2021年11月3日，SynSense時識科技宣布，將通過資助Tonic項目的開發(fā)來支持開源類腦研究。Tonic是一款可以簡化類腦數(shù)據(jù)集訪問和基準測試的工具。

“在任何機器學習框架下，數(shù)據(jù)管理都是關鍵?！癝ynSense時識科技機器學習工程師、Tonic首席開發(fā)者Gregor Lenz博士解釋道，“對于傳統(tǒng)的機器學習、深度學習來說，Tensorflow數(shù)據(jù)集、torchvision和torchaudio能夠滿足這一需求。而對類腦領域來說，類似框架在當前是缺失的?！?

“今天我們很高興宣布，SynSense時識科技決定支持Tonic的開發(fā)，并將其作為基于社區(qū)層面的開放型基準數(shù)據(jù)集測試工具。Lenz博士作為新加入SynSense時識科技的一員，將繼續(xù)發(fā)揮對Tonic的支持并推進我們在這一方面的努力，“ SynSense時識科技高級總監(jiān)Sadique Sheik博士說。

SynSense時識科技及Tonic的開發(fā)者也將在此過程中，對新的類腦數(shù)據(jù)集以及基于事件的預處理功能進行發(fā)布。Tonic當前也能夠提供對自定義數(shù)據(jù)集、磁盤緩存加速以及PyTorch視覺、音頻等兼容性方面的支持。

一直以來，SynSense時識科技都期望通過開源回饋類腦社區(qū)。SynSense時識科技目前已開發(fā)了Sinabs及Rockpool兩款可用于快速、多用途模型訓練的開源脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡模擬框架。Tonic也將作為所需數(shù)據(jù)資源提供方而加入這一開源綜合解決方案。對此，SynSense時識科技也期望脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡研究社區(qū)能從這一生態(tài)中獲益。