据媒体报道，来自英国牛津大学(xué)、IBM欧洲(zhōu)研究所和美国得克(kè)萨斯大学的一个科(kē)研团队(duì)宣布了一项(xiàng)重要成就：他们通(tōng)过(guò)堆(duī)叠二维（2D）材料，开发出一种(zhǒng)厚度(dù)仅(jǐn)几个原(yuán)子大(dà)小的人工神经元，其能够处理光(guāng)和电(diàn)信号进行计(jì)算，有望用于下(xià)一(yī)代人工智(zhì)能计算，也有(yǒu)助科学家更好地模拟和理解人脑(nǎo)。相关研究成果刊载于最新一期(qī)《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士(shì)分(fēn)析指出，人工智能应用(yòng)的(de)发展呈指数级增(zēng)长(zhǎng)，对计算能力也提(tí)出(chū)了(le)越来越高(gāo)的要求，只(zhǐ)有开发出革命性硬件，才能适(shì)应未来算力爆炸(zhà)时代的(de)要求(qiú)。而(ér)此(cǐ)次科研人员用了(le)3种2D材料制备出了薄(báo)如原子的(de)人(rén)工神经元，它能学(xué)习和处理(lǐ)更(gèng)加复杂(zá)的任务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过数据学(xué)习一(yī)层层的神(shén)经网络(luò)，机器自主(zhǔ)分辨参数，不断(duàn)地将参(cān)数归类、计算，形成机器自我(wǒ)的学习。神经网络在机器(qì)学习和认知科学领域，是(shì)一(yī)种模仿生物神(shén)经网络(luò)（动(dòng)物的中(zhōng)枢(shū)神经系统，特别是大脑）的结(jié)构和功能(néng)的数(shù)学模(mó)型或计算模型(xíng)。

　　神经网络(luò)由大(dà)量的人工神经元联结进行计算。大多数情(qíng)况(kuàng)下人工神经网络能在外界(jiè)信息(xī)的基础上改变内部结构(gòu)，具备学习功能。

　　据财联(lián)社不完全整理(lǐ)，近期(qī)在互(hù)动易平台(tái)回复人工(gōng)神(shén)经元(yuán)相(xiāng)关业务的上(shàng)市公司包括中科曙光、科大(dà)讯飞、金(jīn)自(zì)天正、大富科技、深水海纳等(děng)，具体情况如(rú)下：

　　具(jù)体(tǐ)来看，科大(dà)讯(xùn)飞的(de)讯飞超(chāo)脑通(tōng)过大数据、云计(jì)算(suàn)和移动互(hù)联网，并将算(suàn)法直接(jiē)和应(yīng)用结合，在应用(yòng)中不断迭代(dài)循环优化。讯飞(fēi)超脑采用(yòng)了对(duì)大脑的深入(rù)解剖学，使人(rén)工(gōng)神(shén)经网络像(xiàng)人的(de)大脑(nǎo)神经元(yuán)更加(jiā)接近，从而使用类似(shì)的人(rén)工(gōng)神经元方(fāng)式感知认知智能问题。

　　中科曙光建(jiàn)设“全(quán)国一体化算力服务平台”，通过统一的算力(lì)服务(wù)门(mén)户，实现全(quán)国范围内智能算力、通用算力资源的融合调度及弹性供给，满足(zú)各(gè)类用户对(duì)算力的多样化、可(kě)靠性和便捷性的需求。在(zài)类脑智能(néng)领域，携手复旦大学类(lèi顶的速度越来越快越叫的原因，顶的速度越来越快过程)脑智能科学与技(jì)术研究院，依托公(gōng)司全国一体(tǐ)化算(suàn)力服务平(píng)台，支撑全(quán)脑860亿神经(jīng)元规模的全脑模拟计算(suàn)。

　　不过，值得(dé)注意的(de)是(shì)，有(yǒu)分(fēn)析(xī)人士表示，关于人(rén)类大(dà)脑和神经细胞(bāo)，还有(yǒu)很多不(bù)了解(jiě)的地方(fāng)。事实(shí)上(shàng)，不知道神经细胞是如何利用这(zhè)15种特征中的许多(duō)特征。

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