据媒体(tǐ)报道，来自英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研究(jiū)所和美国得克萨斯大学(xué)的一个(gè)科研(yán)团队(duì)宣布了(le)一项重要成就：他(tā)们通过堆(duī)叠二维（2D）材料，开发出一种厚(hòu)度仅几个(gè)原(yuán)子大小的人(rén)工神(shén)经元，其能够(gòu)处理光和电(diàn)信号(hào)进行计算，有(yǒu)望用于下一代人工智能计算，也有助科学家更好地模拟和理解人(rén)脑。相关研(yán)究成果(guǒ)刊载于最新一期《自然·纳米(mǐ)技术》杂志。

　　业内(nèi)人士(shì)分(fēn)析(xī)指出，人工智能应用的发展呈指数级增(zēng)长，对计算能力(lì)也提出(chū)了越(yuè)来越(yuè)高的要求，只有开发出(chū)革命性硬件，才能适(shì)应未来算力(lì)爆炸时代的要求。而(ér)此(cǐ)次科(kē)研人员用了3种2D材料制备(bèi)出了(le)薄如原(yuán)子(zi)的人工神(shén)经元，它(tā)能学习和处理更加复(fù)杂的任务(wù)。

　　公开资料(liào)显(xiǎn)示，AI通过数据学习一(yī)层层的神(shén)经网络(一个团几个营几个连，一军一师一团一营一连一排luò)，机器自主分辨参(cān)数，不断地将参数归(guī)类、计(jì)算，形(xíng)成机(jī)器自我的学(xué)习。神经网络在(zài)机器学习和认知科(kē)学(xué)领(lǐng)域，是(shì)一(yī)种模仿(fǎng)生物神(shén)经网络（动(dòng)物的(de)中(zhōng)枢神经(jīng)系统(tǒng)，特别是大脑）的结构和(hé)功能的(de)数学模(mó)型或(huò)计算模型(xíng)。

　　神经网络由大量的人工神经元(yuán)联结进行计算。大多(duō)数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，具备学习功能(néng)。

　　据财联社不(bù)完全整理，近期在互动易(yì)平台回复人工神经元相关业务的上(shàng)市(shì)公司(sī)包括(kuò)中科曙光、科大(dà)讯飞、金自天(tiān)正、大富科技、深(shēn)水海(hǎi)纳(nà)等，具体情况如(rú)下：

　　具体来看，科大讯飞(fēi)的讯飞(fēi)超脑通(tōng)过大数据、云计(jì)算(suàn)和移(yí)动互联网(wǎ一个团几个营几个连，一军一师一团一营一连一排ng)，并将算法(fǎ)直接和应用(yòng)结(jié)合(hé)，在应用中不(bù)断迭代循环优化。讯飞超脑采用(yòng)了对(duì)大脑的深(shēn)入(rù)解剖学(xué)，使人工(gōng)神经网络像人的大(dà)脑神经元更加接近，从而(ér)使用类似的(de)人工神经元方(fāng)式感知认知智能问题。

　　中科(kē)曙光建(jiàn)设“全国(guó)一体化算力服务平(píng)台”，通(tōng)过统一的(de)算(suàn)力(lì)服(fú)务门户，实现全国范围内智能算力、通(tōng)用算力资源(yuán)的(de)融(róng)合调度及弹(dàn)性供给，满(mǎn)足(zú)各类用户对算力(lì)的多样化、可靠性和便捷(jié)性的需求。在类脑(nǎo)智能领域(yù)，携(xié)手复旦大(dà)学(xué)类(lèi)脑智能科学与技(jì)术研(yán)究院，依(yī)托公(gōng)司全(quán)国一体化算(suàn)力(lì)服务平(píng)台(tái)，支撑全脑860亿神经(jīng)元规模的全脑模拟计(jì)算。

　　不过(guò)，值得注意的是，有分析人士表示(shì)，关于人类大脑(nǎo)和(hé)神经细胞，还(hái)有(yǒu)很多不了解的(de)地方(fāng)。事实上(shàng)，不知(zhī)道神经细胞是如(rú)何利(lì)用这15种特征中的许多特征。

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