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清华大学提出“类脑计算完备性”

近日,清华大学张悠慧团队和施路平团队与合作者在《自然》杂志发文,首次提出“类脑计算完备性”以及软硬件去耦合的类脑计算系统层次结构。

清华大学首次提出类脑计算完备性

北京时间10月14日23点,清华大学计算机系张悠慧团队和精密仪器系施路平团队与合作者在《自然》(Nature)杂志发文,首次提出“类脑计算完备性”以及软硬件去耦合的类脑计算系统层次结构。目前,清华大学正在开发新型类脑计算机。

本篇题为《一种类脑计算系统层次结构》的论文首次提出“类脑计算完备性”以及软硬件去耦合的类脑计算系统层次结构,通过理论论证与原型实验证明该类系统的硬件完备性与编译可行性,并扩展了类脑计算系统应用范围使之能支持通用计算。类脑计算处于起步阶段,国际上尚未形成公认的技术标准与方案,这一成果填补了空白,利于自主掌握新型计算机系统核心技术。《自然》杂志的审稿人认为“这是一个新颖的观点,并可能被证明是神经形态计算领域以及对人工智能研究的重大发展。

清华大学计算机科学与技术系研究员 张悠慧:类脑计算完备性这个概念的提出,就是相当于帮助我们去界定类脑计算系统它能做什么,它功能的边界在什么地方。那么类脑计算系统层次结构就是能够帮助我们去实现,比如我们将来进行类脑计算开发的时候,软件开发人员、研究人员和硬件开发人员、研究人员他们能够相对比较独立地去做好自己专业的工作。

类脑计算,是借鉴生物神经系统信息处理模式和结构的计算理论、体系结构、芯片设计以及应用模型与算法的总称。其重要性正如欧盟人脑旗舰研究计划项目所指出的:“在未来10到20年内,谁要引领世界经济,谁就必须在这个领域领先。”

经典计算机与类脑计算机对比


经典计算机类脑计算机
器件晶体管神经形态器件(神经元、突触)
体系结构基础软件冯·诺依曼操作系统数据库大脑神经网络结构结构配置、系统动力学行为管理
应用软件典型应用数据结构+人工算法计算逻辑、精确信息处理大数据+训练学习视听感知、自主学习、智能交互
实现智能人工智能(认知科学)类脑智能(神经科学)