“神威之心-超导版”的控制中心里，气氛紧张而又充满了期待。

在过去的数周时间里，这台庞大的计算机器几乎将一半的核心算力，都投入到了对那500TB小白鼠神经元原始数据的分析之中。

徐涛、高翔、索菲亚，以及丰院士团队的李哲等人，几乎是全天候地驻扎在这里。他们的目标只有一个：从那片看似混沌的信号海洋中，为神经“噪声”建立一个精确的数学模型。

今天，就是检验他们成果的时刻。

“所有数据分析完毕。”索菲亚的声音在安静的控制中心里响起，她的指尖在键盘上轻快地敲击着，调出最终的分析报告，“高博士的预测是完全正确的。神经元膜电位的自发波动，其功率谱密度，在双对数坐标系下，呈现出非常清晰的线性关系，幂指数α的值，在0.8到1.2之间浮动。”

“此外，我们计算了信号的赫斯特指数（Hurst exponent），得到的值大约在0.75左右，显着大于0.5。”高翔在一旁补充道，“这明确地证明了，这个随机过程具有长程正相关性，也就是我们之前讨论的‘记忆性’。它不是白噪声。”

这些冰冷的数据和术语，对于在场的生物学家和计算机科学家来说，却像是最动听的音乐。它们无可辩驳地证明了，神经元的“噪声”，并非完全的混沌，而是遵循着一种深刻的、具有分形特征的数学规律。

“所以，我们的第一步，从‘画像’到‘模型’，已经完成了。”徐涛的目光扫过在场的每一个人，脸上带着自信的笑容，“我们已经成功地为小白鼠神经元的‘噪声’数据，建立了精确的数学模型——一个基于‘分数布朗运动’的随机过程。”

他转向索菲亚：“接下来，就是第二步。把这个‘数学幽灵’，真正地注入到我们的人工神经元之中。”

这项工作，由徐涛和索菲亚联手负责。

他们没有选择传统的、静态的深度神经网络（DNN）作为基础，而是选择了一个更接近生物神经元工作方式的模型——脉冲神经网络（SNN）。

与传统神经网络传递连续的激活值不同，脉冲神经网络中的神经元，通过发送离散的、时间序列上的“脉冲”来进行信息传递，这与生物神经元的“全或无”放电特性更为相似。

接下来的几天，徐涛和索菲亚几乎是将自己关在了代码的世界里。他们将那个复杂的、基于分数布朗运动的随机过程模型，进行编码和优化，最终将其作为一个内置的“混沌干扰源”，巧妙地整合进了经典的“Leaky Integrate-and-Fire（LIF）”脉冲神经元模型之中。

这个干扰源，就像一个微小的、永不停歇的“背景噪音”产生器，持续地对人工神经元的膜电位进行微扰，模拟真实生物神经元内部和外部的复杂生化环境。

一周后，世界上第一个能够模拟生物神经元“非确定性”响应的简易版模型，在他们的手中诞生了。

徐涛将其命名为——“脉冲神经元-混沌版”（SNN-Chaos Neuron V1.0）。

模型构建完成的当天下午，项目组所有核心成员再次聚集在控制中心，进行第一次正式的功能测试。

“测试目标很简单。”徐涛站在主屏幕前，对众人说道，“我们要验证，对于完全相同的输入信号，我们的‘混沌神经元’，是否能像真实生物神经元一样，产生不同的输出响应。”

他设置了一个简单的测试程序：一个恒定的、强度为10毫安的输入电流，将持续刺激这个单神经元模型100毫秒。这个过程，将重复执行十次。

“如果它是一个标准的LIF神经元，”索菲亚在一旁解释道，“那么我们将会看到十条完全重合的、具有固定频率的输出脉冲序列。”

徐涛深吸一口气，按下了执行按钮。

所有人的目光，都死死地盯住了屏幕。

屏幕上，十次独立的测试结果，以十种不同的颜色，被同时绘制了出来。

结果出现的瞬间，控制中心里响起了一阵压抑不住的惊呼声。

那十条输出脉冲序列，没有任何两条是完全一样的！

它们看起来都遵循着某种大致的规律，放电频率都在一个相似的区间内波动。但是，每一个脉冲出现的具体时间点，都存在着微小的、随机的偏差。有的脉冲提前了一点，有的则延迟了一点，还有的甚至出现了微小的“簇放电”现象。

“把这十条输出序列的‘变异系数（Coefficient of Variation, CV）’和‘峰峰间隔（Inter-Spike Interval, ISI）’分布计算出来。”高翔立刻说道。

徐涛迅速执行了指令。几秒钟后，计算结果与李哲提供的、真实小白鼠神经元的统计数据，被并列显示在了屏幕上。

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