多突触神经元模型问世，国内团队打造类脑计算新引擎，登上《自然·通讯》

针对当前脉冲神经网络（SNNs）在时空信息编码能力上的局限性，国防科技大学与中国科学院自动化研究所联合团队提出新型多突触发放（MSF）脉冲神经元模型。该模型通过多突触结构实现空间强度分布与时间动态的同步编码，兼具生物合理性与计算效率。研究团队不仅构建了理论框架，还提出训练优化策略，支持深层SNNs扩展。实验结果显示，MSF在多个基准任务中显著优于传统LIF模型，甚至在部分任务中超越基于ReLU的ANNs，展现出更高的能效比。此外，该模型已在国产类脑芯片上完成部署并应用于自动驾驶场景，验证了其硬件兼容性与实际应用潜力。相关成果发表于《自然・通讯》，为低功耗、高性能人工智能系统的发展提供了新路径。
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