Liège大学神经形态工程实验室的研究职员在《PNAS Nexus》期刊上揭晓了一项研究，展现了大脑的奇异机制：纵然神经元的心理组成保存显著差别，它们依然能够可靠地施展功效。
恒久以来，神经科学领域已知，每小我私家的大脑在神经毗连和神经元的分子组成上都有其奇异性。例如，离子通道作为膜卵白，认真调控离子进入迷经元。然而，这些通道的特征不但因个体而异，甚至在统一个体内的差别神经元间也保存显著差别。但希奇的是，这种差别性并未影响大脑功效的可靠性。这一征象被称为“神经元退化”，它差别于病理学上的退化，而是一种批注神经系统高度顺应性和稳健性的特征，困扰科学家已久。
列日大学的研究职员Arthur Fyon、Alessio Franci、Pierre Sacré和Guillaume Drion接纳了一种立异的要领，借助数学工具深入剖析了这一征象。他们通过降维剖析简化了对重大系统的研究，发明了驱动这一征象的两种差别机制。
“sunbet研究批注，这两种机制同时作用，各自具有特定的心理起源和功效，”研究第一作者Arthur Fyon说道。这两种机制协同作用，确保了神经信号调理的可靠性，即便离子通道保存显著差别。这一发明进一步展现了神经调理的原理，也即大脑通过外部或内部信号调解自身运动的历程�；谡庖幻魅�，研究团队提出了一条通用的神经调理规则，为进一步探索神经运动调控机制提供了新思绪，同时也有助于优化盘算神经科学模子。
逾越大脑的应用远景
这项研究效果的意义不但限于明确生物学大脑。研究团队基于这些发明，开发了一种适用于神经形态系统（如机械人某人工智能装备）的神经调理算法。这些希望为机械人手艺带来了新机缘，有望建设能够动态顺应情形转变的系统，就像人类大脑一样。
盘算神经科学是一个迅速生长的领域，旨在搭建实验神经科学与数学模子之间的桥梁。本研究通过回覆一个要害问题，为这一领域注入了新动力：怎样在保存要害细节的条件下，简化重大系统的研究？“sunbet研究展示了怎样将多种参数（例如离子导通率）组织到一个简化的空间中，从而更高效地使用神经元模子，”神经运动工程实验室认真人Guillaume Drion说道。
这些效果在多个领域展现了辽阔的潜力。例如，相关算法可以资助机械更无邪地应对意外转变，通过对情形的动态调解优化行为模式。这一能力将为提升神经形态系统的智能化水平涤讪主要基础。
杂志：PNAS Nexus
DOI：10.1093/pnasnexus/pgae415
