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天津大學人工智能學院于強教授團隊聯(lián)合國際科研人員，在神經(jīng)網(wǎng)絡信息處理機制研究中取得重要突破。該研究聚焦于大腦神經(jīng)網(wǎng)絡的“基本零件”——突觸，首次揭示了其處理時空信息的核心機制。相關成果于11月22日發(fā)表于國際著名學術(shù)期刊《美國科學院院刊》（PNAS）。

人類大腦中，數(shù)以億計的神經(jīng)元以脈沖的形式，通過“突觸”這一連接點傳遞和處理信息。對其工作機制的模擬與計算，是人工智能領域發(fā)展的重要啟發(fā)源泉。具體而言，突觸具有兩種關鍵的調(diào)節(jié)能力：一種是“長時可塑性”，即其連接強度可以長期增強或減弱，這被認為是形成長期記憶的基礎；另一種是“短時可塑性”，指的是在極短時間內(nèi)動態(tài)調(diào)節(jié)信號強度的能力。盡管兩者均至關重要，但它們?nèi)绾螀f(xié)同工作，共同影響大腦的學習與信息處理效率，一直是未解之謎。

針對這一難題，研究團隊通過構(gòu)建突觸計算與學習理論模型，發(fā)現(xiàn)當“長時可塑性”作用于“短時可塑性”時，大腦能夠?qū)r間序列上的信息轉(zhuǎn)化為空間上的表達模式。這一機制顯著增強了神經(jīng)網(wǎng)絡的記憶容量、抗干擾能力以及對復雜時空信息的識別能力。該模型還在小鼠與人類大腦皮層突觸電生理觀測中得到了驗證，顯示出高度的生物合理性。

“這項研究就像是我們找到了大腦在處理信息時的‘協(xié)作密碼’?！庇趶姳扔鞯溃八粌H解釋了大腦處理信息的底層邏輯，也為開發(fā)可解釋、可通用的下一代人工智能方法提供了重要支撐。”