近日，国防科技大学智能科学学院认知科学团队在类脑计算领域取得重要进展，研究成果以“用于同时编码时空动态的多突触脉冲神经元”（A multisynaptic spiking neuron for simultaneously encoding spatiotemporal dynamics）为题，在国际权威期刊《自然·通讯》（Nature Communications）刊出（DOI: 10.1038/s41467-025-62251-6），标志着类脑计算领域首个具有多阈值发放的多突触脉冲神经元模型问世。
图为 多突触脉冲神经元模型
多突触脉冲神经元模型兼具生物合理性和计算高效性，可以同时编码输入信号的时空动态信息，在不增加计算延迟和显著功耗的前提下，能够实现高性能的类脑计算。
研究受到生物学中“多突触连接”现象的启发，即允许神经元的一个轴突在同一目标神经元上建立多个具有不同发放阈值的突触。通过这种结构，多突触脉冲神经元可实现时空信息的同时编码。大量实验结果表明，该神经元相较于传统脉冲神经元取得了显著性能提升，并具有低功耗、低延迟、高硬件兼容性等优势。该成果推动了类脑计算向更复杂、更具自然智能的方向发展，为构建低功耗、高性能、可扩展的人工智能系统奠定了基础，有望加速脉冲神经网络在边缘计算等前沿领域中的实际落地与应用。
论文由学校与中国科学院自动化研究所共同合作完成。智能科学学院讲师范良伟为该论文的第一作者，沈辉教授、李国齐研究员、胡德文教授为本论文共同通讯作者。该工作得到了国家自然科学基金、湖南省科技创新计划项目的支持。
近年来，智能科学学院认知科学团队开展功能成像脑连接机理、脑影像模式识别、脑机协同控制及类脑感知与计算等研究，取得系列创新成果，论文发表在Nature Communications, Science Advances, Brain, PNAS, IEEE TPAMI等国际权威期刊上。
