据媒(méi)体报道，来(lái)自英(yīng)国(guó)牛津大(dà)学(xué)、IBM欧(ōu)洲研(yán)究所和美国得克(kè)萨斯大学(xué)的一个科研团队宣布了一项重(zhòng)要成就：他(tā)们通(tōng)过堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出一种(zhǒng)厚度(dù)仅几个(gè)原子大小的人工(gōng)神(shén)经元，其能够处理光和电信号进行计算(suàn)，有望用于下一代人工智能计算，也有助科学家(jiā)更(gèng)好地模拟和理(lǐ)解人脑(nǎo)。相关研究成(chéng)果刊载于最新一(yī)期(qī)《自然·纳米(mǐ)技术》杂志。

　　业内人(rén)士分析指出，人工智能(néng)应用的发展呈指(zhǐ)数(shù)级增(zēng)长，对计(jì)算能力也提出(chū)了越来越高的要(yào)求(qiú)，只有(yǒu)开发出(chū)革命(mìng)性硬件(jiàn)，才能适(shì)应未来算力爆(bào)炸时代(dài)的要求。而此(cǐ)次(cì)科研人员用(yòng)了3种2D材料(liào)制备出了薄如原子的(de)人工神经元，它能(néng)学(xué)习(xí)和处理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公开资(zī)料显示(shì)，AI通过数(shù)据学习一(yī)层(céng)层的(de)神经网(wǎng)络，机器自主分辨参数，不(bù)断(duàn)地将参数归类、计算，形(xíng)成(chéng)机器自(zì)我的(de)学习。神经网络(luò)在(zài)机器学习和认(rèn)知科(kē)学领域，是(shì)一种(zhǒng)模仿生物神经(jīng)网(wǎng)络（动物的中(zhōng)枢神经系统，特别是大(dà)脑）的结构(gòu)和功能的数(shù)学模型或计算模(mó)型(xíng)。

　　神经网络由大量(liàng)的人工神经(jīng)元联结进行计算(suàn)。大多数情况(kuàng)下人工神经网络能在外界(jiè)信(xìn)息(xī)的基础上改变内部结构(gòu)，具备学(xué)习功能。

　　据财联社不(bù)完(wán)全整理，近期在互(hù)动(dòng)易(yì)平台回复人工神经元(yuán)相关业务(wù)的上市(shì)公司包括中科曙光、科(kē)大讯(xùn)飞、金自(zì)天正、大富科技、深水(shuǐ)海纳等，具体情况如下：

　　具体来看(模棱两可是什么意思 模棱两可的人心机重吗kàn)，科大讯飞的讯飞超(chāo)脑通过大数模棱两可是什么意思 模棱两可的人心机重吗据、云计算和移动互联网，并(bìng)将算法直接和应用(yòng)结合，在应用中(zhōng)不断(duàn)迭代循环优化。讯飞超脑采用了对大脑的深入解剖学，使人工神经网(wǎng)络像人的(de)大脑神经元更(gèng)加接近，从而使用类似的人工神经元(yuán)方式感知认(rèn)知智能问题。

　　中科(kē)曙光(guāng)建设“全国一(yī)体化算力服(fú)务平台(tái)”，通过统(tǒng)一的算力服务门户(hù)，实现全国范(fàn)围内智能算力(lì)、通用算(suàn)力资源的融合调度及弹(dàn)性供给，满足各(gè)类用(yòng)户对算(suàn)力的多样化、可靠性(xìng)和便捷性(xìng)的需求(qiú)。在类脑(nǎo)智能领域，携手(shǒu)复旦大学(xué)类脑智能(néng)科学与技术研究院(yuàn)，依托(tuō)公司全国(guó)一体化(huà)算力服务平(píng)台，支撑全(quán)脑(nǎo)860亿(yì)神(shén)经元规(guī)模的(de)全脑模拟(nǐ)计算(suàn)。

　　不(bù)过，值(zhí)得注意的是(shì)，有分析(xī)人士(shì)表示(shì)，关于人(rén)类大脑和神经细(xì)胞，还(hái)有很多不(bù)了解(jiě)的地方。事实上，不知道神经细胞是如何利用这15种(zhǒng)特征中的许(xǔ)多特征。

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