神经形态计算领域的最新进展正在彻底改变机器人系统的能源效率。 这种受大脑启发的科技使机器人能够执行复杂的任务，同时显著降低功耗。
昆士兰科技大学的研究人员开发了基于神经形态系统的位置编码 (LENS)。 它使用具有动态视觉传感器和神经形态处理器的脉冲神经网络。 LENS 能够以极低的能耗准确地识别远距离位置。
密歇根大学创造了一个功耗极低的自主控制器。 这种控制器已在各种机器人应用中进行了测试。 这些发展是朝着更节能、更快速的 AI 系统迈进的更大趋势的一部分。
神经形态计算模仿人脑的结构。 这种方法为人工智能日益增长的能源需求提供了解决方案。 将这项技术集成到机器人中可以增强它们的能力，并通过减少能源消耗来解决可持续性问题。
随着这些技术的进步，它们将在开发更高效、更有能力的自主机器人方面发挥关键作用。 这将导致在各个行业中出现更可持续、更有效的机器人解决方案。