据媒体报道，来自(zì)英国牛津大(dà)学、IBM欧洲研究所(suǒ)和(hé)美国(guó)得(dé)克萨(sà)斯大学的一个(gè)科(kē)研团队宣布了一(yī)项重要成(chéng)就(jiù)：他们通(tōng)过堆叠二维（2D）材料，开发出一(yī)种厚度(dù)仅(jǐn)几个原子大(dà)小的人工神经元，其能够处理(lǐ)光和电(diàn)信号进行计(jì)算，有望用于下(xià)一代人工智能计算，也有助(zhù)科学家(jiā)更好(hǎo)地模拟(nǐ)和(hé)理解人脑。相关研究成果(guǒ)刊载于(yú)最新一(yī)期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析(xī)指(zhǐ)出，人工智能应用的发(fā)展(zhǎn)呈指数级增长，对计算能力(lì)也提出了越(yuè)来越高的要求，只有开发出(chū)革(gé)命性硬件(jiàn)，才能适(shì)应未(wèi)来算力爆(bào)炸(zhà)时代的要求。而此(cǐ)次科(kē)研人(rén)员(yuán)用(yòng)了3种2D材料制备出了(le)薄如原(yuán)子的人工(gōng)神经元(yuán)，它(tā)能(néng)学习和处理更加复杂的任务。

　　公开资料(liào)显示，AI通过数据学习一层层的神经网络，机器自主分辨参(cān)数(shù)中国的国粹有哪些，不断地将参数归类(lèi)、计算，形成(chéng)机器(qì)自我的学习。神经网络在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络(luò)（动物的中(zhōng)枢神经(jīng)系统，特别是(shì)大脑）的结构和功能的数学(xué)模型或计算(suàn)模型。

　　神(shén)经网络由大(dà)量(liàng)的(de)人工神经(jīng)元联结(jié)进行计算(suàn)。大多数(shù)情(qíng)况下人(rén)工神经网络能(néng)在(zài)外界信息(xī)的基(jī)础上改变内部结构，具备(bèi)学习功(gōng)能(néng)。

　　据财联社不完全整理，近期在互动易平(píng)台回复人工神经元相关业务的上(shàng)市公司包括中(zhōng)科(kē)曙光、科大讯飞、金(jīn)自天正、大富科技、深水海纳等，具体情况如下：

　　具体来看(kàn)，科大讯飞的讯飞超脑通过大数(shù)据、云(yún)计算和(hé)移动互联网，并将(jiāng)算法直接和应用结合，在应用中不断(duàn)迭代(dài)循环(huán)优化(huà)。讯飞(fēi)超脑采用了对大脑的深入解剖学，使人工神(shén)经网络像人的大(dà)脑神(shén)经元更加接近，从(cóng)而使用类似的人(rén)工神经元方式感知认知智能问题。

　　中科曙光建设“全国一体(tǐ)化算力服务平台(tái)”，通过(guò)统(tǒng)一的(de)算力(lì)服务门户(hù)，实现(xiàn)全国范(fàn)围内智(zhì)能算(suàn)力、通用(yòng)算力资源的融合调(diào)度及弹性供给，满足各类用户(hù)对算力的多样化、可靠性和便捷性的需(xū)求(qiú)。在类脑智能领域，携手复旦大学类脑智能(néng)科学与技术(shù)研究(jiū)院，依托公司全(quán)国中国的国粹有哪些>一体化算力(lì)服务平台(tái)，支撑全脑860亿(yì)神经元规模的全(quán)脑模拟计算。

　　不(bù)过(guò)，值得注意的是(shì)，有分(fēn)析人(rén)士(shì)表示，关(guān)于人类大(dà)脑和(hé)神经细胞，还(hái)有很多不(bù)了解的地方。事实(shí)上(shàng)，不知(zhī)道神经细(xì)胞是如何利用这15种特征(zhēng)中的(de)许(xǔ)多特征(zhēng)。

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