新传媒网FORTH-IMBB 研究人员开发了创新的计算工具来揭示树突的作用;复杂的神经元大脑结构，在信息处理中起着关键作用。新软件允许将重要的树突特性结合到神经网络模型中。这项工作在理解大脑功能和人工智能领域都有重要的应用。
破译大脑的秘密被认为是 21 世纪最重要的科学努力之一。更好地了解大脑功能的机制将有助于研究神经系统疾病的治疗以及人工智能领域，人工智能已成为我们社会不可或缺的一部分。
在Nature Communications的最新出版物中，希腊研究与技术基金会 (FORTH) 分子生物学与生物技术研究所 (IMBB) 的研究主任 Panayiota Poirazi 博士的团队提出了一个新的软件框架，该框架允许将树突及其关键机制纳入大规模神经网络模型。
树突是神经细胞的分支延伸，在形态上类似于树枝(因此得名)。它们的主要功能是接收来自其他神经元的信息(以电信号或化学信号的形式)并将其传递给细胞主体。自发现以来的几十年里，由于研究中的技术限制 ，它们在信息处理中的作用仍然未知。
但最近的研究表明，树突具有丰富的机制，使它们能够独立于主神经元执行复杂的数学计算。同时，树突对于神经系统的可塑性，即大脑改变和适应环境的能力同样重要。这个过程在学习、记忆、决策和认知等复杂的大脑功能中起着主导作用。
尽管我们现在在很大程度上了解了树突对单个神经元行为的贡献，但它们在网络或整个大脑区域层面的影响仍未得到探索。少数研究将树突的复杂性与各种认知标记相关联，并且已知树突会在衰老或阿尔茨海默氏症等神经退行性疾病中下降。此外，人工智能研究已经受益于使用树突机制作为开发新的改进和更高效算法的灵感来源。然而，许多悬而未决的问题仍然存在，Poirazi 博士的团队希望他们正在开发的工具能够促进那些试图了解树突在大脑功能中的作用的人的工作。
这项研究引入了一种新的软件框架，即使是天真的用户也可以以简单有效的方式构建带有树突的神经元模型，从而最大限度地降低计算复杂性。这样的计算模型有助于阐明树突在复杂大脑功能中的作用，同时也有助于将它们整合到神经形态设备中，这是一种受神经启发的人工智能架构。
