日前，《自然·计算科学》在线发表了一项类脑计算领域的重要进展。借鉴大脑神经元复杂动力学特性，中国科学院自动化研究所李国齐研究员、徐波研究员团队联合清华大学、北京大学的科研人员，提出了新型类脑神经元模型构建方法。
日前，《自然·计算科学》在线发表了一项类脑计算领域的重要进展。借鉴大脑神经元复杂动力学特性，中国科学院自动化研究所李国齐研究员、徐波研究员团队联合清华大学、北京大学的科研人员，提出了新型类脑神经元模型构建方法。
我国科学家在类脑计算领域取得重要进展！8月16日，《自然·计算科学》在线发表了一项类脑计算领域的重要进展。借鉴大脑神经元复杂动力学特性，中国科学院自动化研究所李国齐研究员、徐波研究员团队联合清华大学、北京大学的科研人员，提出了新型类脑神经元模型构建方法。
几乎所有支持现代人工智能（AI）工具的神经网络都是基于20世纪60年代的活体神经元计算模型。但美国西蒙斯基金会熨斗研究所计算神经科学中心开发的新模型表明，这种已有数十年历史的近似模型，并未捕捉到真实神经元所拥有的所有计算能力，并且这种较旧的模型可能会阻碍AI的发展。
来源：科技日报科技日报讯 （记者张梦然）据最新一期《自然》杂志报道，借助由脑组织创建的神经元及其连接图——“连接组”，再结合人工智能（AI），美国与德国科学家达成了此前从未实现的突破：无需对活体大脑进行任何检测，便能预测单个神经元的活动。
8月16日，《自然·计算科学》在线发表了一项类脑计算领域的重要进展。借鉴大脑神经元复杂动力学特性，中国科学院自动化研究所李国齐研究员、徐波研究员团队联合清华大学、北京大学的科研人员，提出了新型类脑神经元模型构建方法。
我国科学家在类脑计算领域取得重要进展！8月16日，《自然·计算科学》在线发表了一项类脑计算领域的重要进展。借鉴大脑神经元复杂动力学特性，中国科学院自动化研究所李国齐研究员、徐波研究员团队联合清华大学、北京大学的科研人员，提出了新型类脑神经元模型构建方法。
来源：科技日报 ◎ 科技日报记者 陆成宽8月16日，《自然·计算科学》在线发表了一项类脑计算领域的重要进展。借鉴大脑神经元复杂动力学特性，中国科学院自动化研究所李国齐研究员、徐波研究员团队联合清华大学、北京大学的科研人员，提出了新型类脑神经元模型构建方法。
我国科学家构建新型类脑网络 构筑人工智能与神经科学的桥梁记者16日从中国科学院自动化研究所获悉，该所李国齐研究员、徐波研究员团队联合清华大学、北京大学等，提出“基于内生复杂性”的类脑神经元模型构建方法，改善传统模型计算资源消耗问题，为有效利用神经科学发展人工智能提供了示例，相关研
每经编辑：杜宇据科技日报，虽然人工智能在一些方面的表现已超越了人类，但这不代表它真的很聪明。相反，很多时候它还“很傻很天真”，仍然需要向人脑“取经”。8月16日，《自然·计算科学》在线发表了一项类脑计算领域的重要进展。
中新网北京8月17日电 (记者 孙自法)针对“基于外生复杂性”通用人工智能(AI)路径面临计算资源及能源消耗难以为继、可解释性不足等问题，中国科学院自动化研究所李国齐、徐波研究团队联合清华大学、北京大学等同行学者，借鉴大脑神经元复杂动力学特性，最新研究提出“基于内生复杂性”的类脑
