È stato presentato il progetto open source AxonOS, che sviluppa un'infrastruttura software per sistemi con interfaccia neurale, destinata a creare uno strato di esecuzione deterministico tra l'hardware neurale e l'AI. Il nucleo di AxonOS è sviluppato in Rust in modalità «no_std», con un focus sull'esecuzione real-time prevedibile, ABI formale per le chiamate di sistema, modello di accesso capability e senza blocchi IPC e controllo del tempo di esecuzione. Il codice sorgente è aperto sotto le licenze MIT o Apache 2.0.
Il progetto include un nucleo/runtime, integrazione BCI, specifiche architettoniche, un modello di autorizzazione basato sul consenso esplicito dell'utente (consenso/permissive) e strumenti per analisi real-time. Attualmente, AxonOS è in fase di sviluppo per processori ARM Cortex-M e sta verificando il funzionamento sull'hardware e la valutazione indipendente delle prestazioni real-time. L'architettura di AxonOS considera le interfacce neurali come un sistema multilivello: dispositivo neurale → HAL → runtime deterministico → IPC → modello di accesso permissive/consenso → strato per applicazioni e AI.
L'idea principale del progetto è creare uno strato di esecuzione controllato per applicazioni, funzionante tra l'hardware neurale e l'AI, nel quale i requisiti di determinismo, isolamento, accesso ai dati neurali e tempo di risposta fanno parte dell'architettura di sistema e non sono una funzione dell'applicazione. Un'area separata del progetto è l'analisi del tempo massimo di esecuzione delle richieste (WCRT, Worst-Case Response Time) per compiti con priorità fissa. A questo scopo, viene sviluppato uno strumento indipendente «dy-wcet» — un pacchetto Rust «no_std» implementato senza utilizzare operazioni in virgola mobile.
Fonte: opennet.ru
