近日，清华大学类脑计算研究中心研究团队在类脑计算领域取得了重大突破，推出了一种受大脑启发的人工树突网络计算模型——“Dendristor”。该模型登上了 Nature 子刊，为未来人工智能的发展提供了新的思路和方向。
“Dendristor”旨在复制突触的组织和树突的树状结构，模拟了树突状结构及其固有的时空处理特性，能够实现高能效的视觉感知能力。这项研究由清华大学跨学科团队共同完成，展示了团队在类脑计算领域的深厚实力和创新能力。
与现有的人工神经网络相比，“Dendristor”具有明显的优势。它超越了复制生物神经元的功能方面，重现了神经元的结构和稀疏连接，包括树突的形态和静默突触的基础。通过紧密镜像树突神经元的稀疏连接，该模型可实现显著的能源效率，为更可持续的计算铺平道路。
此外，该研究团队还计划进一步扩展人工神经回路，使用先进的抑制连接，促进动态视觉信号的分类，并开发新的神经形态树突网络架构，以解决更多的人工智能任务，如时间序列分析和听觉任务。他们还希望开发多模态电路，能够处理和关联不同类型的感官输入。
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