据ScienceAI公众号9月6日消息，中国科学院自动化研究所科研团队开发出一种基于神经调制依赖可塑性的新型类脑学习方法NACA，有望进一步引导新型类脑芯片的设计。该方法基于大脑复杂神经调节通路的结构，借鉴了生物系统中多巴胺等神经调质剂改变神经元和突触可塑性的复杂能力和性质，实现在微观、介观、宏观等多尺度神经可塑性融合计算机制。该方法在典型图片和语音识别任务评估中显示出更低的能耗和更高的分类准确率，且可以极大地缓解人工神经网络普遍存在的“灾难性遗忘”问题，有望进一步引导新型类脑芯片的设计。相关研究成果发表于Science Advances期刊。

消息来源：https://mp.weixin.qq.com/s/GkxBj06VQrzX9kC1HVQXQQ