Quantum Ventura создает приложения для кибербезопасности для Министерства энергетики США в рамках программы исследований инноваций в малом бизнесе (SBIR).
Программа ориентирована на «обнаружение киберугроз с использованием нейроморфных вычислений», целью которой является разработка передового подхода к обнаружению и предотвращению кибератак в компьютерных сетях и критической инфраструктуре с использованием искусственного интеллекта, основанного на мозге.
«Нейроморфные вычисления — идеальная технология для обнаружения угроз из-за их небольшого размера и мощности, точности и, в частности, способности к обучению и адаптации, поскольку злоумышленники постоянно меняют свою тактику», — сказал Срини Васан, президент и главный исполнительный директор Quantum Ventura. Inc. «Мы верим, что наше решение, включающее Akida от BrainChip, станет прорывом в защите от киберугроз, а также в дополнительных приложениях».
Нейронный процессор Akida и AI IP могут находить неизвестные повторяющиеся закономерности в огромном количестве зашумленных данных, что является преимуществом при обнаружении киберугроз. Как только Akida узнает, как выглядят обычные модели сетевого трафика, она может обнаруживать вредоносное ПО, сигнатуры атак и другие виды вредоносной активности.
Благодаря способности Akida учиться на устройстве безопасным образом, без необходимости повторного обучения в облаке, он может быстро изучать новые модели атак, что позволяет легко адаптироваться к возникающим угрозам.
BrainChip IP поддерживает инкрементное обучение, обучение на кристалле и высокоскоростной логический вывод с непревзойденной производительностью в бюджетах мощности от микроватт до милливатт, что идеально подходит для передовых устройств AI/ML, таких как интеллектуальные датчики, медицинские устройства, высококачественные видеообъекты. обнаружение и ADAS/автономные системы.
Akida — это технология, основанная на событиях, которая по своей природе потребляет меньше энергии, чем обычные ускорители нейронных сетей, обеспечивая партнерам энергоэффективность и высокую производительность для предоставления решений ИИ, ранее недоступных даже для встроенных периферийных устройств с батарейным питанием или без вентилятора.
Читать полную новость на сайте