神經形態計算 - 邊緣計算的應用

神經形態計算和邊緣計算是密切相關的概念。神經形態計算專注於模擬大腦的神經架構，其中儲存和處理由神經元和突觸完成。而邊緣計算則專注於系統設計，其中資料處理和儲存在更靠近資料來源的地方執行。神經形態架構是實現邊緣計算技術的最佳方式。在本節中，我們將詳細概述邊緣計算、神經形態系統以及神經形態系統在邊緣計算中的應用。

什麼是邊緣計算？

邊緣計算是在資料生成的地方處理資料，而不是使用集中式資料中心。這種方法減少了延遲，最大限度地減少了頻寬使用，並增強了即時資料處理。邊緣計算通常用於物聯網 (IoT)、自動駕駛汽車、智慧城市和即時影片分析等應用。

用於邊緣計算的神經形態架構

神經形態架構由單個神經元和突觸單元組成，資料處理和儲存都在這裡發生。它們事件驅動的特性允許它們僅在需要時處理資料，這對於即時邊緣應用至關重要，例如自動駕駛汽車中的目標檢測或智慧家居中的異常檢測。這種基於事件的方法減少了計算負載和能源消耗。

上圖顯示了神經形態系統的架構，它類似於人腦，資料儲存和處理發生在同一位置。這是邊緣計算裝置的必要條件。因此，神經形態架構通常用於邊緣計算裝置內部。

神經形態計算在邊緣計算中的應用

以下是將神經形態計算整合到邊緣計算系統中的應用

• 智慧監控：神經形態視覺系統可以即時、快速、智慧地分析影片流。這非常適合在邊緣執行的遠端安全攝像頭或監控無人機。
• 醫療保健監控：配備神經形態處理器的可穿戴裝置可以持續監控生命體徵並檢測異常情況。這些裝置可以在無需頻繁充電的情況下執行較長時間，這使得它們非常適合遠端或家庭醫療保健解決方案。
• 自動駕駛汽車：神經形態處理器使自動駕駛汽車能夠即時識別物體並做出決策，從而使其能夠快速響應周圍環境，同時減少對中央處理單元的計算負載。
• 工業物聯網：在工業環境中，神經形態系統可用於預測性維護，透過持續監控裝置並預測故障發生前的故障，從而減少停機時間並在邊緣最佳化操作。