据(jù)媒(méi)体报道，来自英国牛津大(dà)学(xué)、IBM欧(ōu)洲研(yán)究所(suǒ)和美国得(dé)克萨斯(sī)大学的一个科(kē)研团队宣布了一项重要成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发(fā)出一种厚(一米等于多少微米等于多少纳米，一厘米等于多少微米hòu)度仅几个原子大小的人工神(shén)经元，其能够处理光和(hé)电(diàn)信号进行计算，有望用于下一代(dài)人工智能计算，也(yě)有助科(kē)学家更好地模(mó)拟和理解人脑(nǎo)。相关研究(jiū)成(chéng)果刊载于最新一期《自然·纳米技(jì)术》杂志。

　　业(yè)内(nèi)人士分(fēn)析指出，人工智能应(yīng)用(yòng)的(de)发展呈(chéng)指数级增长，对(duì)计算能力(lì)也提出(chū)了越来越高的(de)要求，只有开发(fā)出(chū)革命性硬件(jiàn)，才能适应未(wèi)来算力爆炸时代的要求。而此(cǐ)次科研人员用了3种2D材料制备出(chū)了薄如原(yuán)子的人工神经元(yuán)，它能(néng)学(xué)习(xí)和处理更加复(fù)杂(zá)的任务(wù)。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过数据(jù)学习一(yī)层层的(de)神经网络，机器自主分辨参数，不断(duàn)地将参(cān)数归(guī)类、计算，形成(chéng)机器自我的(de)学习。神经(jīng)网络在机器学(xué)习和认知科(kē)学领域，是一种模(mó)仿生物(wù)神经网络(luò)（动物(wù)的中(zhōng)枢神经系统，特别是大(dà)脑(nǎo)）的结构和功能(néng)的数学(xué)模(mó)型或计(jì)算模型。

　　神经网络由大量的(de)人工神经(jīng)元联结进行计算。大多数情况(kuàng)下人工神经网络能在外(wài)界信息的基础(chǔ)上(shàng)改变(biàn)内部结构，具备学习(xí)功能。

　　据财联社不完全整理，近期在互动易平(píng)台回复(fù)人工神(shén)经元相关业务(wù)的上市(shì)公司包括中科曙光、科大讯飞、金自天正、大(dà)富科技、深(shēn)水海(hǎi)纳等，具(jù)体(tǐ)情况如下(xià)：

　　具体来看，科大讯飞的讯飞超脑(nǎo)通(tōng)过大(dà)数据一米等于多少微米等于多少纳米，一厘米等于多少微米、云计算和移动互联网，并将(jiāng)算法直接和应用结合，在应用中不(bù)断(duàn)迭代循环(huán)优化(huà)。讯飞超脑采用了(le)对大脑的深入解剖学，使人(rén)工(gōng)神经网络像人(rén)的大脑神经元(yuán)更(gèng)加接近，从(cóng)而使用类似的人(rén)工神经元方式(shì)感知(zhī)认(rèn)知智能问(wèn)题。

　　中(zhōng)科曙光建设“全国一体化(huà)算(suàn)力(lì)服务平(píng)台(tái)”，通(tōng)过统一的算(suàn)力服务门户，实现全国范(fàn)围内智能算力、通用算力资源的融合(hé)调度及弹性供给，满足各类用户对算力的多样(yàng)化、可靠性(xìng)和便(biàn)捷性的需求(qiú)。在类脑智(zhì)能领域，携手复旦(dàn)大学(xué)类脑智能科学(xué)与技术研究院，依托(tuō)公司全(quán)国一体化算力服务(wù)平台，支撑全(quán)脑(nǎo)860亿神经元(yuán)规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是(shì)，有分析人(rén)士表示，关(guān)于人类大脑和神经细胞，还有(yǒu)很多不了解的地方。事实上(shàng)，不知道神经细(xì)胞是如何(hé)利用(yòng)这(zhè)15种特征中(zhōng)的许多特征。

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