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1月24日，NTT Research PHI Lab（NTT Research物理與資訊學實驗室）宣布與哈佛大學研究人員簽訂一項聯合研究協議，雙方將在動物神經反應領域開展聯合研究，以推動未來人工智能的系統發展，
據了解，2021年秋季，NTT Research PHI實驗室與哈佛大學腦科學中心啟動了一項為期五年的聯合研究專案，雙方研究人員就“動物如何保持行為靈活性——尤其在進行導航任務時”方向開展合作研究，為設計出具有類似能力的新型計算機提供研究支持，
哈佛大學Raymond Leo Erikson生命科學分子和細胞生物學教授腦科學中心主任、Paul J. Finnegan家族腦科學中心主任Venkatesh Murthy，擔任此次專案的首席研究員，同時，Venkatesh Murthy教授將與NTT Research PHI實驗室研究科學家Gautam Reddy博士共同開展該研究，Gautam Reddy博士曾任哈佛大學NSF-Simons生物學數學和統計分析中心的獨立博士后研究員，
圍繞“動物能對各種復雜的現實世界場景做出適當反應能力”的主題，研究人員希望研究結果將在兩個方面發揮價值，一方面，為人工強化學習系統提供來自生物學的新啟發，目前這些想法已在人工智能的最新進展中發揮了重要作用；另一方面，獲得對“動物是如何追蹤足跡”的定量理解，以及了解動物能夠在現實世界中靈活與可靠地執行一般行為策略的基本要素，
據了解，Venkatesh Murthy教授實驗室在實驗和計算神經生物學領域有著悠久的研究歷史，其中，在動物執行任務時，Venkatesh Murthy教授實驗室對他們的大腦單個神經元大規模記錄和成像上具有深厚的技術實力，這將促進聯合研究更好地認知動物在復雜世界中進行追蹤任務時是如何通過動物神經網路執行計算，
此前，Venkatesh Murthy教授和Gautam Reddy博士曾合作進行了嗅覺背后的計算原理研究，該研究的重點是“鼻子中的氣味感受器如何對氣味化合物的混合物做出反應”，Gautam Reddy博士致力于“動物如何追蹤氣味蹤跡”的理論研究，并開發出了一個用以解釋優化有機體演進的計算框架，
NTT Research PHI實驗室主任Yoshihisa Yamamoto教授說道，“高效計算是量子計算和神經科學的核心，受神經科學的啟發，機器學習的最新進展正開始改變我們處理資料的方式，開展此次聯合研究專案將為我們提供基于動物神經啟發的豐富量子計算演算法資源，這些演算法涵蓋NTT的各個研究領域，并將激發出真正且具有創造性的跨學科思想，”
Venkatesh Murthy教授表示，“我很高興通過NTT Research PHI實驗室聯合專案繼續與Reddy博士進行這項研究，大腦是極其高效的計算設備之一，其中大量現象仍未被探索和解釋，”
開展神經科學研究，是NTT Research PHI實驗室創新人工計算機戰略的重要部分之一，
2021年7月，NTT Research東京大學國際神經智能研究中心（IRCN）達成一項聯合研究協議，致力于開發基于新型神經形態計算原理的相干伊辛機（Coherent Ising Machine，簡稱CIM，一種采用光量子的耗散式架構的量子計算機，與超導、離子阱等使用邏輯門計算架構的其他技術路線相比，采用量子失諧而不是量子糾纏作為計算資源，更加類似于人腦神經突觸的作業模式，天然更適合于形成超大規模的量子神經網路，對環境噪聲和錯誤有很強的抵抗力）和數字演算法，
2020年10月，NTT Research PHI實驗室主任Yoshihisa Yamamoto教授在《應用物理快報（APL）》上聯合發表了一篇題為《相干伊辛機：量子光學和神經網路觀點》的論文，強調了NTT Research PHI實驗室開創性研究的跨學科性質，也由此引出了一個新研究領域，
與此同時，在哈佛大學和東京大學之外，NTT Research PHI實驗室還與其他八所大學的研究人員開展了聯合研究，其中包括加州理工學院、康奈爾大學、麻省理工學院、圣母大學、斯坦福大學、斯威本科技大學、密歇根大學和東京理工大學，量子計算軟體公司1QBit和NASA艾姆斯研究中心也與NTT Research PHI實驗室簽訂了CIM聯合研究的合作協議，
文：businesswire
編譯：李每
編輯：慕一
注：本文編譯自“businesswire”，不代表量子前哨觀點，
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