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美无人机领域将率先应用神经形态计算技术

神经形态计算概念是上世纪80年代,由加州理工学院工程与应用科学教授CarverMead提出的。神经形态计算是对大脑神经网络处理的模拟技术。神经形态计算架构对于构建空军机载平台的模式识别、事件推理、决策、自适应学习、高效节能等高级自主任务具有突出重要的作用。
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  据aviationtoday网站5月1日刊文,美国空军研究实验室(AFRL)开发的神经形态计算技术有望在未来五年内率先应用于无人机。

  当前,作战人员面临的一个主要问题是,空中平台高分辨率传感器获取的数据量巨大,且依托现有通信手段,原始数据传输速度缓慢。AFRL拟通过人工智能(AI)、机器学习(ML)等技术提高空中平台数据处理能力,为作战人员直接提供数据分析结果,以加快战时决策速度。

  神经形态计算概念是上世纪80年代,由加州理工学院工程与应用科学教授CarverMead提出的。神经形态计算是对大脑神经网络处理的模拟技术。神经形态计算架构对于构建空军机载平台的模式识别、事件推理、决策、自适应学习、高效节能等高级自主任务具有突出重要的作用。

  2019年7月19日,AFRL和IBM公司正式推出了BlueRaven超级计算机。AFRL称其为“世界上最大的神经形态数字突触超级计算机”。基于IBM公司特有的TrueNorth生态系统,该计算机可模拟大脑中6400万个神经元和160亿个突触进行数据处理,且功耗仅40瓦(相当于一枚家用灯泡的功耗)。AFRL后期的目标是进一步提升BlueRaven处理速度至现有速度的四倍。

  2019年,AFRL发布广泛机构公告(BAA),授予IBM公司约7400万美元合同,开发高效嵌入式深度学习计算架构、算法和应用程序等。2020年4月23日,AFRL对BAA进行了更新。根据公告,AFRL研究开发的原型机,可能需要4~5年后才能部署(即2022年左右),并且可能会部署在任何平台上,无人平台将率先部署。

  除了AFRL外,美国国防预先研究计划局(DARPA)自2008年开始启动神经形态自适应可塑可扩展电子系统(SyNAPSE)计划以来,也在持续开展神经形态计算相关技术研究。

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