🔔 پیشرفت بزرگ در هوش مصنوعی الهام‌گرفته از مغز — کاهش ۹۹٪ مصرف انرژی بدون افت دقت! ⚡🧠

❌پژوهشگران گروه NICE در دانشگاه Surrey روش جدیدی برای اتصال نورون‌های مصنوعی طراحی کرده‌اند که از ساختار مغز انسان الهام گرفته است.
این روش با نام Topographical Sparse Mapping (TSM) شناخته می‌شود و هدف آن ایجاد شبکه‌های عصبی کم‌مصرف اما دقیق است.


---

💡 ایده‌ی اصلی

✳️در شبکه‌های سنتی، هر نورون تقریباً به همه‌ی نورون‌های دیگر متصل است — کاری بسیار پرهزینه از نظر انرژی و زمان.
✳️در روش TSM، هر نورون فقط به نورون‌های نزدیک یا مرتبط متصل می‌شود، درست مانند مغز که اتصالاتش بهینه و موضعی است.

✳️نسخه‌ی پیشرفته‌تر، Enhanced TSM (ETSM)، حتی فرآیند هرس (pruning) در مغز را شبیه‌سازی می‌کند تا اتصالات غیرضروری در طول یادگیری حذف شوند.


---

⚙️ نتایج شگفت‌انگیز

♻️تا ۹۹٪ کاهش در تراکم اتصالات (sparsity)
♻️مصرف انرژی کمتر از ۱٪ در مقایسه با روش‌های استاندارد
♻️سرعت آموزش بسیار بالاتر
♻️دقتی برابر یا حتی بالاتر از شبکه‌های کلاسیک 💥

---

این دستاورد می‌تواند مسیر را برای نسل جدیدی از هوش مصنوعی‌های نورومورفیک (Neuromorphic AI) و تراشه‌های هوشمند فوق‌کم‌مصرف هموار کند — سامانه‌هایی که واقعاً مانند مغز فکر و یاد می‌گیرند، نه فقط شبیه آن عمل می‌کنند.
https://x.com/dr_singularity/status/1984618986043003058?s=12


📡 @rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #Neuroscience #Neuromorphic #TSM #AI #انرژی #BrainInspiredAI #DeepLearning #تکنولوژی