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Dendristor：神经拟态计算的新一步
树突如何改变人工智能。
来源:安全实验室新闻频道树突如何改变人工智能。
神经形态计算领域的新发展为创建尽可能接近生物大脑的人工系统开辟了令人兴奋的前景。清华大学的工程师取得了重大突破，他们引入了一种架构，该架构不是简单地模仿单个神经元的工作，而是再现突触和树突的复杂结构。
这项创新的关键要素是带有离子掺杂溶胶凝胶薄膜的多栅极硅纳米线晶体管。这项技术使得创建更接近地模仿生物神经元中微妙的信息处理机制的组件成为可能。
与之前的方法不同，《自然电子》杂志上发表的一篇文章中描述的新架构不仅考虑了神经元的功能，还考虑了神经连接的复杂拓扑。这使我们能够更准确地重现活体大脑的学习和适应过程特征。
出版物中描述的研究员Carlo Vittorio Cannistraci分享说，模拟大脑连接的稀疏性和形态的想法是他在米兰理工大学学习时产生的。他受到大脑机制的启发，例如通过增加电活动而激活的“沉默突触”。
研究员Carlo Vittorio Cannistraci分享说，模拟大脑连接的稀疏性和形态的想法是他在米兰理工大学学习时产生的。他受到大脑机制的启发，例如通过增加电活动而激活的“沉默突触”。Cannistraci 和他在清华大学的同事创造了一种可以复制生物树突形态和功能的装置。该设备称为树突管，利用离子掺杂溶胶凝胶薄膜的多栅极晶体管的物理原理来模拟树突的计算过程。
人工神经网络