BrainChip и Raytheon создают технологию для автономных систем

[Ippolitovich]

Компания BrainChip Holdings объявила о партнёрстве с Raytheon Company (в составе RTX) для выполнения контракта Исследовательской лаборатории ВВС США (AFRL) на $1,8 млн. Проект, зарегистрированный под номером AF242-D015, направлен на внедрение нейроморфных технологий в обработку радиолокационных сигналов с упором на микро-допплеровский анализ. Этот метод позволяет с высокой точностью определять тип движения объектов — например, отличить шаги человека от вращения винта дрона даже в условиях помех. В рамках сотрудничества Raytheon предоставит BrainChip экспертизу и ресурсы для адаптации алгоритмов под энергоэффективные нейроморфные чипы. Основная задача — преодолеть ограничения традиционных систем, которые потребляют много энергии и перегреваются в компактных устройствах, таких как ракеты, беспилотники или системы противодроновой обороны. Успех проекта откроет путь к созданию «умных» радаров, способных месяцами работать без подзарядки.

 

Сердцем разработки станет процессор Akida от BrainChip. Его архитектура, имитирующая работу нейронных сетей, оптимизирована для edge-вычислений — обработки данных на устройстве без передачи в облако. Это важно для систем, где ключевыми параметрами являются габариты, вес, энергопотребление и стоимость (SWaP-C). Например, радар на базе Akida сможет анализировать микро-допплеровские сигналы в реальном времени, потребляя в разы меньше энергии, чем классические решения.

Нейроморфные технологии, в отличие от стандартных процессоров, обрабатывают информацию асинхронно и с фокусировкой на конкретных задачах, что снижает общие энергозатраты. Такая эффективность делает их идеальными для автономных систем, где важны скрытность и длительность работы. Наработки проекта могут найти применение в сферах от автономных автомобилей, распознающих жесты пешеходов, до промышленных роботов, анализирующих вибрации оборудования.

Реализация контракта рассчитана на 18 месяцев. Если BrainChip и Raytheon достигнут заявленных показателей, то тестирование прототипов в реальных условиях планируется начать уже в будущем году. Это ускорит переход к новому поколению автономных систем, где высокая точность обработки данных сочетается с минимальным энергопотреблением. Для ВВС США такие технологии станут шагом к созданию компактных радаров, способных работать в экстремальных условиях без потери эффективности.

В перспективе нейроморфные решения могут изменить подход к проектированию не только сенсоров, но и всей цепочки обработки данных — от распознавания целей до принятия решений в режиме реального времени.