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Quelle: Science and Technology Daily

◎ Science and Technology Daily-Reporter Lu Chengkuan

Am 16. August veröffentlichte „Nature Computational Science“ online einen wichtigen Fortschritt auf dem Gebiet des gehirninspirierten Computings. Das Team der Forscher Li Guoqi und Xu Bo vom Institut für Automatisierung der Chinesischen Akademie der Wissenschaften sowie Forscher der Tsinghua-Universität und der Peking-Universität stützte sich auf die komplexen dynamischen Eigenschaften von Gehirnneuronen.Es wird eine neue Methode zur Konstruktion eines gehirnähnlichen Neuronenmodells vorgeschlagen.

Das Forschungsteam verbesserte die endogene Komplexität von Recheneinheiten durch den Entwurf einer Mikroarchitektur und entwarf so ein gehirnähnliches Neuronenmodell „basierend auf endogener Komplexität“. Die experimentellen Ergebnisse bestätigen die Wirksamkeit und Zuverlässigkeit des endogenen Komplexitätsmodells bei der Bewältigung komplexer Aufgaben.

Noch wichtiger ist, dass das Modell die Rechenressourcen effizienter nutzt und gleichzeitig den Speicherverbrauch und die Rechenzeit deutlich reduziert, wodurch die Gesamtleistung der Rechenleistung verbessert wird.

Dieses Forschungsergebnis löst das Problem des erhöhten Rechenressourcenverbrauchs, der durch die Ausweitung traditioneller Modelle verursacht wird, und liefert ein neues Argument für den effektiven Einsatz der Neurowissenschaften zur Entwicklung künstlicher Intelligenz.