据(jù)媒(méi)体(tǐ)报道，来(lái)自英(yīng)国牛(niú)津大学、IBM欧洲研究所和美(měi)国(guó)得克萨斯(sī)大学(xué)的(de)一个(gè)科研团队宣布了一项(xiàng)重要成就(jiù)：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发(fā)出(chū)一种(zhǒng)厚度仅(jǐn)几个原子(zi)大(dà)小的人工神经元，其能够处理光和(hé)电信号进行计算，有望(wàng)用于下一代人工智能计算，也有助(zhù)科学(xué)家更好(hǎo)地模拟(nǐ)和理解人脑。相关研究成果刊载于最新(xīn)一(yī)期《自然·纳(nà)米技术》杂(zá)志。

　　业(yè)内人士分析(xī)指出，人工(gōng)智能应用的发展呈指数级增长，对计算能力也提出了越(yuè)来越高(gāo)的要求，只(zhǐ)有开发出革命性硬件，才能适应未来算力爆炸时代的要求。而此次科(kē)研人(rén)员用(yòng)了3种(zhǒng)2D材料制备(bèi)出(chū)了薄如原子的人工神经元，它能学习和处理(lǐ)更加复(fù)杂的任(rèn)务(wù)。

　　公开资(zī)料显示(shì)，AI通过数据学习(xí)一层层的神(shén)经网络(luò)，机器自主分辨(biàn)参数，不(bù)断地将(jiāng)参数归类、计算，形成机器自我(wǒ)的学习。神经网(wǎng)络在(zài)机器(qì)学(xué)习和认知(zhī)科学领域，是一种模仿生物神经(jīng)网络（动物的(de)中枢神经(jīng)系统(tǒng)，特别是(shì)大脑）的(de)结构和(hé)功能(néng)的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大量的人工神经元联结进行计(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结构(gòu)，具备学习功能。

　　据财联社不完(wán)全整(zhěng)理，近期(qī)在互动易平台回复人(rén)工(gōng)神经元相关业务的(de)上市公(gōng)司包括中科曙光、科大讯飞、金自天正、大(dà)富科技、深水(shuǐ)海纳等，具体情况如下(xià)：

　　具体来看，科大(dà)讯飞的讯飞超(chāo)脑通(tōng)过大数(shù)据、云计算和移动互(hù)联网，并将算法直接和(hé)应用(yòng)结合，在应用中不(bù)断(duàn)迭代循环优化。讯飞超脑采(cǎi)用了对大(dà)脑的(de)深(shēn)入解剖学，使人工神(shén)经网络(luò)像人的大脑神经元(yuán)更加接近，从而使用(yòng)类似的人建军是哪一年工神经元方式感(gǎn)知认知智能问(wèn)题(tí)。

　　中科曙(shǔ)光(guāng)建设“全国一体化算力服务(wù)平台”，通过统一(yī)的(de)算力服(fú)务门户，实现全国范(fàn)围内智能算力、通用算(suàn)力资(zī)源的融合(hé)调度及弹(dàn)性供(gōng)给，满足各类用户对算力的多样化、可靠性和便捷性的(de)需(xū)求。在(zài)类脑智能领域，携手复旦大学类脑(nǎo)智(zhì)能科学与技术研究院，依托公司全国一体化算(suàn)力服务平台，支(zhī)撑全脑860亿神经(jīng)元规模(mó)的全脑模拟计算。

　　不(bù)过，值得注意的(de)是(建军是哪一年shì)，有分析人士表示，关于人(rén)类大脑(nǎo)和神经细胞，还(hái)有很多(duō)不了解的地方。事实上，不知道神经细胞是如(rú)何利用这(zhè)15种(zhǒng)特征(zhēng)中的(de)许多特征。

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