Rachmad Vidya Wicaksana Putra

収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※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

• 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。

• 適応的タスク切替ポリシーを備えたスパイキングニューラルネットワークによるスケーラブルなマルチタスク学習
  強化学習/マルチタスク2025/4/1

  スパイキングニューラルネットワークと適応的タスク切替ポリシーを組み合わせ、タスク干渉を抑えつつ複数タスクを効率的に学習する手法SwitchMTを提案した。

• 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。

• 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。

• 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。

• TopSpark: A Timestep Optimization Methodology for Energy-Efficient Spiking Neural Networks on Autonomous Mobile Agents
  2023/3/1
• Mantis: Enabling Energy-Efficient Autonomous Mobile Agents with Spiking Neural Networks
  2022/12/1