据媒(méi)体报道，来自英(yīng)国(guó)牛津大学、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大学(xué)的一个科研团队宣布了(le)一项重(zhòng)要成(chéng)就：他们通过堆叠二(èr)维（2D）材料，开发出一种(zhǒng)厚度(dù)仅几个原子(zi)大(dà)小(xiǎo)的人(rén)工神经(jīng)元，其能(néng)够处理(lǐ)光和电信号进(jìn)行计算，有(yǒu)望用于下一代人工智能计算，也有(yǒu)助科学家更(gèng)好地模拟和(hé)理解人(rén)脑。相关研究成果刊载于(yú)最新一期《自然·纳米(mǐ)技术(shù)》杂(zá)志。

　　业内(nèi)人(rén)士分析(xī)指(zhǐ)出，人工智能应用的发展(zhǎn)呈(chéng)指数级增(zēng)长，对计(jì)算能力也提出了越来越高的要(yào)求(qiú)，只有(yǒu)开发出(chū)革命性硬件(jiàn)，才能适应未来算力爆(bào)炸时(shí)代的要(yào)求。而此次科研人(rén)员(yuán)用(yòng)了3种2D材料(liào)制备出了薄(báo)如原子的(de)人(rén)工神经元(yuán)，它能(néng)学习和处理更(gèng)加(jiā)复杂(zá)的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一层层的神经网络，机器自主分辨参(cān)数，不断地将参数(shù)归类(lèi)、计算，形成机(jī)器自我的(de)学习。神经(jīng)网络在机器学习和认知科学领域，是一(yī)种模(mó)仿生物神经网络（动物的中枢(shū)神经系统，特别是大脑）的(de)结(jié)构和功(gōng)能的数学模型或(huò)计(jì)算模型。

　　神经网络(luò)由大量的人工神经元(yuán)联结进行(xíng)计算。大多数情况(kuàng)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(bèi)学习功(gōng)能。

　　据(jù)财联社不完全整(zhěng)理，近期(qī)在互动易平台回复人工神(shén)经元相(xiāng)关业务的上(shàng)市(shì)公司包(bāo)括中科曙光、科大讯飞、金自天(tiā我们生在红旗下谁写的 我们生在红旗下完整句子n)正、大富科技、深(shēn)水(shuǐ)海纳等，具体(tǐ)情况如(rú)下：

　　具体来看，科大讯飞的(de)讯飞(fēi)超脑通过大数据、云计算和移(yí)动互联网，并将(jiāng)算法直接和(hé)应用结(jié)合，在应(yīng)用中不断迭(dié)代循环优化。讯飞超脑采用了对大脑的深(shēn)入解剖学，使人工神经网络(luò)像人(rén)的(de)大脑神经元更加接近，从而使用类似的人工(gōng)神经元方式感知认知智(zhì)能问题。

　　中(zhōng)科(kē)曙光建(jiàn)设“全国一体化算(suàn)力服务平台”，通(tōng)过统一的算力服(fú)务门(mén)户，实现全国(guó)范围内智(zhì)能算力、通用算力资源(yuán)的融合调度及弹性供给，满足各类(lèi)用户对(duì)算力(lì)的多样化、可靠性和(hé)便捷性(xìng)的(de)需求(qiú)。在类脑(nǎo)智能领域，携(xié)手复旦大学(xué)类脑智能科学(xué)与(yǔ)技术研究院，依托公司全国<我们生在红旗下谁写的 我们生在红旗下完整句子strong>一体化算力服务平台，支撑全脑(nǎo)860亿神经元规模的(de)全脑(nǎo)模(mó)拟计算。

　　不过，值(zhí)得注(zhù)意的是，有分(fēn)析人(rén)士表(biǎo)示，关于(yú)人类大(dà)脑和神经细胞(bāo)，还有(yǒu)很多不了解(jiě)的地方。事实上，不知道神经细胞是如何(hé)利用这15种特(tè)征中的许多特征。

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