神经形态计算 - 边缘计算的应用

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拟大脑的神经架构，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执行。神经形态架构是实现边缘计算技术的最佳方式。在本节中，我们将详细概述边缘计算、神经形态系统以及神经形态系统在边缘计算中的应用。

什么是边缘计算？

边缘计算是在数据生成的地方处理数据，而不是使用集中式数据中心。这种方法减少了延迟，最大限度地减少了带宽使用，并增强了实时数据处理。边缘计算通常用于物联网 (IoT)、自动驾驶汽车、智慧城市和实时视频分析等应用。

用于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，数据处理和存储都在这里发生。它们事件驱动的特性允许它们仅在需要时处理数据，这对于实时边缘应用至关重要，例如自动驾驶汽车中的目标检测或智能家居中的异常检测。这种基于事件的方法减少了计算负载和能源消耗。

上图显示了神经形态系统的架构，它类似于人脑，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

以下是将神经形态计算集成到边缘计算系统中的应用

• 智能监控：神经形态视觉系统可以实时、快速、智能地分析视频流。这非常适合在边缘运行的远程安全摄像头或监控无人机。
• 医疗保健监控：配备神经形态处理器的可穿戴设备可以持续监控生命体征并检测异常情况。这些设备可以在无需频繁充电的情况下运行较长时间，这使得它们非常适合远程或家庭医疗保健解决方案。
• 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，从而使其能够快速响应周围环境，同时减少对中央处理单元的计算负载。
• 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预测故障发生前的故障，从而减少停机时间并在边缘优化操作。