据媒体报(bào)道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和(hé)美国得克萨斯大学(xué)的(de)一个科研团(tuán)队宣布了一项重要成就：他们通过堆(duī)叠二维（2D）材料，开(kāi)发(fā)出一(yī)种(zhǒng)厚度仅几个原子大小的人工神经元，其能(néng)够处理光和(hé)电信(xìn)号进(jìn)行(xíng)计(jì)算，有望用于下一代人工智能计(jì)算，也有助(zhù)科(kē)学家更(gèng)好地模拟和理解人脑。相关研(yán)究成果(guǒ)刊(kān)载于最(zuì)新一期《自然(rán)·纳米技术》杂志。

　　业内人(rén)士(shì)分(fēn)析指出，人(rén)工(gōng)智能应(yīng)用的发展(zhǎn)呈指数级增长，对计算能力(lì)也(yě)提出(chū)了越来越高的(de)要求，只(zhǐ)有开(kāi)发出革命性硬件，才能适应未来算力爆炸时代的要求。而此次科研人员用了3种2D材料制备(bèi)出了薄如原子的人工神经元，它能学习(xí)和处理更加(jiā)复(fù)杂的任(rèn)务。

　　公开资料(liào)显示(shì)，AI通过(guò)数据学习一层层的神(shén)经网络，机器(qì)自主分辨参数，不断地将参(cān)数归类(lèi)、计算，形成机陈睿怎么了，b站陈睿事件器自我的学习。神经网络在机器学(xué)习和认知科学(xué)领(lǐng)域(yù)，是一种模仿生(shēng)物(wù)神经网络（动物的中枢(shū)神经系(xì)统，特别是大(dà)脑(nǎo)）的结(jié)构和功能的数(shù)学模型(xíng)或计算模型(xíng)。

　　神经网络由大量的人工神(shén)经元(yuán)联结(jié)进(jìn)行计算。大多数情况下(xià)人工神经网络能(néng)在外(wài)界信息(xī)的基础(chǔ)上(shàng)改变内(nèi)部(bù)结构，具备学(xué)习功能。

　　据(jù)财联社不完全整理(lǐ)，近期在互(hù)动易平台回复人(rén)工神经元相关业务的上市公司包括中科曙光(guāng)、科大讯飞(fēi)、金自天正、大富科(kē)技、深水海纳等，具体情况如(rú)下(xià)：

　　具(jù)体来看(kàn)，科大讯飞(fēi)的(de)讯(xùn)飞超脑通(tōng)过(guò)大数据、云计算和(hé)移动(dòng)互联网(wǎng)，并将算法直接(jiē)和应用结合，在(zài)应用中不断迭代循环优化(huà)。讯飞超(chāo)脑采用了对大脑的深入解剖学，使人工(gōng)神经网络像人的大脑(nǎo)神经元更加接(jiē)近，从而使用类(lèi)似的人(rén)工神经(jīng)元方式感知认知智(zhì)能(néng)问题。

　　中科曙光建设“全国一体化算力(lì)服务平(píng)台”，通过统(tǒng)一的算力(lì)服务门户，实现全国范(fàn)围(wéi)内智能(néng)算(suàn)力、通用算力资源的融(róng)合调度及弹性供给，满足各(gè)类(lèi)用户(hù)对(duì)算力的多样(yàng)化(huà)、可靠性和便捷性的需(xū)求(qiú)。在类脑智能领域，携手复旦大学类脑智能科学与技术(shù)研究(jiū)院，依托公司全(quán)国一体化(huà)算力服务平(píng)台(tái)，支撑(chēng)全脑860亿神经元规模的全脑模拟(nǐ)计算(suàn)。

　　不(bù)过，值得注意的是，有分析人(rén)士表示，关于人类大脑和神经(jīng)细(xì)胞，还有很多不了(le)解(jiě)的(de)地方。事实(shí)上，不知道神(shén)经细胞是如何(hé)利用这15种特(tè)征中的(de)许多特征。

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