开源项目 AxonOS 正在开发用于脑机接口 (BMI) 系统的软件基础设施，旨在构建神经硬件和人工智能之间的确定性执行层。AxonOS 内核采用 Rust 语言，以“no_std”模式开发，重点关注可预测的实时执行、形式化的系统调用 ABI、无锁进程间通信 (IPC) 能力模型以及运行时控制。源代码以 MIT 或 Apache 2.0 许可证开源。
该项目包含内核/运行时、脑机接口集成、架构规范、授权/许可模型以及实时分析工具。AxonOS 目前正在为 ARM Cortex-M 处理器开发，并正在进行硬件验证和独立的实时性能测试。AxonOS 架构将脑机接口视为一个多层系统：脑机设备 → 硬件抽象层 (HAL) → 确定性运行时 → 进程间通信 (IPC) → 权限/授权访问模型 → 应用层和人工智能 (AI) 层。
该项目的主要思想是创建一个受控的应用执行层，该执行层运行于神经网络设备和人工智能之间。在这个执行层中，确定性、隔离性、神经数据访问和响应时间等要求都成为系统架构的一部分，而非应用程序的功能。该项目的另一个重点是分析固定优先级任务的最坏情况响应时间 (WCRT)。为此，我们正在开发一个名为“dy-wcet”的独立工具——一个不使用浮点运算的“no_std”Rust crate 包。
来源： opennet.ru
