据(jù)媒(méi)体报道(dào)，来自英国牛津(jīn)大学、IBM欧洲研究所和美国(guó)得克萨斯(sī)大学(xué)的一个(gè)科研团(tuán)队宣(xuān)布了一(yī)项重(zhòng)要成就：他们通过堆(duī)叠(dié)二维（2D）材(cái)料，开发出(chū)一种厚度(dù)仅几(jǐ)个原子(zi)大小的(de)人工神(shén)经元，其能够处(chù)理光和电信号进行(xíng)计(jì)算(suàn)，有望用于(yú)下一代人工智能计算，也(yě)有助科学家更好地模拟和理解人脑(nǎo)。相关研究成果刊载于最新一(yī)期(qī)《自然·纳(nà)米技术(shù)》杂(zá)志。

　　业内人士分析指出，人工智能应用(yòng)的发展呈指(zhǐ)数级(jí)增长(zhǎng)，对计算能力也提出了越来(lái)越(yuè)高的要求(qiú)，只(zhǐ)有开(kāi)发出革命(mìng)性硬件，才能适应(yīng)未来(lái)算力爆炸时(shí)代的要求。而此次科研人员用了(le)3种2D材料制备出了薄如原子的人工(gōng)神经元，它(tā)能学习和处理更加复杂的任务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过数据学习一(yī)层(céng)层的(de)神经(jīng)网络，机器自主(zhǔ)分辨参数，不断地将参数(shù)归类、计算，形成机器自我的(de)学习。神经网络在机器学习和认(rèn)知科学(xué)领域，是一种模仿(fǎng)生物(wù)神经网(wǎng)络（动物的中枢神经系统，特别是大(dà)脑）的(de)结构和(hé)功(gōng)能(néng)的数(shù)学(xué)模(mó)型或计算(suàn)模型(xíng)。

　　神经网络由(yóu)大量的人工(gōng)神经元联结(jié)进(jìn)行计算。大多数(shù)情况下人工(gōng)神经网(wǎng)络能(néng)在外界信息的基(jī)础上改变内部结构(gòu)，具备学习功能。

　　据财联(lián)社不完全整(zhěng)理，近期在互动(dòng)易(yì)平台(tái)回(huí)复人(rén)工(gōng)神经元相(xiāng)关业(yè)务的(de)上(shàng)市(shì)公(gōng)司(sī)包(bāo)括中科曙光、科大讯(xùn)飞、金(jīn)自天(tiān)正、大富科技、深水海纳等，具(jù)体情(qíng)况如下：

　　具(jù)体(tǐ)来看，科(kē)大(dà)讯飞(fēi)的讯飞(fēi)超(chāo)脑通过(guò)大数据、云(yún)计(jì)算和移动互联(lián)网，并将算法直接和应用结合，在(zài)应用中不断(duàn)迭代循环优化(huà)。讯(xùn)飞超脑采用了对(duì)大脑的深入(rù)解剖(pōu)学，使人工神经网络像人的大脑神经(jīng)元更加接近，从(cóng)而使用类似的人工神经元方式(shì)感(gǎn)知认知智能问题。

　　中科曙(shǔ)光建设(shè)“全国一体化算力服务平(píng)台”，通过统(tǒng)一的算力服务门户，实现全国范围内智能(néng)算力、通用算力资源的融合调度(dù)及弹性供给(gěi)，满足(zú)各类用户对算力的(de)多(duō)样化、可靠性和(hé)便(biàn)捷性的需(xū)求。在类(lèi)脑智能(néng)领域，携(xié)手(shǒu)复旦大学类脑智能科(kē)学(xué)与技术研究院，依托公(gōng)司(sī)全国一体化算(suàn)力服务40kg是多少斤ng>平台(tái)，支撑(chēng)全脑860亿神经元(yuán)规模的全(quán)脑(nǎo)模(mó)拟计算。

　　不过(guò)，值(zhí)得注意的是，有分析人士(shì)表示，关(guān)于(yú)人类大(dà)脑和(hé)神经(jīng)细胞，还(hái)有很多(duō)不了解的地方。事实(shí)上，不知道神经细(xì)胞是(shì)40kg是多少斤如何利用(yòng)这15种特征(zhēng)中的(de)许多特征。