Het open project AxonOS is gepresenteerd, dat de software-infrastructuur ontwikkelt voor systemen met een neurocomputerinterface, bedoeld om een deterministische uitvoeringslaag te bouwen tussen neurale hardware en AI. De kernel van AxonOS wordt ontwikkeld in Rust in de 'no_std'-modus, met de nadruk op voorspelbare real-time uitvoering, een formele ABI voor systeemaanroepen, een capability-toegangsmodel, en zonder IPC-vergrendelingen en runtime-controle. De broncode is openbaar onder de MIT- of Apache 2.0-licenties.
Het project omvat een kernel/runtime, BCI-integratie, architectuurspecificaties, een machtigingsmodel dat gebaseerd is op de expliciete toestemming van de gebruiker (consent/permissions) en tools voor real-time analyse. Momenteel wordt AxonOS ontwikkeld voor ARM Cortex-M-processors en bevindt het zich in de verificatiefase op hardware en onafhankelijke controle van real-time prestaties. De architectuur van AxonOS beschouwt neurocomputerinterfaces als een gelaagd systeem: neurocomputerapparaat → HAL → deterministische runtime → IPC → permissions/consent-toegangsmodel → laag voor applicaties en AI.
De belangrijkste idee van het project is het creëren van een gecontroleerde uitvoeringslaag voor applicaties die functioneert tussen het neurocomputerapparaat en AI, waarbij de vereisten voor determinisme, isolatie, toegang tot neurale gegevens en responstijd deel uitmaken van de systeemarchitectuur en niet van de functionaliteit van de applicatie. Een afzonderlijk onderdeel van het project is de analyse van de maximale uitvoeringstijd van verzoeken (WCRT, Worst-Case Response Time) voor taken met vaste prioriteiten. Hiervoor wordt een onafhankelijke tool ontwikkeld: 'dy-wcet' — een 'no_std' Rust crate-pakket, gerealiseerd zonder gebruik van drijvende-komma-operaties.
Bron: opennet.ru
