据aviationtoday网站5月1日刊文，美国空军研究实验室(AFRL)开发的神经形态计算技术有望在未来五年内率先应用于无人机。
当前，作战人员面临的一个主要问题是，空中平台高分辨率传感器获取的数据量巨大，且依托现有通信手段，原始数据传输速度缓慢。AFRL拟通过人工智能(AI)、机器学习(ML)等技术提高空中平台数据处理能力，为作战人员直接提供数据分析结果，以加快战时决策速度。
神经形态计算概念是上世纪80年代，由加州理工学院工程与应用科学教授CarverMead提出的。神经形态计算是对大脑神经网络处理的模拟技术。神经形态计算架构对于构建空军机载平台的模式识别、事件推理、决策、自适应学习、高效节能等高级自主任务具有突出重要的作用。
2019年7月19日，AFRL和IBM公司正式推出了BlueRaven超级计算机。AFRL称其为“世界上最大的神经形态数字突触超级计算机”。基于IBM公司特有的TrueNorth生态系统，该计算机可模拟大脑中6400万个神经元和160亿个突触进行数据处理，且功耗仅40瓦(相当于一枚家用灯泡的功耗)。AFRL后期的目标是进一步提升BlueRaven处理速度至现有速度的四倍。
2019年，AFRL发布广泛机构公告(BAA)，授予IBM公司约7400万美元合同，开发高效嵌入式深度学习计算架构、算法和应用程序等。2020年4月23日，AFRL对BAA进行了更新。根据公告，AFRL研究开发的原型机，可能需要4~5年后才能部署(即2022年左右)，并且可能会部署在任何平台上，无人平台将率先部署。
除了AFRL外，美国国防预先研究计划局(DARPA)自2008年开始启动神经形态自适应可塑可扩展电子系统(SyNAPSE)计划以来，也在持续开展神经形态计算相关技术研究。