Hardware-Software Collaborative Computing of Photonic Spiking Reinforcement Learning for Robotic Continuous Control

📄 arXiv: 2512.00427v1 📥 PDF

作者: Mengting Yu, Shuiying Xiang, Changjian Xie, Yonghang Chen, Haowen Zhao, Xingxing Guo, Yahui Zhang, Yanan Han, Yue Hao

分类: cs.RO, physics.optics

发布日期: 2025-11-29

💡 一句话要点

提出基于光子脉冲神经网络的硬件-软件协同计算架构，用于机器人连续控制。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 光子计算 脉冲神经网络 强化学习 机器人控制 硬件-软件协同 TD3算法 MZI芯片

📋 核心要点

  1. 传统电子计算平台在机器人连续控制任务中面临计算瓶颈，难以满足高维状态空间和实时交互的需求。
  2. 论文提出一种基于光子脉冲强化学习的计算架构，利用光子计算的高效性和SNN的生物神经特性，实现快速低功耗的控制策略。
  3. 实验结果表明，该架构在机器人控制任务中表现出色，实现了更高的奖励、更快的收敛速度和更低的动作偏差。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于光子脉冲强化学习的新型计算架构，旨在解决机器人连续控制任务中对计算架构的能效和延迟的严苛要求。该架构将Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient (TD3)算法与脉冲神经网络(SNN)相结合，采用光电混合计算模式，其中硅光子Mach-Zehnder干涉仪(MZI)芯片执行线性矩阵计算，而非线性脉冲激活在电子域中执行。在Pendulum-v1和HalfCheetah-v2基准测试上的实验验证表明，该系统具备软硬件协同推理能力，在HalfCheetah-v2上实现了5831的控制策略奖励，收敛步数减少了23.33%，动作偏差低于2.2%。该工作首次将可编程MZI光子计算芯片应用于机器人连续控制任务，实现了1.39 TOPS/W的能效和120 ps的超低计算延迟。这些性能凸显了光子脉冲强化学习在自主和工业机器人系统实时决策中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：机器人连续控制任务需要高能效和低延迟的计算架构，传统电子计算平台难以满足需求，尤其是在处理高维状态空间和实时交互时。现有的电子计算方法在计算能力和功耗方面存在瓶颈，限制了机器人在复杂环境中的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用光子计算和脉冲神经网络的优势，构建一种光电混合计算架构。光子计算擅长执行线性矩阵运算，具有高带宽和低功耗的特点；脉冲神经网络具有生物神经元的特性，适合处理时序信息和实现低功耗计算。通过将两者结合，可以实现高效的机器人控制策略。

技术框架：整体架构包含一个硅光子MZI芯片和一个电子计算单元。MZI芯片负责执行线性矩阵计算，例如神经网络中的权重矩阵乘法。电子计算单元负责执行非线性脉冲激活函数，以及强化学习算法的其他部分，例如TD3算法的策略更新和价值函数估计。数据在光域和电域之间进行转换，实现混合计算。

关键创新：该论文的关键创新在于将可编程MZI光子计算芯片应用于机器人连续控制任务，并结合脉冲神经网络，实现了高效的软硬件协同推理。这是首次将光子计算应用于此类任务，并验证了其在能效和延迟方面的优势。

关键设计：论文采用了Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient (TD3)算法作为强化学习算法，并将其与脉冲神经网络相结合。MZI芯片的设计需要考虑波长、调制深度和损耗等因素，以实现精确的线性矩阵计算。脉冲神经网络的激活函数和学习规则也需要进行优化，以适应光子计算的特点。

📊 实验亮点

实验结果表明，该系统在HalfCheetah-v2基准测试中实现了5831的控制策略奖励，收敛步数减少了23.33%，动作偏差低于2.2%。此外，该架构实现了1.39 TOPS/W的能效和120 ps的超低计算延迟。这些结果表明，光子脉冲强化学习在机器人连续控制任务中具有显著的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要实时决策和高能效的机器人系统，例如自主导航、工业自动化、医疗机器人等。光子脉冲强化学习有望推动机器人在复杂和动态环境中的应用，并降低机器人的功耗，延长其工作时间。未来，该技术还可能扩展到其他人工智能领域，例如图像识别和自然语言处理。

📄 摘要（原文）

Robotic continuous control tasks impose stringent demands on the energy efficiency and latency of computing architectures due to their high-dimensional state spaces and real-time interaction requirements. Conventional electronic computing platforms face computational bottlenecks, whereas the fusion of photonic computing and spiking reinforcement learning (RL) offers a promising alternative. Here, we propose a novel computing architecture based on photonic spiking RL, which integrates the Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient (TD3) algorithm with spiking neural network (SNN). The proposed architecture employs an optical-electronic hybrid computing paradigm wherein a silicon photonic Mach-Zehnder interferometer (MZI) chip executes linear matrix computations, while nonlinear spiking activations are performed in the electronic domain. Experimental validation on the Pendulum-v1 and HalfCheetah-v2 benchmarks demonstrates the system capability for software-hardware co-inference, achieving a control policy reward of 5831 on HalfCheetah-v2, a 23.33% reduction in convergence steps, and an action deviation below 2.2%. Notably, this work represents the first application of a programmable MZI photonic computing chip to robotic continuous control tasks, attaining an energy efficiency of 1.39 TOPS/W and an ultralow computational latency of 120 ps. Such performance underscores the promise of photonic spiking RL for real-time decision-making in autonomous and industrial robotic systems.