天津大學揭示大腦突觸處理時空信息核心機制，為下一代 AI 提供理論支撐

11 月 22 日消息，據新華社，天津大學人工智慧學院於強教授團隊聯合國際科研人員，在理解大腦神經網絡信息處理機制方面取得研究進展。

該研究聚焦於神經網絡的基本單元 —— 突觸，首次揭示了其在處理時空信息過程中的核心工作機制。相關研究成果已於 11 月 22 日發表於國際權威學術期刊《美國科學院院刊》（PNAS）。

針對這一科學問題，研究團隊通過構建突觸計算與學習的理論模型開展研究。研究發現，當「長時可塑性」作用於「短時可塑性」時，大腦能夠將時間序列上的信息轉化為空間上的模式表達。這一機制的運作，被證實能顯著提升神經網絡的記憶容量、抗干擾能力以及對複雜時空信息的識別能力。該理論模型在小鼠和人類大腦皮層的突觸電生理觀測中得到了實驗驗證，顯示出較高的生物學合理性。

於強教授在介紹研究成果時比喻道，該發現如同找到了大腦在處理信息時的「協作密碼」。他指出，該研究不僅有助於闡釋大腦信息處理的底層原理，也為開發更具可解釋性、通用性的下一代人工智慧方法提供了理論支撐。