オープンソースプロジェクトであるAxonOSは、脳機械インターフェース（BMI）システム向けのソフトウェアインフラストラクチャを開発しており、ニューラルハードウェアとAIの間に決定論的な実行レイヤーを構築することを目的としています。AxonOSカーネルは、予測可能なリアルタイム実行、形式化されたシステムコールABI、ロックフリーのIPC機能モデル、およびランタイム制御を重視した「no_std」モードでRustを用いて開発されています。ソースコードはMITライセンスまたはApache 2.0ライセンスの下でオープンソースとして公開されています。
このプロジェクトには、カーネル/ランタイム、BCI統合、アーキテクチャ仕様、同意/権限モデル、およびリアルタイム分析ツールが含まれています。AxonOSは現在ARM Cortex-Mプロセッサ向けに開発されており、ハードウェア検証と独立したリアルタイム性能テストが実施されています。AxonOSのアーキテクチャは、脳機械インターフェースを多層システムとして捉えています。すなわち、脳機械デバイス → HAL → 決定論的ランタイム → IPC → 権限/同意アクセスモデル → アプリケーションおよびAIレイヤーです。
このプロジェクトの主な目的は、ニューラルネットワークデバイスとAIの間で動作する制御されたアプリケーション実行レイヤーを作成することです。このレイヤーでは、決定性、分離性、ニューラルデータへのアクセス、応答時間といった要件が、アプリケーションの機能ではなく、システムアーキテクチャの一部として組み込まれています。また、このプロジェクトのもう一つの焦点は、固定優先度タスクの最悪応答時間（WCRT）を分析することです。この目的のために、浮動小数点演算を使用せずに実装された「no_std」Rustクレートパッケージである独立したツール「dy-wcet」が開発されています。
出所： オープンネット.ru
