Dự án mã nguồn mở AxonOS đang phát triển một cơ sở hạ tầng phần mềm cho các hệ thống giao diện não-máy (BMI), được thiết kế để xây dựng một lớp thực thi xác định giữa phần cứng thần kinh và trí tuệ nhân tạo (AI). Nhân kernel của AxonOS được phát triển bằng ngôn ngữ Rust ở chế độ "no_std", với trọng tâm là khả năng thực thi thời gian thực có thể dự đoán được, giao diện lập trình ứng dụng (ABI) cho các lệnh gọi hệ thống được chuẩn hóa, mô hình khả năng giao tiếp liên tiến trình (IPC) không khóa và khả năng điều khiển trong thời gian chạy. Mã nguồn được công khai theo giấy phép MIT hoặc Apache 2.0.
Dự án bao gồm nhân/môi trường chạy, tích hợp BCI, thông số kỹ thuật kiến trúc, mô hình cấp phép/sự đồng ý và các công cụ phân tích thời gian thực. AxonOS hiện đang được phát triển cho bộ xử lý ARM Cortex-M và đang trải qua quá trình xác minh phần cứng và kiểm tra hiệu năng thời gian thực độc lập. Kiến trúc AxonOS xem giao diện não-máy như một hệ thống đa lớp: thiết bị não-máy → HAL → môi trường chạy xác định → IPC → mô hình truy cập cấp phép/sự đồng ý → lớp ứng dụng và trí tuệ nhân tạo.
Ý tưởng chính của dự án là tạo ra một lớp thực thi ứng dụng được kiểm soát hoạt động giữa thiết bị mạng thần kinh và trí tuệ nhân tạo (AI), trong đó các yêu cầu về tính xác định, tính cô lập, truy cập dữ liệu thần kinh và thời gian phản hồi là một phần của kiến trúc hệ thống, chứ không phải là một chức năng của ứng dụng. Một trọng tâm riêng biệt của dự án là phân tích thời gian phản hồi trường hợp xấu nhất (WCRT) cho các tác vụ có độ ưu tiên cố định. Để phục vụ mục đích này, một công cụ độc lập, "dy-wcet," đang được phát triển — một gói thư viện Rust "no_std" được triển khai mà không sử dụng các phép toán dấu phẩy động.
Nguồn: opennet.ru
