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检索条件"主题词=graph convolutional neural networks dynamic audio sensor artificial cochlea"

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Hardware-Accelerated Event-graph neural networks for Low-Latency Time-Series Classification on SoC FPGA 21st

Hardware-Accelerated Event-Graph Neural Networks for Low-La...

引用

21st International Symposium on Applied Reconfigurable Computing, ARC 2025

作者： Nakano, Hiroshi Blachut, Krzysztof Jeziorek, Kamil Wzorek, Piotr Dampfhoffer, Manon Mesquida, Thomas Nishi, Hiroaki Kryjak, Tomasz Dalgaty, Thomas Graduate School of Science and Technology Keio University Tokyo Japan Embedded Vision Systems Group Computer Vision Laboratory AGH University of Krakow Krakow Poland CEA-List Université Grenoble Alpes Grenoble France

ISBN: (纸本)9783031879944

As the quantities of data recorded by embedded edge sensors grow, so too does the need for intelligent local processing. Such data often comes in the form of time-series signals, based on which real-time predictions can be made locally using an AI model. However, a hardware-software approach capable of making low-latency predictions with low power consumption is required. In this paper, we present a hardware implementation of an event-graph neural network for time-series classification. We leverage an artificial cochlea model to convert the input time-series signals into a sparse event-data format that allows the event-graph to drastically reduce the number of calculations relative to other AI methods. We implemented the design on a SoC FPGA and applied it to the real-time processing of the Spiking Heidelberg Digits (SHD) dataset to benchmark our approach against competitive solutions. Our method achieves a floating-point accuracy of 92.7% on the SHD dataset for the base model, which is only 2.4% and 2% less than the state-of-the-art models with over 10× and 67× fewer model parameters, respectively. It also outperforms FPGA-based spiking neural network implementations by 19.3% and 4.5%, achieving 92.3% accuracy for the quantised model while using fewer computational resources and reducing latency. © The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2025.

关键词： event-based audio processing FPGA graph convolutional neural networks dynamic audio sensor artificial cochlea

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