据媒体报道，来自英国(guó)牛津大(dà)学(xué)、IBM欧洲研究所和美国(guó)得克萨斯大学的一个科研团队(duì)宣布了一项重要成就：他们通过堆(duī)叠二维(wéi)（2D）材料，开(kāi)发出一种厚度仅几(jǐ)个原子大(dà)小的人(rén)工(gōng)神经元(yuán)，其(qí)能够(gòu)处理(lǐ)光(guāng)和电(diàn)信(xìn)号进行(xíng)计算，有望(wàng)用(yòng)于(yú)下一代人工智能计算，也(yě)有助科(kē)学家更好地模拟(nǐ)和理解人(rén)脑。相关研(yán)究(jiū)成果刊载于最(zuì)新一期《自然·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内(nèi)人士分析指出(chū)，人工智能应用的发展呈指(zhǐ)数级(jí)增长，对(duì)计算能(néng)力也提出了越来越高的要求，只有开发出(chū)革(gé)命性硬件，才能适应(yīng)未(wèi)来算力爆炸时代的(de)要求。而此(cǐ)次科(kē)研人员用了3种2D材料制备出了(le)薄如原子(zi)的人(rén)工神经元，它能学习和处理更(gèng)加(jiā)复杂的任务。

　　公开资(zī)料(liào)显(xiǎn)示，AI通过数(shù)据学习一层层的神经网络，机器(qì)自主分辨(biàn)参数，不(bù)断(duàn)地将参(cān)数(shù)归(guī)类、计算，形成机器(qì)自(zì)我的(de)学习。神经网络在机器学习和认知科学领域(yù)，是一(yī)种模仿(fǎng)生物神经网络（动物的中枢(shū)神经系统，特别(bié)是(shì)大脑(nǎo)）的结(jié)构和功能的(de)数学(xué)模型或计算(suàn)模型。

　　神经网络由大量的(de)人工(gōng)神经元联结进行计算。大多数情(qíng)况(kuàng)下人(rén)工神(shén)经网络(luò)能在外界信息(xī)的基础上改(gǎi)变内(nèi)部结构，具备学习功能。

　　据财联社不(bù)完全整理(lǐ)，近期(qī)在互(hù)动易(yì)平台回(huí)复人工神经元(yuán)相(xiāng)关业(yè)务的上(shàng)市公司包括(kuò)中科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自天正、大富科技、深水(shuǐ)海纳等，具体情况如下：

　　具(jù)体来(lái)看，科大讯飞(fēi)的讯飞超脑通过大数据(jù)、云计(jì)算和(hé)移动互(hù)联网，并将算法(fǎ)直接和应用结合，在应(yīng)用中不断迭代循环优化(huà)。讯飞超(chāo)脑采(cǎi)用了对大脑的深(shēn)入解剖学，使人工神经网络像人的大脑(nǎo)神经(jīng)元更(gèng)加接近，从而使用(yòng)类(lèi)似的(de)人工神经(jīng)元(yuán)方(fāng)式感知认知智能(néng)问题。

　　中(zhōng)科(kē)曙光建设(shè)“全国一体化算(suàn)力服务平台”，通过(guò)统(tǒng)一的算力服务门户(hù)，实现全国范围内智能算力、通用算(suàn)力资源(yuán)的融合调度及(jí)弹(dàn)性供给，满足各类用户对算力(lì)的多样(yàng)化、可靠性和(hé)便(biàn)捷性的需求。在类脑智(zhì)能(néng)领域，携手(shǒu)复旦(dàn)大学(xué)类脑智(zhì)能科学(xué)与技(jì)术(shù)研(yán)究院，依托公司全国一体化(huà)算力服务平台，支(zhī)撑(chēng)全(quán)脑860亿神(shén)经(jīng)元规模的(de)全(quán)脑模(mó)拟(nǐ)计(jì)算。

　　不过，值(zhí)得注意的(de)是(shì)，有分析人(1元等于多少伊朗币，1元人民币等于多少伊朗元rén)士表示，关(guān)于人类大(dà)脑和神经(jīng)细胞(bāo)，还有很多不了解的地方。事(shì)实上，不知道(dào)神经(jīng)细(xì)胞是如何利(lì)用(yòng)这(zhè)15种(zhǒng)特(tè)征中的许多特征。

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