据(jù)媒体报道，来自(zì)英国牛津大(dà)学、IBM欧洲(zhōu)研究所和美(měi)国得克(kè)萨斯(sī)大学的一个(gè)科研团队宣布(bù)了一项重(zhòng)要成就(jiù)：他们通过堆叠(dié)二维（2D）材(cái)料，开发出一种厚度仅几个(gè)原子(zi)大小的(de)人工(gōng)神经元，其能(néng)够(gòu)处理光和电信号进行计算，有望用于下(xià)一代人工智能计算，也(yě)有(yǒu)助科学家更好地模拟和理解人脑(nǎo)。相关(guān)研究成果刊载于最新一期《自然·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内(nèi)人士分析指(zhǐ)出(chū)，建军是哪一年g>人工(gōng)智(zhì)能应用的发展呈指(zhǐ)数级增长(zhǎng)，对计算能力也提出了越来越高的要求，只(zhǐ)有开发出革命性硬件，才能适应未(wèi)来算(suàn)力爆炸时代的要求。而此次科(kē)研人(rén)员用(yòng)了3种2D材料(liào)制备(bèi)出了薄(báo)如(rú)原子的人工神经元，它能学习和处理更加复(fù)杂的(de)任务。

　　公开资料显示，AI通过数据(jù)学习一层层的神经网络，机器自主分(fēn)辨参数，不断地将参数归类、计(jì)算，形成机器自我的学习。神经(jīng)网(wǎng)络在机器学习和认知科学(xué)领域，是一种模仿生物(wù)神经网络（动物的中枢神经系统，特别(bié)是(shì)大脑）的结构和功能的数学模型(xíng)或计算模(mó)型。

　　神经网络由大量的人(rén)工神经元联(lián)结进行(xíng)计(jì)算(suàn)。大多数情况(kuàng)下人工神经(jīng)网络能在(zài)外(wài)界信息的基础上改变内部结构，具备学(xué)习(xí)功(gōng)能(néng)。

　　据财联社(shè)不(bù)完全整理，近(jìn)期(qī)在互动(dòng)易平台回复人工神(shén)经元相关(guān)业务的上(shàng)市公(gōng)司(sī)包括中科曙光、科大讯飞、金自天正、大(dà)富科技、深水(shuǐ)海纳等(děng)，具体情况(kuàng)如下：

　　具体来看，科(kē)大讯飞(fēi)的讯飞超脑通过大数据、云计算和移动互联(lián)网，并将算(suàn)法直接和应用(yòng)结合，在应用中不(bù)断迭代循(xún)环优化。讯飞超脑采用了对大(dà)脑的深入解剖(pōu)学，使(shǐ)人工神(shén)经网络像人的大脑(nǎo)神经元(yuán)更加接近，从而使(shǐ)用类似的人工(gōng)神(shén)经元方式(shì)感知(zhī)认知智能问(wèn)题。

　　中(zhōng)科曙(shǔ)光建设“全国一体(tǐ)化(huà)算力服务平台”，通过(guò)统一的算力服务门户，实现全(quán)国(guó)范围内智能(néng)算力、通用算力资源的融合调度及弹性供给，满足各类用户对算力的(de)多样(yàng)化、可靠性和便捷(jié)性(xìng)的需求。在(zài)类脑智能(néng)领域，携手复(fù)旦大学类脑智能科学(xué)与技术(shù)研(yán)究院，依托公司全国一体(tǐ)化算力服务平台(tái)，支撑全(quán)脑860亿神经元规模(mó)的全脑模拟计算(suàn)。

　　不过，值得注意的(de)是(shì)，有分(fēn)析人士表示(shì)，关(g建军是哪一年uān)于人类(lèi)大(dà)脑(nǎo)和神经(jīng)细胞，还(hái)有很(hěn)多不(bù)了解(jiě)的地方建军是哪一年。事实上(shàng)，不(bù)知道(dào)神经细胞是如何利用这15种特征中(zhōng)的许(xǔ)多特(tè)征。

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