神经形态计算 - 边缘计算的用途

神经形态计算和边缘计算是密切相关的概念。神经形态计算专注于模仿大脑的神经结构，其中存储和处理由神经元和突触完成。而边缘计算则专注于系统设计，其中数据处理和存储在更靠近数据源的地方进行。神经形态架构是实现边缘计算技术的最佳方式。在本节中，我们将讨论边缘计算、神经形态系统以及神经形态系统在边缘计算中的应用的详细概述。

什么是边缘计算?

边缘计算是在生成数据的同一位置处理数据而不是在集中式数据中心使用数据的实践。这种方法可以减少延迟、最大限度地减少带宽使用并增强实时数据处理。边缘计算通常用于物联网 (IoT)、自动驾驶汽车、智能城市和实时视频分析中的应用。

边缘计算的神经形态架构

神经形态架构由单个神经元和突触单元组成，数据的处理和存储都发生在这里。它们的事件驱动特性使它们仅在需要时处理数据，这对于实时边缘应用(如自动驾驶汽车中的物体检测或智能家居中的异常检测)至关重要。这种基于事件的方法可以减少计算负载和能源使用。

上图显示了神经形态系统的架构，它类似于人脑的架构，数据存储和处理发生在同一位置。这是边缘计算设备的必要条件。因此，神经形态架构通常用于边缘计算设备内部。

神经形态计算在边缘计算中的应用

以下是神经形态计算在边缘计算系统中的集成应用:

• 智能监控:神经形态视觉系统可以实时、快速、智能地分析视频源。这对于在边缘运行的远程安全摄像头或监视无人机来说是理想的选择。
• 医疗监测:配备神经形态处理器的可穿戴设备可以持续监测生命体征并检测异常。这些设备可以长时间运行而无需频繁充电，是远程或家庭医疗保健解决方案的理想选择。
• 自动驾驶汽车:神经形态处理器使自动驾驶汽车能够实时识别物体并做出决策，使它们能够快速响应周围环境，同时减少中央处理器的计算负荷。
• 工业物联网:在工业环境中，神经形态系统可用于预测性维护，通过持续监控设备并在故障发生前进行预测，减少停机时间并优化边缘操作。