Нейроморфні обчислення підвищують ефективність роботів

Відредаговано: Irena I

Останні досягнення в нейроморфних обчисленнях революціонізують енергоефективність роботизованих систем. Ця технологія, натхненна мозком, дозволяє роботам виконувати складні завдання, значно зменшуючи споживання енергії.

Дослідники з Квінслендського технологічного університету розробили Locational Encoding with Neuromorphic Systems (LENS). Вона використовує імпульсні нейронні мережі з динамічними датчиками зору та нейроморфними процесорами. LENS може точно розпізнавати місця на великих відстанях, використовуючи мінімальну кількість енергії.

Університет Мічигану створив автономний контролер, який споживає дуже мало енергії. Цей контролер був протестований у різних робототехнічних додатках. Ці розробки є частиною більшої тенденції до більш енергоефективних і швидших систем штучного інтелекту.

Нейроморфні обчислення імітують архітектуру людського мозку. Цей підхід пропонує рішення для зростаючих енергетичних потреб ШІ. Інтеграція цієї технології в роботів розширює їхні можливості та вирішує проблему стійкості, зменшуючи споживання енергії.

У міру розвитку цих технологій вони будуть мати вирішальне значення для розробки більш ефективних і здатних автономних роботів. Це призведе до більш стійких та ефективних робототехнічних рішень у різних галузях.

Джерела

  • Mirage News

  • A compact neuromorphic system for ultra energy-efficient, on-device robot localization

  • Revolutionary Brain-Inspired Computer Powers Rolling Robot with Just 0.25% of the Energy Used by Traditional Controllers

  • Brain-inspired computing makes computations more energy efficient and faster

Знайшли помилку чи неточність?

Ми розглянемо ваші коментарі якомога швидше.