位于纽约州罗马的美国空军研究实验室（AFRL）致力于开发神经形态计算技术，以便在未来五年内将其部署在无人机上。

AFRL正在寻求使用人工智能（AI）和机器学习（ML）来提高处理能力，并为军事操作员提供分析结果而非原始数据，以加快战时决策的速度。

AFRL信息局高性能计算部门的高级计算机工程师Albert Frantz说：“当前的技术和人员无法跟上空中平台上高分辨率传感器发出的大量数据。如果我们可以使用AI / ML在空中平台上处理数据，那么我们就可以传达发现的内容，而不是原始数据。”

上个世纪80年代，加州理工学院工程与应用科学教授Carver Mead提出了神经形态计算的概念。1986年，Mead是Synaptics Inc.的两家联合创始人之一。SynapticsInc.是一家致力于开发基于神经网络理论的模拟电路的语音和视觉识别技术的公司。1990年，他 在电气与电子工程师协会（IEEE）的议事录中发表了有关神经形态电子系统的第一篇著作。

弗朗茨在给航空电子的电子邮件中写道：“神经形态计算模仿了大脑中神经网络的处理。神经形态计算架构对于实现模式识别，事件推理，强大的决策，自适应学习以及高效节能的空军平台自主任务所必需的高级功能和新功能是必不可少的。”

去年7月19日，AFRL和IBM正式推出了Blue Raven，AFRL将其称为“世界上最大的神经形态数字突触超级计算机”。

AFRL表示，如今，由于计算设备的尺寸，重量和功率的限制因素（通常称为SWaP），在移动和自主领域存在挑战。实验性的Blue Raven及其端到端的IBM TrueNorth生态系统将致力于通过提供相当于6400万个神经元和160亿个突触处理能力而仅消耗40瓦功率来改进最新技术，相当于家用灯泡。”

对于相同的SWaP，AFRL希望“将处理速度提高四倍（10,000）倍，是我们目前的处理速度”。

去年，根据广泛的机构公告（BAA），针对健壮和高效的嵌入式深度学习计算架构，算法和应用程序，AFRL针对该项目授予了IBM 7400万美元。AFRL于去年发布了BAA，并于4月23日对其进行了更新。

AFRL的工程师和计算机科学家将使用Blue Raven执行AI和ML算法。

Frantz在给航空电子公司的电子邮件中写道，BAA下的AFRL研究与开发具有原型性质，并且可能需要4-5年的时间才能部署，并且可能会在任何平台上进行，可能首先是无人机。

除了AFRL外，美国国防研究计划局（DARPA）自2008年开始启动神经形态自适应塑料可扩展电子系统（SyNAPSE）计划以来，就一直在研究神经形态计算。