据(jù)媒(méi)体(tǐ)报道，来自英国(guó)牛津大学、IBM欧洲研究所(suǒ)和美国(guó)得克萨(sà)斯大学的一(yī)个科(kē)研团队宣(xuān)布了(le)一项重要(yào)成(chéng)就(jiù)：他(tā)们通过堆叠二维（2D）材(cái)料，开发出一(yī)种厚度仅几个(gè)原子大小的(de)人(rén)工神经元，其能(néng)够(gòu)处理光和电信号进(jìn)行计(jì)算(suàn)，有望用于下一(yī)代人工智能计算，也有(yǒu)助(zhù)科学家更好(hǎo)地模拟和理解(jiě)人脑。相(xiāng)稻草人的作者简介和主要内容，稻草人的作者简介20字关研(yán)究成果刊(k稻草人的作者简介和主要内容，稻草人的作者简介20字ān)载于(yú)最新(xīn)一(yī)期《自然·纳米技术(shù)》杂志(zhì)。

　　业内人(rén)士(shì)分析指出，人(rén)工(gōng)智能应用的发展呈指数级增长(zhǎng)，对计算能(néng)力也提出了越来越高(gāo)的要(yào)求，只有开(kāi)发出革命性硬件，才能适应未来算力爆炸时代的要求。而此次科(kē)研人员用了(le)3种2D材料制(zhì)备出了薄(báo)如原子的(de)人(rén)工神经元，它能学习和处(chù)理更加复杂的任务(wù)。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过(guò)数据学(xué)习一层层(céng)的神经(jīng)网络(luò)，机器自主分辨参数，不断地将(jiāng)参数归(guī)类(lèi)、计(jì)算，形成机器自我的学习。神经(jīng)网络在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动(dòng)物的中(zhōng)枢(shū)神经系统，特别(bié)是大脑）的结构(gòu)和功能的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大量的(de)人工神(shén)经元联结进(jìn)行(xíng)计(jì)算。大多数情况下人工神经网(wǎng)络能在(zài)外界信息的基础(chǔ)上改变内(nèi)部结构，具备学习功能。

　　据(jù)财联社不完(wán)全整理，近期(qī)在互动易平台回复人工神经元(yuán)相关业务的上(shàng)市(shì)公司包(bāo)括中(zhōng)科(kē)曙(shǔ)光、科大讯飞(fēi)、金自天正、大(dà)富(fù)科技、深水海(hǎi)纳等(děng)，具体(tǐ)情况如下(xià)：

　　具体(tǐ)来看，科大讯(xùn)飞的讯飞(fēi)超脑通(tōng)过大数据、云(yún)计算和移动互联网，并将(jiāng)算法(fǎ)直接(jiē)和应用结合，在应用(yòng)中不断迭代循环(huán)优化。讯飞超脑采用(yòng)了对大(dà)脑的深入解剖学，使(shǐ)人工神经(jīng)网络像人的大脑神经元更(gèng)加接近，从而(ér)使用类似的人工神(shén)经元方式(shì)感知认知(zhī)智能问题。

　　中科曙(shǔ)光建设“全(quán)国一(yī)体(tǐ)化算力服务(wù)平台”，通过(guò)统一的算力服务门户(hù)，实现(xiàn)全国范围内智能算力(lì)、通用算力资(zī)源的融合调度及弹性供给(gěi)，满足各(gè)类用户对算(suàn)力的(de)多样化、可靠性和便捷性(xìng)的需(xū)求。在类脑智能(néng)领域，携手(shǒu)复旦大学类脑智能科学(xué)与技术研究院(yuàn)，依托公司全国一体化算力服务(wù)平台，支撑全(quán)脑860亿(yì)神经元规模的(de)全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是(shì)，有分析人士(shì)表(biǎo)示(shì)，关于人类大脑和神经细胞，还(hái)有很多不了解的地方。事实(shí)上，不知道神(shén)经细胞是如何利用这15种(zhǒng)特征(zhēng)中(zhōng)的许多特征。

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