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出典：科学技術日報

◎科技日報記者の陸成冠

8 月 16 日、「Nature Computational Science」は、脳にインスピレーションを得たコンピューティングの分野における重要な進歩をオンラインで発表しました。中国科学院オートメーション研究所のLi Guoqi研究者とXu Bo研究者、清華大学と北京大学の研究者のチームは、脳ニューロンの複雑な動的特性を利用して、新しい脳様ニューロンモデル構築法を提案する。

研究チームは、マイクロアーキテクチャを設計することでコンピューティングユニットの内因性の複雑さを改善し、それによって「内因性の複雑さに基づいた」脳のようなニューロンモデルを設計しました。実験結果は、複雑なタスクを処理する際の内因性複雑性モデルの有効性と信頼性を検証します。

さらに重要なのは、このモデルはコンピューティング リソースをより効率的に利用すると同時に、メモリの使用量とコンピューティング時間を大幅に削減し、それによって全体的なコンピューティング効率を向上させます。

この研究結果は、従来のモデルの外部拡張によって引き起こされるコンピューティングリソース消費の増加の問題を改善し、人工知能の開発に神経科学を効果的に使用するための新たな事例を提供します。