神经形态工程是一个工程领域，专注于设计和构建受人脑结构和功能启发的人工系统。这些系统使用模拟电路来模仿生物神经系统中的神经架构。目标是创建能够以类似于大脑的方式处理信息的硬件，从而实现更高效、更自适应和更智能的计算系统。
神经形态工程利用大脑以高度并行和节能的方式处理信息的能力。它涉及创建模拟神经元和突触行为的回路，从而开发能够从经验中学习、适应不断变化的条件和处理感官信息的系统。
神经形态系统的关键组成部分包括：
尖峰神经网络：与使用连续值进行激活的传统人工神经网络不同，尖峰神经网络通过离散的峰值进行通信，模仿生物神经元传输信息的方式。
模拟计算：神经形态系统通常使用模拟信号进行计算，从而降低功耗并提高处理速度。
学习和适应：这些系统可以通过类似于大脑突触可塑性的机制来适应环境并从中学习，从而使它们能够随着时间的推移提高性能。
实时处理：神经形态系统能够实时处理感官数据，使其适用于需要即时响应的应用，例如机器人和自动驾驶汽车。
神经形态工程在各个领域都有应用，包括机器人技术，它可以用来开发反应更快、适应性更强的机器人；感官处理，可以更有效地处理视觉、听觉和触觉数据；以及自动驾驶系统，例如自动驾驶汽车，在这些领域中，实时处理和适应至关重要。
神经形态工程对企业很重要，因为它为开发更高效、更智能的计算系统提供了潜力。这些系统可以带来各个行业的创新，例如机器人技术，自适应和响应式机器人可以改善制造和物流流程；消费电子产品，促进更智能、更节能的设备的开发；医疗保健，神经形态传感器可以提供实时监控和诊断；以及人工智能，提供更强大、更高效的人工智能系统，可以像人脑一样学习和适应。
简而言之，神经形态工程是受大脑结构和功能启发的系统的设计和构建，应用于各个行业。对于企业而言，它有望创造更智能、更具适应性和更高效的技术，推动创新和改善运营。