2021年11月3日，SynSense时识科技宣布，将通过资助Tonic项目的开发来支持开源类脑研究。Tonic是一款可以简化类脑数据集访问和基准测试的工具。
“在任何机器学习框架下，数据管理都是关键。“SynSense时识科技机器学习工程师、Tonic首席开发者Gregor Lenz博士解释道，“对于传统的机器学习、深度学习来说，Tensorflow数据集、torchvision和torchaudio能够满足这一需求。而对类脑领域来说，类似框架在当前是缺失的。”
“今天我们很高兴宣布，SynSense时识科技决定支持Tonic的开发，并将其作为基于社区层面的开放型基准数据集测试工具。Lenz博士作为新加入SynSense时识科技的一员，将继续发挥对Tonic的支持并推进我们在这一方面的努力，“ SynSense时识科技总监Sadique Sheik博士说。
SynSense时识科技及Tonic的开发者也将在此过程中，对新的类脑数据集以及基于事件的预处理功能进行发布。Tonic当前也能够提供对自定义数据集、磁盘缓存加速以及PyTorch视觉、音频等兼容性方面的支持。
一直以来，SynSense时识科技都期望通过开源回馈类脑社区。SynSense时识科技目前已开发了Sinabs及Rockpool两款可用于快速、多用途模型训练的开源脉冲神经网络模拟框架。Tonic也将作为所需数据资源提供方而加入这一开源综合解决方案。对此，SynSense时识科技也期望脉冲神经网络研究社区能从这一生态中获益。
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