脑启发的AI技术可提高效率并降低能耗
作者：by Foundation for Research and Technology - Hellas
Fort的研究人员开发了一种新型的人工神经网络（ANN），该神经网络结合了生物树突的特征。这种创新的设计允许使用明显更少的参数，为更紧凑，更节能的AI系统铺平道路，可以准确稳健地识别图像识别。
人工智能（AI）在推动创新和提高各个行业的效率方面起着至关重要的作用，为复杂问题提供更明智的解决方案并改善了我们的日常生活。但是，当前的AI系统是巨大的，包括数百万到数十亿美元的参数，因此消耗了大量的能量，从而限制了它们的广泛使用。
通过将神经启发的功能集成到AI中，我们可以创建较小，更智能的系统，以模仿我们的大脑如何处理信息，提高其在识别模式和做出决策方面的有效性。这会导致更有效和有效的AI应用。
树突是类似于树枝的神经细胞的分支延伸。他们的主要功能是从其他神经元接收信息并将其传输到细胞体。多年来，树突在信息处理中的作用尚不清楚，但最近的研究表明，它们可以独立于主要神经元进行复杂的计算。此外，树突对于大脑的可塑性至关重要，这是它适应不断变化的环境的能力。
在最近的文章中出版在日记中自然通讯，panayiota poirazi博士在福特分子生物学与生物技术研究所（IMBB）的团队提出了一种新型的人工神经元的建筑，该建筑融合了生物树突的不同特征，并在各种图像识别场景中对其进行了测试。
调查结果表明，这些树突环境对过度拟合更具抵抗力，并且可以匹配或超过传统ANN的性能，同时使用更少的资源，即可训练的参数和学习步骤。
这种改进来自一种独特的学习方法，该方法在网络中的多个节点有助于编码不同类别。这与传统的ANN相反，在传统的情况下，大多数节点都是特定于类别的。总体而言，研究表明，结合树突特征可以使ANN更聪明，更有效。
这项工作由Poirazi博士的监督，由IMBB-Forth的博士后研究员Chavlis博士领导。
更多信息：Spyridon Chavlis等人，树突endrites人工神经网络具有准确，健壮和参数效率的学习，自然通讯（2025）。doi：10.1038/s41467-025-56297-9
引用：受脑启发的AI技术提高效率并降低能耗（2025年，2月5日）检索2025年2月5日来自https://techxplore.com/news/2025-02-brain-ai-technology-boosts-felcity.html
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