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新的人工神经元在物理上复制大脑
神经形态计算的突破可以降低芯片的能耗并加速通用人工智能 (AGI) 的进展。南加州大学维特比工程学院和高级计算学院的研究人员创造了人工神经元，可以非常模仿真实脑细胞的复杂电化学行为。 《自然电子学》中描述了他们的突破，[...]
来源:SciTech日报神经形态计算的突破可以降低芯片的能耗并加速通用人工智能 (AGI) 的进展。
来自南加州大学维特比工程学院和高级计算学院的研究人员创造了人工神经元，可以非常模仿真实脑细胞的复杂电化学行为。 《自然电子学》中描述的他们的突破代表了神经形态计算向前迈出了一大步。这种新方法可以显着缩小芯片尺寸，将能源消耗减少几个数量级，并使我们更接近实现通用人工智能（AGI）。
南加州大学维特比工程学院和高级计算学院 南加州大学 自然电子与仅模拟神经活动的标准数字处理器或现有硅基神经形态芯片不同，这些人工神经元在物理上再现了生物神经元的模拟过程。就像神经化学物质触发大脑活动一样，特定的化学物质现在可以用来启动受大脑启发的或神经形态硬件中的计算。由于它们复制了实际的生物机制而不是依赖于数学模型，因此这些人工神经元与早期的设计有根本的不同。
工作原理
突触“尽管我们的人工突触和神经元中的离子不完全相同，但控制离子运动和动力学的物理原理非常相似，”杨说。
“效率更高，”杨说。
机器学习 物种