据媒体(tǐ)报(bào)道，来自(zì)英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国得(dé)克萨斯大学的一(yī)个(gè)科研团(tuán)队宣(xuān)布(bù)了一(yī)项重(zhòng)要成就：他们通过堆(duī)叠二维（2D）材料(liào)，开发(fā)出一种厚度仅(jǐn)几个原子(zi)大小的人(rén)工神经(jīng)元，其(qí)能(néng)够(gòu)处(chù)理(lǐ)光和(hé)电信号进行(xíng)计算，有望用于下一代人工智能计(jì)算，也有助科学家更好(hǎo)地模拟和理解(jiě)人脑。相关研究成果刊载于最新(xīn)一(yī)期《自(zì)然·纳米(mǐ)技术(shù)》杂志(zhì)。

　　业(yè)内人士分析指出，人工智能应用的(de)发展呈指数级增长，对计算能(néng)力也提出了越来越高的要求，只有开(kāi)发出革(gé)命性(xìng)硬件(jiàn)，才能(néng)适应未来算(suàn)力爆(bào)炸(zhà)时(shí)代的要求。而此次科研人员(yuán)用(yòng)了3种(zhǒng)2D材料制备出了薄如原子的人工(gōng)神经元，它能(néng)学习(xí)和处理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公开资料显示(shì)，AI通(tōng)过(guò)数据学习一层层的(de)神经网络，机(jī)器(qì)自主(zhǔ)分(fēn)辨参数，不(bù)断地将参数归(guī)类、计算，形成机器自我的学习。神(shén)经(jīng)网(wǎng)络在机(jī)器学习和认知科学领域，是一种(zhǒng)模(mó)仿生物神经(jīng)网络（动(dòng)物的中枢神经系(xì)统，特别是大脑）的结构和功能的数(shù)学模型或(huò)计(jì)算(suàn)模(mó)型。

　　神经网络由大量的(de)人工神经元联结进行计算。大多(duō)数情(qíng)况下人工神经(jīng)网络(luò)能在外界信息的基础(chǔ)上改变(biàn)内部结构，具备学习功能。

　　据财联(lián)社不(bù)完全整理，近(jìn)期在互动易平台回复(fù)人工神经元相关业务的上市(shì)公(gōng)司包括中(zhōng)科曙光、科大讯飞(fēi)、金自(zì)天正、大(dà)富科技、深水海纳(nà)等，具体情况如(rú)下：

　　具(jù)体来看(kàn)，科大讯飞的讯飞超脑通过大数据、云计算和移(yí)动(dòng)互联网(wǎng)，并将算(suàn)法直(zhí)接和(hé)应(yīng)用(yòng)结什么的阳光填合适的词 阳光恰当的词语有哪些合，在应(yīng)用中不(bù)断(duàn)迭代循环优(yōu)化。讯(xùn)飞超脑采用了对(duì)大脑的深(shēn)入解(jiě)剖学，使人工神经网络像人的大脑神经元更(gèng)加(jiā)接近，从而(ér)使用类似的人工(gōng)神(shén)经元方式感知认知智能(néng)问题。

　　中科曙光建(jiàn)设(shè)“全(quán)国一(yī)体化算力服务平台”，通过统一的算(suàn)力服务门户，实现什么的阳光填合适的词 阳光恰当的词语有哪些全(quán)国范(fàn)围内智(zhì)能算力、通用算力资源的融合调度(dù)及弹(dàn)性供给，满足各(gè)类用户对算力的多样化、可靠性和便捷性的需求。在类脑智能领域，携手复旦大学(xué)类脑智能科学与(yǔ)技术(shù)研究院，依托公司全(quán)国一体化算力服务平台，支撑全脑(nǎo)860亿神经元规模的全脑模拟计算。

　　不(bù)过(guò)，值得注意的是，有分析人士表(biǎo)示(shì)，关于人类大脑和(hé)神经(jīng)细(xì)胞，还(hái)有(yǒu)很(hěn)多不了解的地(dì)方。事实上，不知道神(shén)经(jīng)细胞是(shì)如何利(lì)用这15种特(tè)征中的许多(duō)特征。

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