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神经科学算法有助设计高效稳定网络

大脑可能是最高效稳定的网络。最近,美国卡内基梅隆大学和索尔克生物研究所合作,首次确定了大脑在早期发育阶段剪除不需要的神经元连接的速度,籍此开发出一种可用于网络设计的“大脑剪除”新算法。模拟分析表明,据新算法生成的网络比用目前工程方法生成的网络更加高效稳定。相关论文发表在近期《公共科学图书馆·计算生物学》杂志上。

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在实现最优化方面,分布式计算机、传感器网络与脑网络所用的途径截然不同。人脑神经元创造网络是个“剪除”过程:从人出生到童年早期,脑神经元形成大量突触连接,超过了所需数量,随着年龄增长,无用的连接会被迅速“剪除”。人成熟时的突触连接比儿童高峰期要少50%至60%。而计算机科学和工程网络恰好相反,最初只有少量连接,然后按需增加。


据报道,研究人员观察了小鼠体觉皮层模型生长的过程。他们先确定了形成突触的数量,随后发现在早期发育阶段这些突触被迅速剪除,随着时间推移,剪除的速度越来越慢。


卡内基梅隆大学副教授兹伍·巴-约瑟夫说:“你可能觉得用‘剪除法’开发一个网络会很浪费,但在某些情况下,这种过程同样有利。”在用“剪除法”构建的网络中,信息流更加直接,信息要到达同一个终点可以有多条路径,网络出现故障的风险最小。


索尔克研究所副教授萨基特·那维拉卡用美国交通部的飞行数据测试了这一算法,发现用该算法生成的网络最高效稳定。但他指出:“用这种算法来构建有很多基础设施的网络如管道,是不符合成本效益的。如果在无线网络和传感网络中用于指导网络形成,则是一种有价值的自适应方法。”


“这种高级算法解释了神经结构在发育阶段是怎样形成的,在该算法的启发下我们开发了用于工程网络设计的算法。”卡内基梅隆大学的艾利森·巴斯说,“在计算机科学家和工程师构建网络时,基于神经科学的方法可能为他们带来一些新思路。”


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