🧠 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。
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| 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、延長使用時間，還能在小部分電極失效時自動補償。
2. 自駕車
自駕系統必須在「故障」或「雜訊」下保持運作。astrocyte 機制能讓車輛的 AI 在感測器部分失靈時，依然維持方向與判斷，不至於失控。
3. 太空探索（延伸舉例）
火星探測車無法隨時維修，若電腦系統能像大腦一樣自我修復，就能大幅提升任務成功率。
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| 圖2. 自駕車應用情境(自行繪製) 即使部分感測器發生故障（標示為叉號），自駕車仍能穩定行駛。這是因為引入了類似星形膠質細胞的「astrocyte-like 機制」，能在故障情況下維持運作。 |
未來展望
雖然這項研究成果令人振奮，但也有幾個限制：
● 能量消耗數據不完整：雖然看似省電，但複雜度增加，可能需要更高的基礎能量。
● 硬體實作挑戰：目前大多在模擬階段，要真正放進晶片還需要更多工程努力。
● 適用範圍待驗證：在影像辨識或語音處理等不同任務中，astrocyte 是否都能帶來穩定效益，還需更多測試。
不過，若這條路成功走下去，我們或許能迎來更「像腦」的電腦，不僅快、還能自己修復，甚至在能耗上超越今天的人工智慧。
術語小辭典
● 神經元（Neuron）：大腦裡負責傳訊號的細胞。
● 星形膠質細胞（Astrocyte）：一種支持性腦細胞，能調節神經元活動、幫助腦部穩定。
● 脈衝神經網路（SNN）：模仿大腦中「脈衝式」訊號的人工神經網路，比傳統網路更接近生物運作。
● 容錯率（Fault Tolerance）：系統在出現錯誤時仍能維持功能的能力。
● Hopfield 網路：一種早期人工神經網路模型，以記憶與模式辨識聞名。
撰文：林樂瑞
參考資料：Yunusoglu, A., Le, D., Isik, M., Dikmen, I. C., & Karadag, T. (2025, April). Neuromorphic circuits with spiking astrocytes for increased energy efficiency, fault tolerance, and memory capacitance. In 2025 IEEE 4th International Conference on Computing and Machine Intelligence (ICMI) (pp. 1-6). IEEE.
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