神经形态工程

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在被称为神经形态计算的计算机工程过程中，计算机的组件模仿人的大脑和神经系统。该短语描述了计算机中软件和硬件组件的创建。神经形态计算（有时称为神经形态工程）的两个主要目标是开发一种称为认知机器的机器，该机器能够学习、记忆信息，甚至得出逻辑结论。第二个目标是学习关于人脑如何运作的新知识，可能是为了验证一个合理的理论。神经形态计算市场 预计到 年将达到 亿美元，在预测期内以惊人的 的复合年增长率增长。在预测期内，对机器学习和人工智能的需求预计将推动市场扩张。

机器人技术、非线性控制、翻译、聊天机器人、图像处理、计算机视觉和语言处理都在某种程度上使用了人工智能。推动市场扩张的主要因素是媒体和娱乐、航空航天和军 台湾手机号码格式 事等各个领域对人工智能和机器学习的需求迅速增长，以及对认知和大脑机器人的需求增加。 由于该地区存在重要的神经形态芯片制造商，北美目前控制着大部分神经形态计算市场。由于神经形态项目的扩张和可观的支出，预计欧洲将在 年至 年实现巨大增长。



各种神经形态计算应用包括对象识别、数据挖掘、信号识别和图片识别。在预测期内，由于出于安全目的采用神经形态计算以及为基于大脑的机器人和认知机器人设计和开发神经形态芯片，市场参与者将拥有有利可图的前景。由于对具有认知和大脑能力的通用类人机器人的需求不断增加，市场正在扩大。从冯诺依曼架构到神经形态芯片的转变是另一个市场增长动力，这是由神经形态芯片固有的技术优势推动的，例如功耗更低、速度更快和内存使用最优化。