研究人员在理解大脑神经元变异性方面取得了突破性发现，这一发现对神经科学和人工智能（AI）发展具有重要意义。他们的研究揭示了树突（神经元的天线）如何控制神经元反应的变异性。这项研究不仅增进了我们对神经元如何处理多变输入的理解，还为AI开发者提供了模拟类脑计算的新视角。

关键事实

• 研究聚焦于树突如何控制神经元反应的变异性，这是突触可塑性的关键方面。

• Zachary Friedenberger的数学专长在开发具有活性树突的神经元网络模型中发挥了关键作用。

• 研究结果为生物计算提供了重要见解，对神经科学家和AI开发者都具有重要价值。

来源：渥太华大学

研究背景

人类大脑的内部运作是一个逐渐解开的谜团，渥太华大学医学院的Richard Naud博士领导的一项引人注目的新研究让我们离回答这些重大问题更近了一步。这项研究的结果对学习和工作记忆的理论具有重要意义，并可能为人工智能的未来发展提供帮助，因为AI开发者和程序员一直在关注Naud博士及其他领先神经科学家的工作。

研究内容

这项发表在《Nature Computational Science》上的研究，探讨了神经元“反应变异性”的多层次谜团。神经元是使用电信号和化学物质处理信息的脑细胞，它们支持人类意识的所有显著特征。研究揭示了树突如何控制神经元反应的变异性。树突是从每个神经元延伸出来的天线，用于接收我们个人神经通信网络中的突触输入。

Naud博士表示：“神经元反应的强度由其核心输入控制，但神经元反应的变异性由其小天线的输入——树突控制。这项研究更精确地确立了单个神经元如何通过其输入控制这种关键的反应变异性。”

Naud博士推测，如果将他用于描述神经元细胞体的数学框架扩展到考虑树突，他们可能能够高效地模拟具有活性树突的神经元网络。Zachary Friedenberger是物理系的博士生，也是Naud实验室的成员，他凭借理论物理背景在创纪录的时间内解决了理论挑战和数学问题。研究完成后，模型的预测通过体内记录数据的分析得到了验证，并在广泛的模型参数范围内观察到。

研究意义

这项研究的理论分析为生物计算提供了关键见解，并引起了计算和实验神经科学家的广泛兴趣。Naud博士认为，他们的技术可以为神经元对多变输入的反应提供洞察。因此，他们开始开发一种能够从具有活性树突的神经元模型中计算统计量的技术。

未来展望

Naud博士及其团队的技术不仅为神经科学研究提供了新工具，还为AI开发者提供了模拟类脑计算的新方法。这一突破性发现有望推动人工智能领域的发展，特别是在模拟大脑功能和开发更高效的AI算法方面。

关于这项神经科学与AI研究的新闻

• 作者：Paul Logothetis

• 来源：渥太华大学

• 联系人：Paul Logothetis – 渥太华大学

• 原始研究：封闭访问。“Dendritic excitability controls overdispersion” by Richard Naud et al. Nature Computational Science