据(jù)媒体报道，来(lái)自英国牛津(jīn)大(dà)学(xué)、IBM欧洲研究所(suǒ)和美(měi)国得克萨斯大(dà)学的一个科研团队宣布了一项重要(yào)成就：他(tā)们通(tōng)过(guò)堆叠(dié)二维（2D）材料(liào)，开发(fā)出一种厚度(dù)仅几个(gè)原子(zi)大小的人工(gōng)神经元，其(qí)能够处理光和电信号(hào)进行计算，有望(wàng)用于下一代人工智能计算，也有助科学家更好(hǎo)地模拟和理解人脑(nǎo)。相关研究(jiū)成果刊(kān)载于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指出，人工智能应用的发展呈指数级增长，对计算能力也提出(chū)了越来(lái)越(yuè)高(gāo)的要求，只有开发(fā)出革命性硬件，才(cái)能适应未来(lái)算力(lì)爆炸时代的要求(qiú)。而此(cǐ)次科研人(rén)员用了3种2D材料制(zhì)备出(chū)了薄(báo)如原子(zi)的人(rén)工神经元，它能学习和处理更加复杂的任(rèn)务(wù)。

　　公(gōng)开资料(liào)显示，AI通过数据学习(xí)一层层的神经网络，机器自主分(fēn)辨(biàn)参数，不断地(dì)将参数归(guī)类、计算，形成(chéng)机(jī)器自我的学习(xí)。神经网络在机器学习和认知(zhī)科(kē)学领域，是一种模仿(fǎng)生(shēng)物神经网络（动(dòng)物的中枢神经系统，特别是大(dà)脑(nǎo)）的结构和功能的数学模型或计(jì)算模(mó)型(xíng)。

　　神经网络由大量的人工(gōng)神经(jīng)元联结进(jìn)行计算(suàn)。大多数情况下(xià)人工神经网络能在(zài)外界(jiè)信息的(de)基(jī)础(chǔ)上改变(biàn)内部结构，具备学习功能。

　　据(jù)财联社不完全整理，近期在互动(dòng)易平(píng)台回复(fù)人(rén)工神经元相关业务(wù)的(de)上(shàng)市公司包括中科(kē)曙光、科大讯(xùn)飞、金自(zì)天正、大富科技、深水海纳等，具体情况如下(xià)：

　　具体来看，科(kē)大讯飞的讯飞超脑通过大(dà)数据(jù)、云计算和移公元1世纪是哪一年到哪一年，公元1世纪是什么年代(yí)动(dòng)互联网，并将算法(fǎ)直接和应用结合，在应用中不断(duàn)迭代循(xún)环优化(huà)。<公元1世纪是哪一年到哪一年，公元1世纪是什么年代strong>讯飞(fēi)超脑采用(yòng)了对大(dà)脑的深入解剖学，使人工神(shén)经网(wǎng)络像人的大脑神经元更(gèng)加接近，从而(ér)使用(yòng)类(lèi)似的人工神(shén)经元方式(shì)感知认知智能问(wèn)题。

　　中(zhōng)科曙光建设(shè)“全国一(yī)体化算力服务(wù)平台”，通过统(tǒng)一的算(suàn)力服务门户，实现(xiàn)全国(guó)范围内(nèi)智能算力(lì)、通用算(suà公元1世纪是哪一年到哪一年，公元1世纪是什么年代n)力资源的融合调度及弹(dàn)性(xìng)供(gōng)给，满足各类用户(hù)对算力的多样(yàng)化(huà)、可(kě)靠性和(hé)便(biàn)捷性的需求。在类脑智能领域，携手(shǒu)复旦大学类脑智能科学与(yǔ)技(jì)术(shù)研究院，依托(tuō)公司全国一体化算力服务平(píng)台，支撑全脑860亿神经(jīng)元规模的全(quán)脑(nǎo)模拟计(jì)算。

　　不过(guò)，值得注意的是，有分析人(rén)士表示(shì)，关(guān)于人类大脑(nǎo)和神经细胞，还(hái)有很多不了解(jiě)的地方(fāng)。事实上，不知(zhī)道神经细胞是如何利用这15种特征中的许多特征。

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