据(jù)媒体(tǐ)报道，来自(zì)英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲(zhōu)研究所和美国得(dé)克萨斯大学(xué)的一个科研(yán)团队(duì)宣(xuān)布了一项重要成就：他们通过堆叠二(èr)维（2D）材料，开发(fā)出一种厚(hòu)度(dù)仅(jǐn)几(jǐ)个原子大小的(de)人工神经元(yuán)，其能够处理光和电信号进(jìn)行计算，有望用于(yú)下(xià)一(yī)代人工智能计算，也有助(zhù)科(kē)学(xué)家更好地模拟和理(lǐ)解人脑。相关研究(jiū)成果(guǒ)刊载于(yú)最(zuì)新一期(qī)《自然·纳米技(jì)术(shù)》杂志。

　　业内(nèi)人(rén)士分析指出，人工智能应用的发展呈(chéng)指(zhǐ)数级(jí)增长，对(duì)计算能力也提(tí)出了越来越高(gāo)的要(yào)求，只(zhǐ)有开(kāi)发(fā)出革命性硬件，才能适(shì)应未来(lá粤西是指什么地方i)算力爆炸(zhà)时代的(de)要求。而(ér)此次(cì)科研人(rén)员用了(le)3种2D材(cái)料(liào)制备出了(le)薄如(rú)原子的人(rén)工神经元，它能学习和处(chù)理更加复(fù)杂的(de)任(rèn)务。

　　公开资料显示，AI通过数(shù)据学(xué)习一层层(céng)的神经网络，机器自主分(fēn)辨参(cān)数(shù)，不(bù)断地将参数归类、计算，形成机器自我(wǒ)的(de)学(xué)习。神经(jīng)网络在机器学习和认知科(kē)学(xué)领域，是一(yī)种模仿生物神经网络(luò)（动物的(de)中(zhōng)枢神经系统，特(tè)别是大脑）的结构和功(gōng)能的数学模型或计算模型(xíng)。

　　神经网络由大量(liàng)的(de)人工(gōng)神(shén)经元联结进行计算(suàn)。大多数情(qíng)况下人工神经网络能(néng)在外界信息的基础上改变内部结构(gòu)，具备学习功能(néng)。

　　据财联社不完全(quán)整理(lǐ)，近期在互动易平台回(huí)复人工神经元相关(guān)业务(wù)的上市(shì)公司包括中科曙光、科(kē)大讯飞、金(jīn)自天正(zhèng)、大富科技、深(shēn)水海纳等，具体情(qíng)况(kuàng)如下：

　　具体来看，科大讯(xùn)飞(fēi)的(de)讯飞超脑通过大数据、云计算和移动互联网(wǎng)，并(bìng)将算(suàn)法(fǎ)直接和应用结合，在应用中不断迭代(dài)循环(huán)优化(huà)。讯(xùn)飞超脑采用了对大脑(nǎo)的深入解剖(pōu)学，使(shǐ)人工神经网络像人的大(dà)脑(nǎo)神经元(yuán)更(gèng)加接(jiē)近，从(cóng)而使用类似的人(rén)工神经元(yuán)方式感知(zhī)认知智能(néng)问题。

　　中科(kē)曙光(guāng)建设“全国一体化算(suàn)力服(fú)务平台(tái)”，通过(guò)统(tǒng)一的算力服务门(mén)户，实现全国范围内智能算力、通用算力资源的(de)融合(hé)调(diào)度及弹性供给，满足各类用户(hù)对算力的(de)多样(yàng)化、可靠性和(hé)便捷性的粤西是指什么地方需求。在(zài)类脑(nǎo)智能领域，携手复旦(dàn)大学类(lèi)脑智能科学与技术研究院，依托公司全国(guó)一体化(huà)算力(lì)服(fú)务平台，支撑全脑(nǎo)860亿神(shén)经元规模的全脑模拟计算。

　　不过(guò)，值(zhí)得注意(yì)的是(shì)，有分析(xī)人士表示，关于人类大脑和神经细胞，还(hái)有很多不了解的(de)地方。事(shì)实上(shàng)，不知道神(shén)经(jīng)细(xì)胞(bāo)是如(rú)何利用这15种特(tè)征中的许多(duō)特征。

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