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由浙江大学牵头的联合研究小组，在国内首次研制出支持脉冲神经网络的类脑芯片达尔文芯片。研究成果近日在线发表于《中国科学：信息科学》英文版。
借鉴大脑神经网络结构与工作原理，创造出更省电、高效、智能的计算系统，这是计算机学家的梦想。脉冲神经网络是一种基于离散神经脉冲进行信息处理的神经网络模型，与传统的人工神经网络相比，其在结构与原理上都更加接近生物神经系统。
达尔文芯片有望应用于智能硬件、机器人、神经信号处理、脑机融合系统等众多领域。它可作为脉冲神经网络模型与算法高效的硬件运行载体，帮助建立特定功能的类脑智能系统；同时，由于芯片直接以脉冲形式进行信息传递与处理，与生物神经网络更加接近，有利于与生物神经网络对接，构建脑机融合系统，也有利于直接解析来自生物脑的脉冲神经信息。
据悉，新芯片目前最多可支持2048个神经元、400多万个神经突触及15个不同的突触延迟。来自浙江大学的研究小组还开发了两个利用该芯片的应用演示：数字手写体识别和脑电波解*****。
研究参与者潘纲教授向《中国科学报》记者解释，达尔文芯片以头戴式脑电波采集设备捕获的脑电信号作为输入，可实时、准确地识别出用户的运动想象意图，即分辨出用户是在想左还是右，并将结果传输给电脑，从而控制电脑屏幕上一个篮球的移动方向。（来源：中国科学报 崔雪芹）
