据媒体(tǐ)报道，来自(zì)英国牛(niú)津大学(xué)、IBM欧(ōu)洲研究所和美国得克萨斯大学的一个科研团队宣布了一项重要成就：他们通(tōng)过(guò)堆叠(dié)二维(wéi)（2D）材料，开发(fā)出一(yī)种(zhǒng)厚度仅(jǐn)几个(gè)原子(zi)大小的(de)人(rén)工神经元，其(qí)能(néng)够处(chù)理光和电(diàn)信号进行计算(suàn)，有望用于(yú)下一代(dài)人工智能计算，也(yě)有(yǒu)助科学家(jiā)更好(hǎo)地模拟和理解人脑。相关研究成果刊载于最新一期《自然·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内人(rén)士分析指出，人工智能应(yīng)用的发展呈指数级增长，对计算能力也(yě)提出了越来越(yuè)高的要求，只(zhǐ)有开发出(chū)革命性硬件，才能适应柴进的性格特点和主要事迹概括，武松的性格特点和主要事迹(yīng)未来算力爆炸(zhà)时代的要求。而(ér)此次科研人员用了3种2D材(cái)料制备出了薄如原子柴进的性格特点和主要事迹概括，武松的性格特点和主要事迹的(de)人工神(shén)经元，它能学(xué)习(xí)和处(chù)理更加(jiā)复杂的任务。

　　公开资(zī)料显示，AI通过(guò)数据学习一层(céng)层的神经网络，机器(qì)自主分辨参数，不断(duàn)地将参数归类、计算，形成机器自我的学(xué)习。神经网络(luò)在机(jī)器学习和认(rèn)知科学领域(yù)，是一种(zhǒng)模(mó)仿生物神经(jīng)网络（动物的中枢神经(jīng)系统，特别是(shì)大脑(nǎo)）的结构和功能的数学模型或计算模型。

　　神经网络(luò)由(yóu)大量的人工(gōng)神经(jīng)元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上(shàng)改变内部结(jié)构，具备学(xué)习功能。

　　据财联社不(bù)完全整(zhěng)理，近(jìn)期在互动易平台回复人工(gōng)神经(jīng)元相关业务的上(shàng)市公司包括(kuò)中(zhōng)科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自天正、大富科(kē)技(jì)、深(shēn)水(shuǐ)海(hǎi)纳等(děng)，具体情况如下：

　　具(jù)体来看，科大讯飞的(de)讯飞(fēi)超脑通(tōng)过(guò)大数据(jù)、云(yún)计(jì)算和移动互(hù)联网，并(bìng)将算(suàn)法直接和(hé)应用结合，在应用中不断迭代(dài)循(xún)环优化。讯飞超(chāo)脑(nǎo)采用(yòng)了对(duì)大(dà)脑的深入(rù)解剖(pōu)学，使人工神经(jīng)网(wǎng)络像人(rén)的大脑神经元(yuán)更加接近，从(cóng)而(ér)使用类(lèi)似的人工神经元方式感知认(rèn)知智能问题(tí)。

　　中科曙(shǔ)光建设“全(quán)国(guó)一体化算(suàn)力(lì)服(fú)务(wù)平台”，通过统一的(de)算(suàn)力服(fú)务门(mén)户(hù)，实现全(quán)国范(fàn)围内智能算(suàn)力、通用算力资(zī)源(yuán)的融合(hé)调度及弹(dàn)性供给，满足各类用户(hù)对算力的多样化(huà)、可(kě)靠性和便捷性的需求。在类脑智能领域，携手(shǒu)复旦(dàn)大学(xué)类脑智能科(kē)学与技术研(yán)究院(yuàn)，依(yī)托公司全(quán)国一体化算力服务平台，支撑全(quán)脑860亿神经元规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得(dé)注意的是，有(yǒu)分析人(rén)士表示，关(guān)于(yú)人类(lèi)大脑(nǎo)和神经细(xì)胞，还有很(hěn)多(duō)不了解的地方。事实上，不知(zhī)道神经(jīng)细胞是如何利用这15种特(tè)征中的许(xǔ)多特征。

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