据媒体(tǐ)报道，来自英国牛津(jīn)大学、IBM欧洲研究(jiū)所和美国得(dé)克(kè)萨斯大学的一个科研团队(duì)宣(xuān)布了一项重要成就：他(tā)们通过(guò)堆(duī)叠(dié)二(èr)维（2D）材料，开发出一种厚度仅几个(gè)原子大小的(de)人工(gōng)神经元微端是什么意思 手机端玩的叫微端吗，其能够处理光和电信(xìn)号(hào)进行计算，有望用于下一代人工智能(néng)计算，也有助科学家更好地模拟和理解人(rén)脑。相关(guān)研(yán)究成果刊(kān)载于最(zuì)新(xīn)一期《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业内人士分析指出(chū)，人工智能应用(yòng)的发展(zhǎn)呈(chéng)指数(shù)级增长(zhǎng)，对计(jì)算能力也(yě)提出了越(yuè)来越高的要求，只有开(kāi)发出(chū)革(gé)命(mìng)性硬件，才能适应未来算(suàn)力爆炸(zhà)时(shí)代的要(yào)求。而此次科研人员用(yòng)了3种2D材料制(zhì)备出了薄如原子的人工神经元，它能学习和处理更(gèng)加复(fù)杂(zá)的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学(xué)习一层层的神经网络，机(jī)器自主分辨参数，不断地(dì)将参(cān)数归类、计算，形(xíng)成机(jī)器自我的学习(xí)。神经网络在机器学习和(hé)认知科学领(lǐng)域，是一种模仿(fǎng)生物(wù)神经(jīng)网络（动物的(de)中枢神经系统(tǒng)，特别是大脑）的(de)结构和功能的(de)数学(xué)模型或(huò)计算模(mó)型。

　　神经网络由大量的人(rén)工神(shén)经(jīng)元联结进行计算。大多数情况下(xià)人工神经网络能在外界信息的基(jī)础上改变内部(bù)结构，具备学习(xí)功能。

　　据财联社不完全(quán)整理，近期在互动易(yì)平(píng)台回(huí)复人工神经元(yuán)相关业务的上(shàng)市公司(sī)包括(kuò)中(zhōng)科(kē)曙光、科大讯飞、金自天正、大(dà)富(fù)科技、深水海(hǎi)纳等，具体情(qíng)况如下：

　　具体来(lái)看，科大讯飞的讯飞(fēi)超脑通(tōng)过大数据、云计(jì)算(suàn)和移动(dòng)互联网，并将算法直接和应用结(jié)合(hé)，在应用(yòng)中不断迭代循环优化。讯飞超脑采(cǎi)用了对大脑的深入解(jiě)剖学，使人工神经网络像人的(de)大(dà)脑神经元更加(jiā)接(jiē)近，从(cóng)而(ér)使用类似的人工神(shén)经元方(fāng)式感知认(rèn)知智能(néng)问(wèn)题。

　　中科(kē)曙(shǔ)光建设(shè)“全国(guó)一体化算力(lì)服务(wù)平台”，通过统(tǒng)一的算力服务门(mén)户，实现全国范围内智能算力、通用算力资源的(de)融合(hé)调度及弹性供(gōng)给，满足各类用(yòng)户对算(suàn)力的多样(yàng)化、可靠性和(hé)便捷(jié)性的(de)需求(qiú)。在类脑智能领域，携手复旦(dàn)大学类脑(nǎo)智能科(kē)学(xué)与技术(shù)研究(jiū)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(guī)模(mó)的全脑模拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注意(yì)的(de)是，有分析人士表示，关于人类大脑和神经细(xì)胞，还有很多不了解的地方。事实(shí)上(shàng)，不知道神(shén)经(jīng)细(xì)胞是如何利用这(zhè)15种特征中的许多特征(zhēng)。

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