北京
本报讯（通讯员 梁绍楠 记者 陈欣然）近日，天津大学人工智能学院于强教授团队联合国际科研人员，在神经网络信息处理机制研究中取得重要突破。该研究聚焦于大脑神经网络的“基本零件”突触，首次揭示了其处理时空信息的核心机制。相关成果近日发表在国际权威期刊《美国科学院院刊》上。
在人类大脑中，数以亿计的神经元以脉冲的形式，通过突触这一连接点传递和处理信息。突触具有两种关键的调节能力，即长时可塑性和短时可塑性。尽管两者均至关重要，但它们如何协同工作，共同影响大脑的学习与信息处理效率，一直是未解之谜。
针对这一难题，研究团队通过构建突触计算与学习理论模型，发现当长时可塑性作用于短时可塑性时，大脑能够将时间序列上的信息转化为空间上的表达模式，也就是“以时间换空间”。这一机制显著增强了神经网络的记忆容量、抗干扰能力以及对复杂时空信息的识别能力。该模型还在小鼠与人类大脑皮层突触电生理观测中得到了验证，显示出高度的生物合理性。
“这项研究就像是我们找到了大脑在处理信息时的‘协作密码’。”于强比喻道，“它不仅解释了大脑处理信息的底层逻辑，也为开发可解释、可通用的下一代人工智能方法提供了重要支撑，标志着我国在类脑智能与人工智能交叉前沿领域取得又一重要进展。”
《中国教育报》2025年11月27日 第02版
作者：通讯员 梁绍楠 记者 陈欣然
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