结构化和抽象的生物神经元和突触模型，如IBM的Hermes芯片。 另一方 面， 模拟方法使用先进材料，可以存储0到1之间的连续电导值，并执行多级处理。 神经形态计算在边缘应用中具有优势，如手机、自动驾驶汽车和店内安全摄像头等。 目前，AI模型过于复杂，无法在传统CPU或GPU上运行，需要新一代电路来运行这些庞大的模型。 神经形态计算的概念并不恰当， 适合于模仿人脑中突触和神经元的行为的电路。 此外， 这种理论中的“大脑启发式计算” 可能是研究人员试图从大脑处理和存储信息的方式中获取概念灵感的计算。

随着科技的进步，人工智能模型变得越来越复杂，无法在传统的CPU或GPU上运行。然而，一种新的计算技术正在改变这一情况。这就是神经形态计算，它使用先进的材料存储和执行数据。
神经形态计算的核心是神经元网络，这些网络由大量的小单元（称为神经元）组成，每个神经元都有一对输入和输出端口。神经元通过相互连接，形成一个复杂的网络。在这个网络中，信息以这种方式流动：一些信息被传递给左神经元，一些信息被传递给右神经元，等等。
神经形态计算的优势在于它可以轻松地处理非常大的数据集。这使得它成为许多边缘应用的理想选择，例如手机应用程序、自动驾驶汽车和店内安全摄像头等。由于神经形态计算可以在分布式环境中运行，因此，它也可以用于大规模的数据处理。
然而，虽然神经形态计算有其优点，但它并不是所有问题的最佳解决方案。例如，由于神经形态计算过于复杂，它们可能不适合模拟人脑中的突触和神经元的行为。这是因为这些行为涉及到更复杂的数学和统计学原理，而这些原理对于神经形态计算来说是不适用的。
尽管如此，神经形态计算的概念仍然值得研究。例如，“大脑启发式计算”可能是研究人员尝试从大脑处理和存储信息的方式中获取概念灵感的计算。在这种情况下，神经形态计算可能会被用来理解大脑的工作方式，从而为我们提供有关如何设计更好的人工智能系统的新的思路。
总的来说，神经形态计算是一种新兴的计算技术，它提供了一种有效的、强大的、能够在大数据集上运行的新型算法。尽管它的复杂性限制了其在某些领域的发展，但其潜力仍然不可忽视。我们期待着在未来看到更多的创新，将神经形态计算应用于各种不同的场景。