Acquisition of detailed and accurate information from a brain-morphic wireless sensor network by reservoir computing

通过水库计算从类脑无线传感器网络获取详细而准确的信息

• 批准号: 21K11867
• 负责人: 若宮 直紀
• 金额: $ 2.16万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K11867/
• 关键词: 無線センサネットワーク; リザバ計算; 分布推定; イベント検知; IoT

本研究では、センシング、情報処理、通信の全てをパルス信号で実施する脳型無線センサネットワークによる情報基盤の確立を目指し、リザバ計算の応用によってパルス信号授受のダイナミクスから観測値の空間分布などの詳細な情報を高い精度で取得することを目的としている。令和4年度においては、令和3年度に引き続き、課題1～課題3を総合的に推進し、100台の興奮性ノードと25台の抑制性ノードを組合せ、バイナリセンサの閾値に応じて入力電流を設定し、読み出しノードにおいてランダムフォレストアルゴリズムを用いることで、熱源が一つの場合の平均推定誤差6.74度を達成した。さらに、脳型無線センサネットワークの高機能化のため、領域内の任意の位置に存在するアクチュエータがその周囲のノードのパルス送信状態を観測することによってイベントの発生を検知し、動作するためのネットワーク設計を行った。このような設定では、領域の四隅と中央に配置した読み出しノードのパルス発信状態が観測可能であるという従来の設定に対して、読み出しノードの空間分布がアクチュエータの周囲に限られるため、パルス発信状態の多様性が低下し、イベント検知が困難になるという問題がある。検討、検証の結果、100台の興奮性ノードと25台の抑制性ノードに加え、通信距離が大きい4台のリレーノードを配置することで、アクチュエータが領域中央に位置する場合に82.81%のイベント検知率と0.01の距離誤差を達成した。

This study aims to establish information base for information processing, information processing, and communication, and to obtain detailed information about the spatial distribution of information received by wireless networks with high accuracy. The average estimation error of 6.74 degrees was achieved when the excitation and suppression thresholds of 100 units and 25 units were combined, and the input force current was set, and the output and heat source were set. The high functionality of the wireless network server, the presence of the network server at any position in the domain, the detection of the transmission status of the network server, the generation of the network server, the operation of the network server, the design of the network server. The four corners of the field are centrally located, and the four corners are centrally located. The four corners are centrally located, and the four corners are centrally located. As a result of the investigation and verification, the excitability of 100 units and the inhibition of 25 units were increased, the communication distance was increased, and the detection rate of 82.81% and the distance error of 0.01 were achieved in the case of the configuration of 4 units in the middle of the field.

项目成果

B-WSN: brain-morphic wireless sensor network and physical reservoir computing

B-WSN：脑形态无线传感器网络和物理储层计算

• 发表时间: 2022
• 作者: 2. Ryu Noguchi;Noriko Matsumoto;Noshihiko Yoshida;Hiroshi Saito;Saito Hiroshi;Saito Hiroshi;Naoki Hirata and Naoki Wakamiya;Naoki Wakamiya
• 通讯作者: Naoki Wakamiya

Investigation of Metrics for Readout-Independent Evaluation of the Functional Robustness of Liquid State Machines

液态状态机功能鲁棒性的与读出无关的评估指标的研究

• 发表时间: 2022
• 作者: 2. Ryu Noguchi;Noriko Matsumoto;Noshihiko Yoshida;Hiroshi Saito;Saito Hiroshi;Saito Hiroshi;Naoki Hirata and Naoki Wakamiya
• 通讯作者: Naoki Hirata and Naoki Wakamiya

Neural computing in wireless IoT network

无线物联网网络中的神经计算

• 发表时间: 2022
• 作者: 2. Ryu Noguchi;Noriko Matsumoto;Noshihiko Yoshida;Hiroshi Saito;Saito Hiroshi;Saito Hiroshi;Naoki Hirata and Naoki Wakamiya;Naoki Wakamiya;Naoki Wakamiya
• 通讯作者: Naoki Wakamiya

脳型無線センサネットワークによる温度分布推定の性能評価

利用脑型无线传感器网络进行温度分布估计的性能评估

• 发表时间: 2022
• 作者: 平野空暉;若宮直紀
• 通讯作者: 若宮直紀

脳の情報処理機構に学ぶネットワーク

网络从大脑的信息处理机制中学习