本文主要是介绍类脑计算与大规模拓扑分析的几个关键技术问题，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
类脑计算与大规模拓扑分析的几个关键技术问题
1：构造一个类脑模型，需要我们实现自动拓扑模型构造模块，而现在的水平是人工手动编辑，费时费力，模型的尺度也很有限
2：在神经元这个层次里面，我们需要实现纳秒级-(20-50纳米)的动态函数计算单元，而现在是毫秒级(20-50毫秒)的动态函数计算单元，有数量级的差距
3：在类脑模型的整个存储结构上面，我们才刚刚摆脱SQL数据库的限制，但是仍然是采用的磁盘文件的存储模型，100个神经元连接的拓扑扫描速度仍然在若干个秒左右，存储容量在8KB大小
而整个人脑的神经网络有30亿个节点，上千亿个连接，存储整个类脑计算模型的磁盘存储容量和读写速度仍然有很大的速度上的限制。。。
要实现强人工智能的超脑计划，就要首先解决上面的三个技术难题，在几秒钟的时间内，类脑计算系统要能够扫描并分析数百万或者更多的神经元节点，而现在这个时间却需要十分钟或者更长
下一个10年的计划，即2024年-2034年，我们要开发出自动拓扑构造器，纳米级的动态函数编译器和新型的大规模拓扑结构存储系统。。相信我不是一个人在战斗
加油。。。。。。。。中国
这篇关于类脑计算与大规模拓扑分析的几个关键技术问题的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
