2025年11月22日，天津大学于强教授团队携手国际科研精英，在神经网络突触信息处理机制研究领域实现重大突破。这一研究成果首次系统揭示了突触在处理时空信息过程中的核心运作机制，发现长时程与短时程可塑性通过协同作用，能够将时间序列信息有效转化为空间编码模式。该机制显著提升了神经网络的记忆容量与抗干扰性能，为解决人工智能领域长期存在的记忆瓶颈问题提供了全新思路。
该研究团队通过跨学科合作，利用先进的神经影像技术，在小鼠和人类脑组织中同步进行了实验验证。研究结果表明，这种时空信息转换机制在大脑记忆形成过程中发挥着关键作用，其原理与人类高级认知功能密切相关。研究成果已正式发表在国际权威学术期刊《美国科学院院刊》（PNAS）上，标志着神经科学领域在理解大脑信息处理机制方面迈出了重要一步。
这一突破性发现不仅为深入探究大脑学习与记忆的生物学基础提供了理论支持，更为发展新一代人工智能系统开辟了新路径。通过模拟这种自然的时空信息处理机制，未来有望设计出具有更强学习能力和环境适应性的智能算法，推动人工智能技术向更高层次发展。该研究成果有望在脑机接口、智能机器人等前沿科技领域产生深远影响，为解决当前人工智能发展面临的瓶颈问题提供重要启示。