神经形态计算可以改变人工智能和物联网。 它可能会带来一波更准确、更通用、更可靠、更易于访问的人工智能浪潮，但挑战仍然存在。
人工智能在物联网领域可以提供很多东西，但在物联网半导体上运行这些模型具有挑战性。 这些设备的硬件有限，因此很难在本地运行智能软件。 神经形态计算（NC）的最新突破可能会改变这种状况。
即使在物联网之外，人工智能也面临着可扩展性问题。 使用传统计算运行更大、更复杂的算法需要大量能源。 除了给电源管理半导体带来压力外，这种能耗还可能导致可持续性和成本问题。 为了让人工智能保持其目前的增长势头，科技公司必须重新思考计算本身的方法。
神经形态计算使用人脑作为计算机系统的模型。 神经网络教会软件像人类一样思考，而NC则设计模仿人类突触和神经元的电路。 这些生物系统比人工系统更人工"想"机器用途更广、效率更高，因此从中汲取灵感可以带来重大的计算进步。
数控 （NC） 作为一个概念已经存在了几十年，但从未实现过。 但这可能不会持续太久。 在过去的几年里，领先的计算公司已经推出并改进了几款神经形态芯片。 2022 年 8 月，研究人员展示了一种神经形态芯片，其能效是之前型号的两倍，这是另一项突破。
这些电路通常将内存存储在芯片或神经元上，而不是连接到单独的系统。 许多电路还利用模拟存储器在更小的空间内存储更多数据。 CNC系统也被设计为并行的，允许所有组件同时运行，而不是从一个点移动到另一个点的过程。
随着这项技术变得更加可靠和容易获得，它将永远改变物联网半导体。 功能的增强也将进一步改进 AI。 以下是一些最重要的优势。
神经形态计算最明显的优势是它可以用更小的硬件处理更复杂的任务。 传统计算难以克服冯·诺依曼瓶颈——在内存和处理位置之间移动数据会减慢计算速度。 避免了这种瓶颈，因为数控将内存和处理结合在一起。
最新的神经形态芯片比上一代芯片快 4,000 倍，并且比任何传统系统都具有更短的延迟。 因此，它们使响应速度更快的人工智能成为可能。 在无人驾驶汽车和工业机器人等应用中实现近乎实时的决策将变得可行。
这些人工智能系统可以像人脑一样响应迅速且用途广泛。 相同的硬件可以处理电源管理半导体中的实时响应，并监控互联电网中的网络威胁。 机器人可以根据需要扮演尽可能多的角色，并且不是高度专业化的。
CNC还为人工智能的电源问题提供了解决方案。 与人脑一样，CNC 系统也是事件驱动的。 每个特定的神经元都会响应来自其他神经元的信号而被唤醒，并且可以独立运行。 因此，在任何给定点使用能量的唯一组件是那些实际处理数据的组件。
这种分割，加上冯·诺依曼瓶颈的消除，意味着数控系统可以做更多的工作，同时使用更少的能源。 在大范围内，这意味着计算巨头可以最大限度地减少温室气体排放。 在较小的规模上，它支持在物联网半导体上进行原生 AI 计算。
更高的处理能力和更低的功耗相结合，对边缘计算应用特别有利。 专家**，到 2025 年，75% 的企业数据处理将发生在边缘，但边缘计算仍面临一些障碍。 神经形态计算有望提供一种解决方案。
传统的物联网设备缺乏近乎实时地在本地运行高级应用程序的处理能力。 网络限制进一步限制了此功能。 CNC 技术克服了这一障碍，使 AI 更容易被更小、能耗更低的设备所使用。
CNC 还支持边缘所需的可扩展性。 增加更多的神经形态芯片可以提高这些系统的计算能力，而不会引入能量或速度瓶颈。 因此，更容易实现更广泛、更复杂的设备网络，这些设备网络可以有效地作为一个有凝聚力的系统运行。