8月16日，《自然·計算科學》在線發表了一項類腦計算領域的重要進展。借鑒大腦神經元復雜動力學特性，中國科學院自動化研究所李國齊研究員、徐波研究員團隊聯合清華大學、北京大學的科研人員，提出了新型類腦神經元模型構建方法。
研究團隊通過設計微架構提升計算單元的內生復雜性，從而設計出“基于內生復雜性”的類腦神經元模型。實驗結果驗證了內生復雜性模型在處理復雜任務時的有效性和可靠性。
更重要的是，該模型對計算資源的利用效率更高，同時還顯著減少了內存和計算時間的使用，從而提高了整體的運算效率。
這項研究成果改善了傳統模型向外拓展規模帶來計算資源消耗增大問題，為有效利用神經科學發展人工智能提供了新案例。
8月16日，《自然·計算科學》在線發表了一項類腦計算領域的重要進展。借鑒大腦神經元復雜動力學特性，中國科學院自動化研究所李國齊研究員、徐波研究員團隊聯合清華大學、北京大學的科研人員，提出了新型類腦神經元模型構建方法。
研究團隊通過設計微架構提升計算單元的內生復雜性，從而設計出“基于內生復雜性”的類腦神經元模型。實驗結果驗證了內生復雜性模型在處理復雜任務時的有效性和可靠性。
更重要的是，該模型對計算資源的利用效率更高，同時還顯著減少了內存和計算時間的使用，從而提高了整體的運算效率。
這項研究成果改善了傳統模型向外拓展規模帶來計算資源消耗增大問題，為有效利用神經科學發展人工智能提供了新案例。
本文鏈接：向人腦“取經”，我國科學家提出新型類腦計算方法http://www.sq15.cn/show-2-8133-0.html
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