一种模拟神经和突触行为的开创性硅晶体管，标志着神经形态计算的重大突破（示意图）。图片来源：AI生成科技日报北京4月1日电 （记者张梦然）新加坡国立大学研究团队开发出一种创新的超高效计算单元，能够模拟电子神经元和突触行为，为神经形态计算领域带来了革命性的变化。
TinyML或优化机器学习 模型以在资源受限的设备上运行，是 ML 发展最快的子领域之一。利用这一趋势，以色列公司 Polyn 上周宣布其最新的神经形态模拟信号处理器 TinyML/TinyAI 处理器已成功封装和评估。
这一次，国内的学者不仅把秀丽线虫全部的神经元网络还原了出来，更是细到了它们的亚细胞级连接关系。据了解，它的精细程度已经达到了当前已知的最高水平:此前，一项研究对单个生物神经元的计算复杂度进行了研究，文章指出，一个深度神经网络需要 5 到 8 层互联神经元才能表征单个生物神经元的复杂度。
