中國教育報-中國教育新聞網(wǎng)訊（記者 劉玉 通訊員 孔德鐸）神經(jīng)元激活機制是計算神經(jīng)科學研究的核心問題。近日，遼寧工程技術大學軟件學院姜文濤副教授、袁姮副教授、劉萬軍教授在這一研究方向上取得重要進展，通過廣義非線性系統(tǒng)理論，闡明了神經(jīng)元信號衰減激活機理。相關研究成果已在《Cell》（細胞）子刊《Patterns》（模式）期刊在線發(fā)表。

據(jù)了解，在計算神經(jīng)科學中，神經(jīng)元模型主要用于模擬生物神經(jīng)元的行為，從而幫助科學家理解大腦的工作原理以及開發(fā)人工神經(jīng)網(wǎng)絡。借鑒生物學習機制，揭示生物神經(jīng)元的激活機理，可以有效推動深度學習技術的進步。但是生物神經(jīng)元的激活機制因涉及復雜的生理、電生理和分子生物學過程，導致研究非常困難，雖然科學家提出了許多卓越的神經(jīng)元模型，但由于沒有簡明的數(shù)學原理，它們在深度學習領域的普及應用非常受限。

據(jù)介紹，團隊采用了一種跨學科的研究方法，利用廣義非線性系統(tǒng)來模擬、推理和論證神經(jīng)元的信號激活過程，闡明了神經(jīng)元衰減激活機理，設計了神經(jīng)元的衰減激活方法和數(shù)學模型。該模型與哈佛大學公布的生物神經(jīng)元細胞內(nèi)電刺激記錄具有高度的相似性和吻合度，有望在人工智能和腦科學等領域發(fā)揮重要作用。“神經(jīng)元激活機制通過精密的電生理特性和復雜的生化反應，使得神經(jīng)系統(tǒng)能夠在變化多端的環(huán)境中高效運作。隨著計算神經(jīng)科學研究的深入，我們有望更加全面地理解神經(jīng)元激活機制，從而推動腦科學、人工智能等領域的跨越式發(fā)展?！痹瑠苯淌谡f。