据媒体报道，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧(ōu)洲研究所和美国得克萨(sà)斯(sī)大学(xué)的一个科研团队宣布了一项重(zhòng)要成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几个原子大(dà)小(xiǎo)的人工神(shén)经元，其能够处理光和(hé)电(diàn)信(xìn)号进(jìn)行计算，有望(wàng)用于下一代人工智能计算，也有助科学家更好(hǎo)地模拟(nǐ)和(hé)理解人脑。相关研究成果刊载(zài)于(yú)最新(xīn)一期《自然·纳(nà)米(mǐ)技术》杂志。

　　业内(nèi)人士分析指出，人(rén)工智能应用的发(fā)展呈(chéng)指数级增长，对计算能力也提出了越来越高的要求，只有开发出革(gé)命(mìng)性硬件，才能适应未来算力爆炸时代的要求。而(ér)此次(cì)科(kē)研人(rén)员用不羡鸳鸯不羡仙下一句，不羡鸳鸯不羡仙,只羡白发苍苍有人牵(yòng)了(le)3种2D材(cái)料制备(bèi)出(chū)了薄如原子的人工神经(jīng)元，它能学习和处(chù)理更加复杂的任务。

　　公开(kāi)资料显示，AI通过数据学习一(yī)层(céng)层的(de)神经(jīng)网络，机器自主分辨(biàn)参数，不断地(dì)将参数归(guī)类、计(jì)算(suàn)，形成机器(qì)自我的学习。神经网络(luò)在机器学习和认知(zhī)科学领域(yù)，是一种模仿(fǎng)生物神经网络（动物的中枢神经(jīng)系统，特别是大(dà)脑）的结构和功能的数(shù)学(xué)模型(xíng)或计算模型(xíng)。

　　神经网络由大(dà)量的人(rén)工(gōng)神经元联(lián)结(jié)进行计算。大多数情(qíng)况下人工神(shén)经(jīng)网络能在外界信息(xī)的(de)基(jī)础上改(gǎi)变内部(bù)结构，具备学习功能。

　　据财联(lián)社不(bù)完全整理，近期(qī)在互动(dòng)易(yì)平(píng)台回复人工神(shén)经元相关业务(wù)的上市(shì)公司包(bāo)括中科曙光、科(kē)大(dà)讯飞、金自天正、大富科技、深水海纳等(děng)，具体情(qíng)况如(rú)下：

　　具(jù)体来看，科大讯飞的讯飞超脑通过大数据、云计算和移动互(hù)联网，并将(jiāng)算法直接和应(yīng)用结合(hé)，在应用中不断迭代循环优化。讯飞超脑(nǎo)采不羡鸳鸯不羡仙下一句，不羡鸳鸯不羡仙,只羡白发苍苍有人牵(cǎi)用了对大脑(nǎo)的(de)深入解(jiě)剖学，使(shǐ)人(rén)工神(shén)经网络像(xiàng)人的大脑神经元(yuán)更加接近，从而使(shǐ)用类似的(de)人工神(shén)经元方式(shì)感知认知智(zhì)能问(wèn)题。

　　中科曙光建设(shè)“全国(guó)一体(tǐ)化算力服务平台”，通过(guò)统一的算力服务(wù)门(mén)户，实(shí)现(不羡鸳鸯不羡仙下一句，不羡鸳鸯不羡仙,只羡白发苍苍有人牵xiàn)全国范围内智能(néng)算力、通用算力资源的融合(hé)调度(dù)及弹性供给(gěi)，满足各(gè)类用户对(duì)算(suàn)力的多样化、可靠性和(hé)便捷性(xìng)的需(xū)求。在(zài)类脑(nǎo)智能领(lǐng)域，携手复旦大学类脑智能(néng)科学与(yǔ)技术研(yán)究院，依(yī)托公司全国一体化算力服务平台，支撑全脑(nǎo)860亿神经元(yuán)规模的全脑(nǎo)模拟(nǐ)计算(suàn)。

　　不过，值(zhí)得注(zhù)意的是(shì)，有分析(xī)人士表示，关于(yú)人类大脑和(hé)神经(jīng)细胞，还有很多不了(le)解的地方。事实上，不知道神经细胞是(shì)如何利用这15种特征中的许多特征(zhēng)。

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