🧠 當腦神經遇上時間：一個會「自我組織」的人工大腦
開場故事 想像一下，你在家裡的 Wi-Fi 路由器出現故障。通常我們要重新啟動、甚至換新機，才能恢復上網。但如果這台路由器能「自我修復」，像大腦一樣自動找到替代路徑，就算壞了一點點也能繼續工作，那該有多方便？ 科學家們正嘗試把這樣的能力帶進電腦世界，而他們的靈感來自一種不常被提到的腦細胞——星形膠質細胞（astrocyte）。 研究背景：大腦裡的「配角」 我們常聽說大腦裡的「神經元」（neurons），它們負責傳遞訊號，就像電線一樣。但除了神經元，大腦還有一群「配角」——膠質細胞。星形膠質細胞雖然不會自己放電，卻能調控神經元的活動，幫助腦部在壓力或受損時保持穩定。 科學家把這種特性帶進人工神經網路裡，創造了一個新模型：LIFA（Leaky Integrate-and-Fire Astrocyte）。他們希望透過模擬 astrocyte 的慢速調節功能，解決目前電腦晶片面臨的三大挑戰： 1. 耗能太高 2. 容錯率不足（小故障就會造成整體失靈） 3. 記憶效率有限 主要發現：腦的祕訣，電腦也能學 研究團隊把 astrocyte 加進「脈衝神經網路」（Spiking Neural Network, SNN）後，得到幾個亮眼成果： ● 更省電：模仿 astrocyte 的「節能機制」，讓系統能在不需要的時候暫停部分神經元活動，整體能耗大幅下降。 ● 更會記憶：受 Hopfield 記憶網路啟發，astrocyte 幫助神經網路在減少連線數量的情況下，依然能穩定儲存和回想資料。 ● 更耐用：沒有 astrocyte 時，系統的容錯率約 63%；加入後提升到 81%，也就是說，就算有部分電路出錯，網路依然能維持大部分功能。 換句話說，astrocyte 就像「腦中的維修工」，讓人工神經網路更有韌性。 圖 1. 在神經網路中插入 LIFA 模組的示意圖(文獻圖1) (a) 原始網路：僅由神經元與突觸連線組成，訊號從前突觸神經元傳到後突觸神經元。 (b) 加入 LIFA 模組後的網路：星形膠質細胞（LIFA 模組）介入突觸，能調控神經元之間的訊號傳遞。 (c) LIFA 的運作方式：LIFA 模組位於突觸位置，接收來自前突觸神經元的輸入，並調節後突觸神經元的反應。 應用場景 1. 醫療 AI 未來腦波偵測或植入式神經裝置，可以用 astrocyte 模型來節省電池、延...
