神經科學演算法有助設計高效穩定網路
- 發佈時間：2015-07-11 07:31:39 來源：科技日報 責任編輯：羅伯特
科技日報北京7月10日電 （記者常麗君）大腦可能是最高效穩定的網路。最近，美國卡內基梅隆大學和索爾克生物研究所合作，首次確定了大腦在早期發育階段剪除不需要的神經元連接的速度，籍此開發出一種可用於網路設計的“大腦剪除”新演算法。模擬分析表明，據新演算法生成的網路比用目前工程方法生成的網路更加高效穩定。相關論文發表在近期《公共科學圖書館·計算生物學》雜誌上。
在實現最優化方面，分佈式電腦、感測器網路與腦網路所用的途徑截然不同。人腦神經元創造網路是個“剪除”過程：從人出生到童年早期，腦神經元形成大量突觸連接，超過了所需數量，隨著年齡增長，無用的連接會被迅速“剪除”。人成熟時的突觸連接比兒童高峰期要少50%至60%。而電腦科學和工程網路恰好相反，最初只有少量連接，然後按需增加。
據物理學家組織網報道，研究人員觀察了小鼠體覺皮層模型生長的過程。他們先確定了形成突觸的數量，隨後發現在早期發育階段這些突觸被迅速剪除，隨著時間推移，剪除的速度越來越慢。
卡內基梅隆大學副教授茲伍·巴-約瑟夫説：“你可能覺得用‘剪除法’開發一個網路會很浪費，但在某些情況下，這種過程同樣有利。”在用“剪除法”構建的網路中，資訊流更加直接，資訊要到達同一個終點可以有多條路徑，網路出現故障的風險最小。
索爾克研究所副教授薩基特·那維拉卡用美國交通部的飛行數據測試了這一演算法，發現用該演算法生成的網路最高效穩定。但他指出：“用這種演算法來構建有很多基礎設施的網路如管道，是不符合成本效益的。如果在無線網路和傳感網路中用於指導網路形成，則是一種有價值的自適應方法。”
“這種高級演算法解釋了神經結構在發育階段是怎樣形成的，在該演算法的啟發下我們開發了用於工程網路設計的演算法。”卡內基梅隆大學的艾利森·巴斯説，“在電腦科學家和工程師構建網路時，基於神經科學的方法可能為他們帶來一些新思路。”
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