据媒体(tǐ)报道，来自(zì)英(yīng)国(guó)牛津大学、IBM欧洲(zhōu)研究所和美国得克萨斯大学的一个科研团(tuán)队宣(xuān)布(bù)了一(yī)项重要(yào)成(chéng)就：他们通过(guò)堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚(hòu)度(dù)仅几个原子大小的人(rén)工神经元，其能够(gòu)处理光和电信号进行计算，有望用于下一代人工智(zhì)能计(jì)算，也有助科学家更好地模(mó)拟(nǐ)和理解人脑(nǎo)。相关研究成果刊载于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内(nèi)人士分(fēn)析指出，人工智能应用的发展呈(chéng)指数级(jí)增长，对计算能力也提出了越来越高的要(yào)求，只有开发(fā)出革命性硬件(jiàn)，才能适(shì)应未来(lái)算力爆炸时代的要求。而此(cǐ)次科研人员用了(le)3种2D材料(liào)制备(bèi)出了薄如原(yuán)子的人工神经元(yuán)，它能学习和处理更加复(fù)杂(zá)的任务。

　　公开资料显(xiǎn)示(shì)，AI通过数(shù)据学习一层层的神经网(wǎng)络，机器(qì)自主分(安定区属于哪个省哪个市的，安定区属于哪里fēn)辨(biàn)参数，不断(duàn)地(dì)将(jiāng)参(cān)数归类(lèi)、计算，形成机器自我的学(xué)习。神经网络在(zài)机器(qì)学习和认知科学领(lǐng)域，是一(yī)种(zhǒng)模仿生物神经网络（动物的中(zhōng)枢神(shén)经系统，特别是(shì)大脑）的结(jié)构(gòu)和功能的数(shù)学模型(xíng)或(huò)计(jì)算模(mó)型。

　　神(shén)经网络由大量的(de)人工神经元联结(jié)进行计算。大多(duō)数情况(kuàng)下人工神经网络(luò)能在(zài)外界信息的基础上改变内部结构，具备学习功(gōng)能。

　　据财(cái)联社不完全整理，近期(qī)在互动易平台回复(fù)人工神经(jīng)元相关(guān)业务(wù)的上(shàng)市公(gōng)司包括中科曙光、科大讯(xùn)飞、金(jīn)自天正(zhèng)、大富科(kē)技、深(shēn)水(shuǐ)海纳等，具(jù)体情况如下：

　　具体来(lái)看，科大讯(xùn)飞的讯飞超脑通过大(dà)数据(jù)、云计算(suàn)和移(yí)动互联网，并将(jiāng)算(suàn)法(fǎ)直接和应用结(jié)合，在应用中不断迭代循环优化。讯飞超(chāo)脑采用了对大脑的深入解剖学，使人工神经(jīng)网(wǎng)络像人的大脑(nǎo)神经元(yuán)更加接近(jìn)，从而使用类似的人工神经元方式感(gǎn)知认知智能(néng)问题。

　　中(zhōng)科曙光(guāng)建(jiàn)设“全国一体化(huà)算(suàn)力(lì)服务平台(tái)”，通(tōng)过统一的算力(lì)服务门户，实现全国范围内智(zhì)能(néng)算力、通用(yòng)算力资源的融合调度及弹(dàn)性供(gōng)给(gěi)，满足各类用(yòng)户对算力的多样化、可(kě)靠性(xìng)和便捷性的需求。在类脑智能领域，携(xié)手复旦大(dà)学(xué)类脑智(zhì)能科学与技术(shù)研究院，依托公司全(quán)国一体化算力服务平台，支撑全脑860亿神经元(yuán)规模的全脑模拟计算。

　　不(bù)过(guò)，值得注意的是(shì)，有(yǒu)分析人士表示，关(guān)于(yú)人类大(dà)脑和神(shén)经细胞(bāo)，还有(yǒu)很多不(bù)了(le)解的地方。事实上，不知(zhī)道神经(jīng)细胞是如何利(lì)用这15种特(tè)征(zhēng)中的(de)许多特征。

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