作者:巴尔-伊兰大学
各向异性神经元(左)和交通路口类比(右)
学分:教授
伊多·坎特，巴尔伊兰大学 根据神经元计算方案，每个神经元都充当可兴奋元件
来自连接神经元的传入电信号被累积，当超过阈值时，神经元产生一个短电脉冲，即尖峰
一百多年来，人们一直猜测，每个神经元的特征是在尖峰出现后具有大约两到三毫秒的独特的短暂静止时间，在这种情况下，神经元不能重新产生连续的尖峰
这个静止期之后是更长时间的口吃神经元反应，直到达到完全反应
在刚刚发表在《物理评论》杂志上的一篇文章中，由教授领导的一组研究人员
以色列巴尔-伊兰大学的坎特挑战传统智慧，强调了他们通过实验发现的关于神经元不应期(静止期)的三个新特征
首先，休息时间的持续时间可以超过20毫秒，几乎是之前假设的10倍
这些长时间的不应期根据先前的神经元活动而进一步增加
第二，休止期对输入信号的来源很敏感
从不同方向刺激神经元(例如
g
、“左”和“右”)导致不同的不应期
例如，当从左侧刺激神经元时，不应期的持续时间比从“右侧”刺激长得多
" 第三，神经元是一个非常精确的元素，从不应期到完全反应有一个急剧的转变，没有中间的口吃阶段，在这个阶段，对神经元的相同刺激仅仅以一定的概率产生诱发的尖峰
“我们使用一个新的实验装置得出了这个结论，但原则上，这些结果以及神经元的其他各向异性特性，都可以使用自20世纪80年代以来就存在的技术来发现，”教授说
领导这项研究的巴尔伊兰大学物理系和贡达多学科大脑研究中心的伊多·坎特
“植根于科学界的百年信念导致了这几十年的拖延
" 这些新发现要求对传统框架之外的神经元功能进行重新检查，特别是对退行性疾病的起源进行检查
神经元不能区分“左”和“右”，类似于整个人体的扭曲，其特征是模糊活动
“我们的发现可能是发现这些疾病起源的起点
这项工作也为模拟神经元各向异性特性的高级深度学习算法和基于人工智能的应用开辟了新的视野，而不是当前机器学习应用中使用的各向同性节点，”Kanter总结道
来源：由phyica.com整理转载自PH，转载请保留出处和链接！
