“惊蜇”框架的典型应用。（中国科学院自动化研究所供图）

记者从中国科学院自动化研究所获悉，该所研究员李国齐与北京大学教授田永鸿团队合作构建并开源了深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”，可提供全栈式的脉冲深度学习解决方案，将有力促进脉冲深度学习领域的研究和应用。相关成果日前在国际学术期刊《科学进展》在线发表。

脉冲神经网络被誉为第三代神经网络，因其稀疏计算、事件驱动、超低功耗的特性而备受关注。随着深度学习方法的引入，脉冲神经网络的性能得到大幅度提升，脉冲深度学习成为新兴的研究热点，对人工智能发展具有重要意义。

李国齐介绍，传统脉冲神经网络框架更多地关注生物可解释性，并不支持自动微分，无法充分利用GPU的大规模并行计算能力，也缺乏对神经形态传感器和计算芯片的支持。“惊蛰”框架很大程度上解决了上述问题，支持神经形态数据处理、深度脉冲神经网络构建和神经形态芯片部署等多项功能。

“相较于传统脉冲神经网络框架，‘惊蜇’框架具有简单易用、扩展性强、性能高等特点。利用‘惊蛰’框架，研究者可以快速进行跨领域的学习和使用，轻松构建并训练深度脉冲神经网络。”田永鸿说。