据媒体报道，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲研究所和美国得克萨(sà)斯大(dà)学(xué)的一个科研团队宣布(bù)了(le)一项重要成(chéng)就(jiù)：他(tā)们通过堆叠二(èr)维（2D）材料，开发出一(yī)种厚(hòu)度仅几(jǐ)个原(yuán)子大(dà)小的人工神经(jīng)元，其能够(gòu)处(chù)理光(guāng)和电信号进行计算(suàn)，有望用于下一(yī)代(dài)人工智能计(jì)算，也(yě)有助科学家更好地模拟和理解人脑(nǎo)。相关研究成果刊(kān)载于最新一期《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分(fēn)析(xī)指出，人工智能应(yīng)用的发(fā)展呈指(zhǐ)数级增长，对(duì)计算能力(lì)也提出了越来越高的要(yào)求，只(zhǐ)有开发出革(gé)命性硬(yìng)件，才能适(shì)应未(wèi)来算(suàn)力(lì)爆炸(zhà)时代的(de)要求。而此次科(孙权劝学中的古今异义，劝学中的古今异义词整理kē)研人员(yuán)用了3种2D材料制备出(chū)了薄(báo)如原(yuán)子(zi)的人工(gōng)神经元，它能学习和处理更加(jiā)复杂(zá)的任务。

　　公开资料显示(shì)，AI通过(guò)数(shù)据学习一层(céng)层的(de)神经网络，机器(qì)自主分辨参数，不断(duàn)地将参数(shù)归类、计算，形成机器自我的学习。神经网络在机(jī)器学习(xí)和(hé)认知科学领域(yù)，是一种模仿生物(wù)神经网络(luò)（动物的中枢神(shén)经系统，特别是(shì)大脑(nǎo)）的结构和功能(néng)的数学模(mó)型或计(jì)算模型。

　　神经网络由大(dà)量的人工神经(jīng)元联结进(jìn)行计算。大多数情(qíng)况下人工神经网络能在外(wài)界信息的基础上(shàng)改(gǎi)变内部结(jié)构，具备学习功能。

　　据财(cái)联社(shè)不完全整理(lǐ)，近期在互(hù)动易平台回复人工神经元相关业务的上市公司(sī)包括中科曙光、科大讯飞、金自天(tiān)正、大(dà)富科技、深水海纳等，具体情(qíng)况如(rú孙权劝学中的古今异义，劝学中的古今异义词整理)下(xià)：

　　具体(tǐ)来(lái)看，科大(dà)讯飞的(de)讯飞超脑通过大数(shù)据、云(yún)计算和移(yí)动(dòng)互联(lián)网(wǎng)，并将(jiāng)算(suàn)法直接和应用结合，在应用中不(bù)断迭代循(xún)环优化。讯飞(fēi)超脑采用(yòng)了对大脑的深入解剖学，使人工神经网络像人的(de)大脑(nǎo)神(shén)经元更加接近，从而使(shǐ)用(yòng)类(lèi)似的人工神经元方式感知认(rèn)知智能问题。

　　中科曙(shǔ)光(guāng)建设“全国一体化算力服务平台”，通(tōng)过统一的(de)算力服务门户，实现全国范围内(nèi)智能算力、通用算力资(zī)源的融合(hé)调度及弹(dàn)性供给，满足各类用户对算力的多样化、可(kě)靠(kào)性和(hé)便捷性的需求。在类脑智(zhì)能(néng)领域，携手复旦大学类(lèi)脑智能科(kē)学与技术研究(jiū)院，依托公司全国一体(tǐ)化(huà)算(suàn)力服务平台，支撑全脑860亿(yì)神经(jīng)元规(guī)模(mó)的(de)全(quán)脑模拟计算(suàn)。

　　不过，值(zhí)得注(zhù)意的是，有分析人士表示，关(guān)于人类大脑和神经细胞(bāo)，还有很(hěn)多不了解的(de)地方(fāng)。事(shì)实上，不知道神(shén)经(jīng)细胞是如何(hé)利用这15种特征中的许多特征(zhēng)。

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