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11 月 22 日消息，据新华社，天津大学人工智能学院于强教授团队联合国际科研人员，在理解大脑神经网络信息处理机制方面取得研究进展。
该研究聚焦于神经网络的基本单元 —— 突触，首次揭示了其在处理时空信息过程中的核心工作机制。相关研究成果已于 11 月 22 日发表于国际权威学术期刊《美国科学院院刊》（PNAS）。
针对这一科学问题，研究团队通过构建突触计算与学习的理论模型开展研究。研究发现，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模式表达。这一机制的运作，被证实能显著提升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。该理论模型在小鼠和人类大脑皮层的突触电生理观测中得到了实验验证，显示出较高的生物学合理性。
于强教授在介绍研究成果时比喻道，该发现如同找到了大脑在处理信息时的“协作密码”。他指出，该研究不仅有助于阐释大脑信息处理的底层原理，也为开发更具可解释性、通用性的下一代人工智能方法提供了理论支撑。
附论文地址：https://doi.org/10.1073/pnas.2426290122
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