广东省智能院王超名研究组发布首个通用、高效、自动化的脉冲神经网络在线学习系统

广东省智能科学与技术研究院王超名研究组在《Nature Communications》上发表论文，首次实现了一个模型无关、线性内存、全自动编译的脉冲神经网络（SNN）在线学习系统。该系统成功完成了包含12.5万神经元和5000万突触连接的果蝇全脑网络训练，为大尺度脑仿真建模提供了关键技术支撑。这项研究解决了SNN训练中的三大难题：长序列“内存墙”、现有在线方法难以扩展以及从理论到实现的断层问题。通过提出统一抽象框架BrainTrace，将多样的神经元/突触动力学统一进一个可计算框架，并实现了线性内存的在线梯度更新，从而大幅降低了内存和计算开销，真正实现了“写什么模型，就能训练什么模型”的愿景。