Układ FPGA dla dronów zużywa prawie 89 proc. mniej energi

Badacze opracowali UAV-NAS, system automatycznie dobierający architekturę sieci neuronowej do identyfikacji dronów na podstawie sygnałów radiowych. Po wdrożeniu modelu na platformie FPGA Xilinx/AMD Kria KV260 zużycie energii było o 88,7 proc. niższe niż przy wykonaniu na CPU, a w zadaniu obejmującym 13 klas system osiągnął F1-score 0,83. Rozwiązanie pokazuje jedno z możliwych zastosowań sztucznej inteligencji bezpośrednio na urządzeniach brzegowych.

UAV-NAS analizuje sygnały radiowe dronów

.Pracę „UAV-NAS: UAV Identification on FPGAs via Neural Architecture Search” opublikowali Doh Yon Kim, Jiwon Kang, Chul-Ho Lee i Wansu Lim w „IEEE Transactions on Industrial Informatics”. System nie identyfikuje dronów na podstawie obrazu z kamery. Analizuje surowe próbki sygnału radiowego I/Q.

UAV-NAS wykorzystuje neural architecture search, czyli automatyczne przeszukiwanie możliwych architektur sieci neuronowej. Badacze połączyli optymalizację ogólnej struktury modelu z różniczkowalnym wyszukiwaniem operacji wewnątrz powtarzalnych komórek sieci. Model może dzięki temu pracować bez dodatkowego etapu wstępnego przetwarzania próbek I/Q.

To przykład edge AI, czyli przetwarzania danych bezpośrednio na urządzeniu. Podejście radiowe uzupełnia inne metody identyfikowania zagrożeń powietrznych. Wcześniej opisywaliśmy m.in. wykorzystanie AI i czujników akustycznych do rozpoznawania dronów oraz optoelektroniczne systemy antydronowe.

88,7 proc. mniej energii nie oznacza nowego chipa

.Znalezioną architekturę wdrożono na zestawie Xilinx/AMD Kria KV260 wykorzystującym programowalny układ FPGA. Dla zadania obejmującego 13 klas UAV-NAS uzyskał F1-score 0,83. Autorzy podają również, że system zachowywał odporność po rozszerzeniu eksperymentu do 23 klas.

Najważniejszy wynik energetyczny wymaga precyzji. Publikacja mówi o zmniejszeniu zużycia energii o 88,7 proc. względem wykonania na CPU, a nie o identycznym spadku chwilowego poboru mocy.

Nie jest to również nowy półprzewodnik zaprojektowany i wyprodukowany przez naukowców. KV260 jest istniejącą platformą deweloperską z programowalnym układem FPGA. Komunikat Sungkyunkwan University wskazuje całodobowy monitoring dronów jako potencjalne zastosowanie, ale badanie nie wykazuje, że gotowe urządzenie pracowało przez 24 godziny w terenie ani nie przedstawia takiego pomiaru czasu pracy na baterii.

Ciekawy element badania dotyczy również samego wdrożenia sprzętowego. Autorzy zaprojektowali UAV-NAS tak, aby każda wyszukana „komórka” sieci mogła zostać odwzorowana na wielokrotnie wykorzystywany blok sprzętowy z buforowaniem na poziomie poszczególnych węzłów. Dzięki temu architektura może być skalowana od niewielkich układów FPGA przeznaczonych do urządzeń brzegowych po większe konstrukcje wykorzystujące więcej zasobów logicznych. Badacze projektowali więc model i sposób jego wykonania na FPGA łącznie, zamiast jedynie przenieść gotową sieć neuronową przygotowaną z myślą o CPU na inną platformę.

Szymon Ślubowski