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2019年08月20日 23:48

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在欧盟人脑计划仿神经结构计算平台(NeuromorphicComputingPlatform)下有两个项目:一个是英国曼彻斯特大学的弗伯(SteveFurber)领衔的“脉冲发放神经网络构筑”(SpikingNeuralNetworkArchitecture,SpiNNaker)项目,另一个是由德国海德堡大学的迈尔(KarlheinzMeier)领衔的“仿神经结构混合系统脑启发多尺度计算”(Brain-inspiredmultiscalecomputationinneuromorphichybridsystems,BrainScaleS)项目,二者都在硬件上实现了仿神经结构芯片(neuromorphicchip)。这些系统中的人工神经元数量都达到了百万级或以上,而消耗的能量要比在传统计算机上仿真有同样节点数的神经网络降低4个数量级以上。以笔者管见,美国物理学家路克斯(MichaelRoukes)所说的“神经科学依然处于手工业时代,每个人都有自己的秘方”[18]不无道理,目前科学家的脑研究工具、实验数据或计算数据格式五花八门,各有自己的一套,外人很难知道实验条件的细节,很难共享也很难利用其他实验室的原始数据,所以如何充分利用现有数据就成了个大问题。

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