボットナビゲーションのための量子スパイキング強化学習ナビゲーション2026/5/1
量子スパイキングニューラルネットワークを用いた強化学習フレームワークを提案し、動的環境でのロボットナビゲーション性能を評価した。
- マルチモーダル基盤モデルを高速化するハードウェア・ソフトウェア技術のフォーカスセッションハードウェア・ソフトウェア協調設計2026/4/1
マルチモーダル基盤モデルの計算・メモリ負荷を、量子化や枝刈り、投機的復号、カスケード推論などのソフトウェア最適化と専用ハードウェア設計を組み合わせて削減する手法を提案し、医療分野とコード生成タスクで有効性を示した。
- FastSpiker: 学習率強化によるイベントベースデータ上のスパイキングニューラルネットワークの高速学習ニューロモルフィック/SNN2024/7/1
イベントベースデータを用いたスパイキングニューラルネットワークの学習において、学習率ポリシーを最適化することで最大10.5倍の高速化と88.39%の炭素排出削減を実現する手法を提案。
- ロボティクスのための身体性ニューロモーフィックAI：展望・課題・研究開発スタックニューロモーフィックAI2024/4/1
スパイキングニューラルネットワークを用いたニューロモーフィックAIでロボットに身体性知能を実現するための展望・課題・研究開発スタックを論じたサーベイ論文。
- イベントベース自動運転データにおけるスパイキングニューラルネットワークパラメータの影響を体系的に分析する手法SNN/自動運転2024/4/1
自動運転向けイベントデータでSNNの学習率や閾値などのパラメータ影響を体系的に分析し、精度と学習時間を改善する手法を提案した。
- SNN4Agents: 自律エージェント向け省エネルギースパイキングニューラルネットワーク開発フレームワークニューロモルフィック/SNN2024/4/1
自律エージェント向けに、重み量子化・タイムステップ削減・アテンション窓削減を組み合わせて、精度を保ちつつエネルギー効率・メモリ・遅延を最適化するSNN設計フレームワークを提案。