中科院联合清华北大构建新型类脑网络，构筑 AI 和神经科学的桥梁

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IT之家 8 月 16 日消息，据“中国科学院自动化研究所”消息，该所李国齐、徐波研究团队联合清华大学、北京大学等借鉴大脑神经元复杂动力学特性，提出了“基于内生复杂性”的类脑神经元模型构建方法，改善了传统模型通过向外拓展规模带来的计算资源消耗问题，为有效利用神经科学发展人工智能提供了示例。相关研究论文今日在线发表于《自然・计算科学》（Nature Computational Science）。IT之家附研究主要内容：据介绍，本研究首先展示了脉冲神经网络神经元 LIF（Leaky Integrate and Fire）模型和 HH（Hodgkin-Huxley）模型在动力学特性上存在等效性，进一步从理论上证明了 HH 神经元可以和四个具有特定连接结构的时变参数 LIF 神经元（tv-LIF）动力学特性等效。基于这种等效性，团队通过设计微架构提升计算单元的内生复杂性，使 HH 网络模型能够模拟更大规模 LIF 网络模型的动力学特性，