Ostatnie postępy w obliczeniach neuromorficznych rewolucjonizują efektywność energetyczną systemów robotycznych. Ta technologia inspirowana mózgiem pozwala robotom wykonywać złożone zadania, jednocześnie znacznie zmniejszając zużycie energii.
Naukowcy z Queensland University of Technology opracowali Locational Encoding with Neuromorphic Systems (LENS). Wykorzystuje ona sieci neuronowe z impulsami z dynamicznymi czujnikami wizyjnymi i procesorami neuromorficznymi. LENS może dokładnie rozpoznawać miejsca na duże odległości, zużywając minimalną ilość energii.
University of Michigan stworzył autonomiczny kontroler, który zużywa bardzo mało energii. Kontroler ten został przetestowany w różnych zastosowaniach robotycznych. Rozwój ten jest częścią szerszego trendu w kierunku bardziej energooszczędnych i szybszych systemów AI.
Obliczenia neuromorficzne naśladują architekturę ludzkiego mózgu. To podejście oferuje rozwiązanie dla rosnących potrzeb energetycznych AI. Integracja tej technologii w robotach zwiększa ich możliwości i rozwiązuje kwestię zrównoważonego rozwoju poprzez zmniejszenie zużycia energii.
W miarę rozwoju tych technologii będą one miały kluczowe znaczenie w opracowywaniu bardziej wydajnych i zdolnych autonomicznych robotów. Doprowadzi to do bardziej zrównoważonych i skutecznych rozwiązań robotycznych w różnych branżach.