Neuromorphic article recently posted on Japanese Media site Note.
Some snips on Akida.
はじめに:AI技術の隠れた革命 生成AIブームの影で、静かに進歩を続ける革新的な技術があります。それが「ニューロモーフィックコンピューティング」です。 現在のAI技術は、デジタル信号で動作するフォン・ノイマン型コンピュータ上で実行されています。しかし、人間の脳は全く異なる方式で動作します。脳神経細胞(ニューロン)は、スパイク状の電気信号を断続的に発生させ、極めて低い消費電力で高度な情報処理を実現しています。 AI技術コンサルタントとして、エッジAI実装プロジェクトを数多く手がけてきた経験から、この技術が持つ革命的な可能性と、実用化への道筋について詳しく解説します。 1. ニュー
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Neuromorphic computing: A deep layer of next-generation AI technology that mimics the brain's neural circuits
Sabosaboten32
September 16, 2025 18:45
Power consumption during inference processing (per 1000 inferences):
NVIDIA A100 GPU: ~280W
Intel CPU (Xeon): ~150W
ARM Cortex-M4: ~50mW
Intel Loihi 2: ~1mW
IBM TrueNorth: ~70mW
Brainchip Akida: ~200µW
BrainChip Akida: Commercial Neuromorphic SoC
Technological innovation
- One-Shot Learning function
- Compatible with Edge Learning
- 28nm FD-SOI manufacturing
- Power consumption: 200µW~2mW
Practical application example: Automotive field
ADAS(Advanced driver assistance system) implementation:
- Object detection accuracy: 92.4%
- Latency: < 1ms
- Power consumption: 600µW
- Operating temperature range: -40℃ ~ +125℃
# Building a neuromorphic development environment
1. Simulation Phase
- Model verification with Brian2, NEST, and BindsNET
2. Hardware Mapping
- Loihi: Nx SDK
- SpiNNaker: sPyNNaker
- Akida: MetaTF
3. Performance Tuning
- Spike rate optimization
- Network partitioning strategy
- Memory usage adjustment
References/technical materials:
- Intel Loihi Technical Documentation
- IBM TrueNorth Research Papers
- BrainChip Akida Development Guide
- Nature Neuromorphic Computing Review
- IEEE Neuromorphic Engineering Conference Proceedings