据(jù)媒(méi)体报(bào)道(dào)，来自(zì)英国(guó)牛津大(dà)学(xué)、IBM欧洲研究所和美国得克(kè)萨斯大学的一个科研团队宣布(bù顶的速度越来越快越叫的原因)了一项重要成就：他们通过(guò)堆(duī)叠二维（2D）材(cái)料，开(kāi)发(fā)出一(yī)种(zhǒng)厚(hòu)度仅(jǐn)几(jǐ)个原子大小的人工神经(jīng)元，其(qí)能够处(chù)理光和电信号进行计算，有(yǒu)望用(yòng)于下(xià)一代人工智能计算，也有助科(kē)学家更好地模拟和(hé)理解人脑。相关研究成果刊载于最新一期《自然·纳米技(jì)术顶的速度越来越快越叫的原因》杂志(zhì)。

　　业内(nèi)人士分析指(zhǐ)出，人工(gōng)智能应用的发展呈(chéng)指数级增长，对计算(suàn)能(néng)力也提出了越来越高的要求，只有开发(fā)出革命(mìng)性硬(yìng)件，才能适应未来(lái)算力爆炸时代的要求(qiú)。而此次科研(yán)人(rén)员(yuán)用了3种2D材料制(zhì)备出了(le)薄如(rú)原子的人工神经元，它(tā)能学习和(hé)处理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一层层的神(shén)经网络，机器自主分辨(biàn)参数(shù)，不(bù)断地将(jiāng)参(cān)数归类、计算(suàn)，形成(chéng)机器(qì)自我的学习。神经网络(luò)在机(jī)器学习(xí)和认(rèn)知科学领域，是一(yī)种(zhǒng)模仿生物神经网络（动物的中枢神(shén)经系统，特别(bié)是大脑）的结构和(hé)功能的数学模(mó)型或计算(suàn)模型。

　　神(shén)经网络由(yóu)大量的人工神经元(yuán)联结进行计(jì)算。大多(duō)数情况(kuàng)下人(rén)工神经网络能在外界信息的基础上改变内部(bù)结构，具备(bèi)学习功能(néng)。

　　据财(cái)联社不完全整理，近期在(zài)互(hù)动易平台回复人工(gōng)神经元(yuán)相关业务(wù)的上(shàng)市公司包括中科曙光、科(kē)大(dà)讯(xùn)飞、金自天正、大富科技、深水海(hǎi)纳等，具(jù)体(tǐ)情况如(rú)下：

　　具体来顶的速度越来越快越叫的原因看，科大(dà)讯(xùn)飞的讯飞(fēi)超脑通(tōng)过大数(shù)据、云计算(suàn)和移(yí)动互联网，并将算法直接和应用结合(hé)，在应用中不断迭代循环优化。讯飞(fēi)超脑采用了对大脑(nǎo)的(de)深入解剖学，使(shǐ)人工神经网络像(xiàng)人的大脑(nǎo)神经(jīng)元更加(jiā)接近，从(cóng)而使用类似的人工神经元方式(shì)感知认知智能问题。

　　中科曙光建(jiàn)设“全(quán)国一体(tǐ)化算(suàn)力服务平(píng)台”，通过统一的算力服务门户，实现全国范围(wéi)内智能算力(lì)、通用算力资源(yuán)的融(róng)合调度及弹(dàn)性供给，满足各类用户对算力(lì)的多样化、可靠(kào)性(xìng)和便捷性的(de)需求(qiú)。在(zài)类脑智能领域(yù)，携手复(fù)旦(dàn)大学类脑智(zhì)能科学与技术研究院(yuàn)，依托公司全国一体化算力服(fú)务平(píng)台，支(zhī)撑全脑860亿神经元规模的全脑模拟计(jì)算。

　　不过，值得注意的(de)是，有分析人士表示(shì)，关(guān)于人类大(dà)脑和神经细胞，还有很多不了解(jiě)的地方。事实上，不知道(dào)神经细胞是如何利用这15种特征(zhēng)中的许多(duō)特征。

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