神經科學算法有助設計高效穩定網絡
大腦可能是最高效穩定的網絡。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于網絡設計的“大腦剪除”新算法。模擬分析表明,據新算法生成的網絡比用目前工程方法生成的網絡更加高效穩定。相關論文發表在近期《公共科學圖書館?計算生物學》雜志上。
在實現最優化方面,分布式計算機、傳感器網絡與腦網絡所用的途徑截然不同。人腦神經元創造網絡是個“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%。而計算機科學和工程網絡恰好相反,最初只有少量連接,然后按需增加。
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,隨后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-約瑟夫說:“你可能覺得用‘剪除法’開發一個網絡會很浪費,但在某些情況下,這種過程同樣有利。”在用“剪除法”構建的網絡中,信息流更加直接,信息要到達同一個終點可以有多條路徑,網絡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算法,發現用該算法生成的網絡最高效穩定。但他指出:“用這種算法來構建有很多基礎設施的網絡如管道,是不符合成本效益的。如果在無線網絡和傳感網絡中用于指導網絡形成,則是一種有價值的自適應方法。”
“這種高級算法解釋了神經結構在發育階段是怎樣形成的,在該算法的啟發下我們開發了用于工程網絡設計的算法。”卡內基梅隆大學的艾利森?巴斯說,“在計算機科學家和工程師構建網絡時,基于神經科學的方法可能為他們帶來一些新思路。”
摘自 中國科技網