据媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所(suǒ)和美(měi)国得克萨斯大(dà)学(xué)的(de)一个科研团(tuán)队宣布了一项重要成就(jiù)：他们通过(guò)堆(duī)叠二维(wéi)（2D）材料，开(kāi)发出(chū)一种厚(hòu)度仅(jǐn)几个原子大(dà)小的(de)人工神(shén)经元，其能(néng)够处理(lǐ)光(guāng)和电信号(hào)进行(xíng)计(jì)算，有望用于(yú)下一代人工智能计(jì)算，也有助科学家更好地(dì)模拟和理解人脑。相(xiāng)关研(yán)究(jiū)成果刊(kān)载于最新(xīn)一期《自(zì)然·纳米(mǐ)技术》杂志。

　　业内人士分析指(zh4斤是多少克，0.4斤是多少克#ff0000; line-height: 24px;'>4斤是多少克，0.4斤是多少克ǐ)出，人工智能应用(yòng)的发展呈指(zhǐ)数级增(zēng)长，对计(jì)算能力也提出了越来越高的要求(qiú)，只有开(kāi)发出革命性硬(yìng)件，才能(néng)适应(yīng)未来算力爆炸时代的要(yào)求(qiú)。而此(cǐ)次(cì)科研人员(yuán)用了(le)3种2D材料制备出(chū)了薄如原子(zi)的人工神经元，它能学习和处理(lǐ)更(gèng)加复杂(zá)的任务。

　　公(gōng)开资(zī)料显(xiǎn)示，AI通(tōng)过数(shù)据(jù)学习一(yī)层(céng)层的神经(jīng)网络，机(jī)器自(zì)主分辨(biàn)参数，不断地将参(cān)数归类、计算，形成机(jī)器自(zì)我的学习。神经网络在机器(qì)学习和认知(zhī)科学(xué)领(lǐng)域，是一种模仿(fǎng)生物神(shén)经网络（动物的中枢神经系(xì)统，特(tè)别(bié)是大(dà)脑）的(de)结构和功能的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大量(liàng)的人(rén)工神经元联结(jié)进行计(jì)算。大多数(shù)情况下(xià)人工(gōng)神经(jīng)网络能(néng)在外界信(xìn)息的(de)基础(chǔ)上改变内部结(jié)构(gòu)，具备学习功能。

　　据财联社(shè)不完(wán)全(quán)整理，近期在互(hù)动(dòng)易(yì)平台回复(fù)人工神经(jīng)元相(xiāng)关业务的上(shàng)市公司(sī)包(bāo)括中(zhōng)科曙(shǔ)光、科大讯飞、金(jīn)自天正、大富科技、深水(shuǐ)海(hǎi)纳(nà)等，具体情况如(rú)下：

　　具体来看，科大讯(xùn)飞的讯飞超(chāo)脑通过(guò)大数据、云(yún)计(jì)算和移(yí)动互联网，并将算法直接和应用结合，在应用中不断迭(dié)代(dài)循环优化。讯(xùn)飞超脑采用了对大脑的(de)深(shēn)入解(jiě)剖学(xué)，使(shǐ)人工(gōng)神经网络像人的大脑(nǎo)神经(jīng)元更加接近，从而(ér)使用(yòng)类似的人工神(shén)经元(yuán)方(fāng)式感(gǎn)知认知智(zhì)能问题。

　　中科(kē)曙光(guāng)建设(shè)“全国一(yī)体化算力(lì)服务平台”，通过统一(yī)的算力服务门户，实现全(quán)国范围内智能算力、通(tōng)用算力资源的融合调度及(jí)弹性供(gōng)给，满(mǎn)足各(gè)类用(yòng)户对算力的多样化(huà)、可靠(kào)性和便捷性的需求。在类(lèi)脑智能(néng)领域，携手复(fù)旦大学类脑智能科学与技(jì)术研究(jiū)院，依托公司全国一体化算力服务平台(tái)，支撑全脑860亿(yì)神经(jīng)元规模的全脑模拟计算。

　　不(bù)过，值得注意的是，有分析(xī)人(rén)士表示(shì)，关于人类大脑和神经(jīng)细(xì)胞，还有很(hěn)多不了解的地方。事实上，不知道神经细胞是(shì)如(rú)何(hé)利用这15种特(tè)征中的(de)许多特(tè)征。

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