中国の科学者、脳型コンピューティングの分野で重要な進展

「Nature Computational Science」は16日、脳型コンピューティング分野の重要な進展をオンライン発表した。脳神経細胞の複雑なダイナミクスの特性を利用し、中国科学院自動化研究所の李国斉研究員と徐波研究員のチームは清華大学と北京大学の科学研究者と共同で、新型ニューロンモデルの構築方法を打ち出した。科技日報が伝えた。

研究チームはマイクロアーキテクチャの設計により計算ユニット内在的な複雑性を高めることで、「内在的な複雑性に基づく」ニューロンモデルを設計した。内在的な複雑性モデルの複雑なタスクを処理する際の有効性と信頼性は実験結果によって検証された。

さらに重要なのは、同モデルの計算資源の利用効率がより高く、同時にメモリと計算時間の使用を大幅に減らし、全体的な演算効率を高めていることだ。

この研究成果は、従来的なモデルの外向きの拡張規模が計算資源の消耗を増やすという問題を改善し、神経科学の効果的な利用による人工知能の発展に新たなケースを提供している。（編集YF）

「人民網日本語版」2024年8月21日