提案手法では、SNNを自律型エージェント向けに最適化する際には、以下のハードウェア制約を考慮すべきです。
メモリ制約: 自律型エージェントは通常、リソース制約のハードウェアプラットフォームを使用します。したがって、SNNモデルのメモリフットプリントを最小限に抑える必要があります。メモリ消費を最適化するために、重みの量子化や注意窓のサイズを調整することが重要です。
処理遅延制約: 自律型エージェントはリアルタイムでの意思決定が重要です。そのため、処理遅延を最小限に抑えることが必要です。提案手法では、タイムステップの短縮や注意窓の最適化を通じて処理時間を最適化しています。
エネルギー効率: 自律型エージェントは通常、携帯用バッテリーで駆動されるため、エネルギー効率が重要です。提案手法では、重みの量子化やタイムステップの削減などの手法を使用してエネルギー消費を最適化しています。
これらのハードウェア制約を考慮しながら、SNNモデルを最適化することで、自律型エージェントの性能を向上させることが可能です。