), hohe Uniformität und hohe Stabilität. Basierend auf rekonfigurierbaren künstlichen Neuronen und Synapsen übertraf die adaptive Bildverarbeitung die bestehenden Vorverarbeitungsschritte. Der Stromverbrauch auf dem Chip wurde um 42,1 % gesenkt, ohne dass die Erkennungsgenauigkeit beeinträchtigt wurde. Diese Arbeit eröffnet positive Perspektiven für die Entwicklung von hocheffizienten neuromorphen Systemen mit multikanaligen hybriden Stimuli, was einen vielversprechenden Ansatz zur Schaffung von energieeffizienter neuromorpher Hardware bietet.
Lu et al. (Di,) untersuchten diese Frage.