记者12日获悉，中国科学院自动化研究所曾毅研究员团队在“会发育”的人工智能研究方面取得重要进展。他们受人类大脑发育可塑性启发，提出了像生物脑一样“会发育”的神经网络模型。相关研究成果发表于人工智能领域权威期刊《IEEE模式分析与机器智能汇刊》。
人脑神经网络有一个极有利于适应环境的特性，那就是可塑性。来自环境的刺激，包括与其他人之间的互动，都不断改变大脑的神经网络。人脑在与环境相互作用中，不仅能习得和完善诸多复杂的认知功能，而且还会降低能量消耗。
“受脑发育可塑性的启发，我们认为，面对日益复杂、规模不断扩大的人工神经网络，如何构建像人脑一样效率更高、适应性更强的神经网络结构，是推动人工智能进一步发展必须要面对的课题。”论文通讯作者、中国科学院自动化所研究员曾毅说。
在这项研究中，科研人员探索了脑发育可塑性如何赋予深度神经网络以动态结构调整能力，设计了自适应剪枝策略以去除网络中冗余的突触和神经元，从而显著提升了人工神经网络和脉冲神经网络的性能和效率。
“我们的研究可以说是脑科学与人工智能双向启发的又一个典型案例。”曾毅说，这项研究揭示了脑发育可塑性在助力神经网络自适应形成类脑高效结构方面的重要价值和关键作用，将为发展高适应性、高性能的类脑人工智能模型与平台提供了有力的理论与技术支持。
细菌锰离子外排对于锰离子和铁离子稳态均具有重要意义。TerC家族蛋白是存在于所有细菌中的一种保守蛋白质。然而，长期以 一种使用深度学习方法设计出来的新蛋白质。图片来源：华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所 美国科学家借助机器学习 人类蛋白质KRAS（蓝色）与其伴侣之一RAF1（黄色）相互作用的三维图。图片来源：西班牙巴塞罗那基因组调控中心 科技日报北京12 12月17日，由中国科学院大学马克思主义学院、中国科学院大学党史党建研究中心主办的“纪念毛泽东同志诞辰130周年学术研讨 近日，日本新潟大学等机构参与的一个国际研究团队报告，他们利用载人潜水器调查了日本海沟，在海底发现了2011年日本“ 科技日报北京12月29日电 （记者张佳欣）向人体运送药物的主要挑战是能不断将药物准确送达病灶位置，同时确保它们留在病灶 。本文链接：我国科学家提出“会发育”的神经网络模型http://www.sushuapos.com/show-11-12333-0.html
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