發布時間：2025/11/4 12:45
記者蔡曉容／綜合報導
目前AI產業正面臨高能耗與成本壓力，輝達（NVIDIA）與AMD等晶片巨頭皆投入開發低功耗AI運算架構。就在這時，英國倫敦薩里大學（University of Surrey）最新研究指出，團隊開發出一種模擬人腦神經網路的新方法，能在提升AI性能的同時，大幅降低耗能。這項成果已刊登於《神經運算》（Neurocomputing）期刊。
研究團隊表示，透過名為「拓樸稀疏映射」（Topographical Sparse Mapping, TSM）的技術，讓每個神經元只與附近或相關的神經元連接，減少大量不必要的連結。這就像簡化一張複雜的地圖，只保留重要道路，維持資訊傳遞的核心結構，也更貼近人腦處理資訊的方式。
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負責研究的鮑爾博士（Dr. Bowyer）指出，訓練現今許多大型AI模型，可能消耗超過一百萬千瓦時的電力。若採用「仿生物學」的設計與「網路修剪」機制，可有效降低訓練能耗，讓AI發展更接近永續與環保目標。
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