据(jù)媒体报道，来自英(yīng)国牛(niú)津大(dà)学、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大学(xué)的一个(gè)科(kē)研(yán)团队(duì)宣(xuān)布了一项重要成(chéng)就：他们通(tōng)过堆叠二维（2D）材料(liào)，开发出一种厚度仅几个原子大小(xiǎo)的人工(gōng)神(shén)经元，其能够处理光和电信号进(jìn)行计算，有望用于下一(yī)代人工智能(néng)计算，也有(yǒu)助(zhù)科学家(jiā)更好地模拟和理解人脑。相关研究成(chéng)果刊载于最新一期(qī)《自然(rán)·纳米(mǐ)技(jì)术》杂志。

　　业内人士分析指出，人工智(zhì)能(néng)应用的发(fā)展呈指数级(jí)增长，对计算能随遇而安下一句是什么意思，顺其自然随遇而安下一句是什么力也(yě)提出了越来越高的要求，只(zhǐ)有开发出革(gé)命性硬件，才能适应未来算力爆炸时代的(de)要(yào)求。而(ér)此次科研人员用了3种2D材料制(zhì)备出了薄(báo)如原子的(de)人工神经元，它(tā)能学习和处随遇而安下一句是什么意思，顺其自然随遇而安下一句是什么理更加复杂的任务。

　　公开资料(liào)显示，AI通过数据学习一层层的(de)神经网络，机器自(zì)主分(fēn)辨参数，不断地将参数归(guī)类、计算，形成(chéng)机器自我的学习。神经网络在机器学习和认知科(kē)学领(lǐng)域，是一(yī)种模仿生(shēng)物神经网络(luò)（动物的中枢(shū)神经系(xì)统，特别是大脑）的(de)结构(gòu)和功能(néng)的数学模型或(huò)计算模型。

　　神经网络由(yóu)大量的人工(gōng)神经(jīng)元联结进行计(jì)算。大多数情况下人工神经网络(luò)能在外界信息的基础上改变内部结构(gòu)，具备学习(xí)功(gōng)能。

　　据财联社不完全整理(lǐ)，近期(qī)在(zài)互(hù)动易平台回(huí)复人工神经元相关业(yè)务的上(shàng)市(shì)公司包括(kuò)中(zhōng)科(kē)曙光、科大讯飞、金自天正(zhèng)、大(dà)富科技、深水海纳等，具体情况如下：

　　具体来看，科大讯(xùn)飞的讯飞超脑通过大数据(jù)、云计算和(hé)移动互联网，并将算法直接和应用结(jié)合，在应用中不(bù)断迭(dié)代循环优化。讯飞(fēi)超脑采用了对大脑(nǎo)的深(shēn)入(rù)解剖学，使人(rén)工(gōng)神经网(wǎng)络(luò)像人(rén)的大脑(nǎo)神(shén)经元更加接(jiē)近，从而(ér)使用类似的人工神经元方式感知认知智(zhì)能问(wèn)题。

　　中科曙光建设“全(quán)国一体化算力服务平台(tái)”，通过统一(yī)的算力服务门户，实现全国范围内智能算力、通(tōng)用算(suàn)力资(zī)源(yuán)的(de)融合调度及(jí)弹性(xìng)供给，满足(zú)各类用户对算力(lì)的(de)多样(yàng)化(huà)、可靠性(xìng)和便(biàn)捷性的需求。在类脑(nǎo)智能(néng)领域，携手复旦大学类(lèi)脑智能科学与技术(shù)研究院，依(yī)托公(gōng)司全国一体化(huà)算力服(fú)务平台，支撑全脑860亿神经元(yuán)规模的全脑(nǎo)模拟计算(suàn)。

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