開源專案 AxonOS 正在開發用於腦機介面 (BMI) 系統的軟體基礎設施，旨在建立神經硬體和人工智慧之間的確定性執行層。 AxonOS 核心採用 Rust 語言，以「no_std」模式開發，重點在於可預測的即時執行、形式化的系統呼叫 ABI、無鎖定進程間通訊 (IPC) 能力模型以及執行時間控制。原始碼以 MIT 或 Apache 2.0 許可證開源。
此專案包含核心/運行時、腦機介面整合、架構規格、授權/許可模型以及即時分析工具。 AxonOS 目前正在為 ARM Cortex-M 處理器開發，並正在進行硬體驗證和獨立的即時效能測試。 AxonOS 架構將腦機介面視為一個多層系統：腦機設備 → 硬體抽象層 (HAL) → 確定性運行時 → 進程間通訊 (IPC) → 權限/授權存取模型 → 應用層和人工智慧 (AI) 層。
該專案的主要想法是創建一個受控的應用執行層，該執行層運行於神經網路設備和人工智慧之間。在這個執行層中，確定性、隔離性、神經資料存取和回應時間等要求都成為系統架構的一部分，而非應用程式的功能。該計畫的另一個重點是分析固定優先級任務的最壞情況反應時間 (WCRT)。為此，我們正在開發一個名為「dy-wcet」的獨立工具——一個不使用浮點運算的「no_std」Rust crate 套件。
來源： opennet.ru
