Нейроморфные ИИ-процессоры для энергоэффективного анализа логов в edge-инфраструктуре

Исследуется потенциал нейроморфных процессоров для энергоэффективного анализа логов и мониторинга производительности в edge-инфраструктуре. Анализируются ограничения традиционных архитектур фон Неймана при обработке потоковых данных в условиях ресурсных ограничений. Обосновывается целесообразность применения спайковых нейронных сетей (СНС) для распознавания аномалий в логах на уровне устройств. Рассматриваются принципы функционирования нейроморфных чипов, включая асинхронную обработку событий, низкую статическую мощность и обучение на основе пластичности синапсов. Доказывается, что нейроморфные системы способны обеспечить постоянный мониторинг без передачи сырых данных в облако, сокращая задержки и энергозатраты. Выявлен дефицит исследований по адаптации нейроморфных процессоров к задачам анализа логов в edge-средах. Результаты указывают на перспективность данного направления для критичных к энергопотреблению применений.