据媒(méi)体报道，来自英国牛津(jīn)大学、IBM欧洲研究所和美国(guó)得克萨(sà)斯大学的一个科研团队宣布了一项重要(yào)成(chéng)就：他们(men)通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几个(gè)原(yuán)子大小的人工神经(jīng)元，其能够(gòu)处理光和电信号(hào)进行计(jì)算(suàn)，有(yǒu)望用于下(xià)一(yī)代人工(gōng)智能计(jì)算，也有(yǒu)助科学家更好(hǎo)地模(mó)拟和理(lǐ)解人脑(nǎo)。相关研(yán)究成果刊载于最(zuì)新(xīn)一期《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指出(chū)，人工(gōng)智能应用的发展呈指数级增长，对计算能力也提(tí)出了越来越高的要求，只有开(kāi)发(fā)出革命性(xìng)硬(yìng)件，才能适应未来算力(lì)爆炸时代的要(yào)求。而此(cǐ)次科研(yán)人(rén)员用了3种2D材(cái)料制备出了薄如(rú)原子的(de)人工神经元(yuán)，它(tā)能(néng)学(xué)习和处理更加(jiā)复杂(zá)的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一层(céng)层的神经(jīng)网(wǎng)络，机器自(zì)主(zhǔ)分辨参数，不断地(dì)将参(cān)数归类、计算，形成机器自我(wǒ)的(de)学习。神经网络(luò)在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网(wǎng)络（动(dòng)物(wù)的(de)中枢神经系统，特别是大(dà)脑）的(de)结构和功能的(de)数(shù)学模(mó)型或(huò)计算(suàn)模型。

　　神经网络由大量(liàng)的(de)人工神经元联结进行计算。大(dà)多数情况下人(rén)工神经(jīng)网络(luò)能在外界(jiè)信息的基础上改变(biàn)内(nèi)部(bù)结构，具备(bèi)学习功能。

　　据财联社(shè)不(bù)完全整理，近(jìn)期(qī)在互动易平台回复人(rén)工(gōng)神(shén)经元相关(guān)业务的上(shàng)市公司包括中(zhōng)科曙光(guāng)、科大(dà)讯飞、金自天正、大富科(kē)技、深(shēn)水海(hǎi)纳(nà)等，具体(tǐ)情(qíng)况如(rú)下：

　　具体来看，科大讯(xùn)飞的讯飞超脑通过大数据、云计算和移动互(hù)联网(wǎng)，并(bìng)将算法(fǎ)直接和(hé)应(yīng)用(yòng)结合，在应用中不断迭(dié)代(dài)循环(huán)优化。讯飞超脑采用了对(duì)大脑的深入解剖学，使(shǐ)人工神经网络像(xiàng)人的大脑神经元更加接近，从(cóng)而使用类似(shì)的人(rén)工神经元(yuán)方(fāng)式感知认(rèn)知(zhī)智能问(wèn)题(tí)。

　　中科曙光(guāng)建设“全国一体化算(suàn)力服务平台”，通过统一的算力(lì)服务门户，实现全国范围内智能算力(lì)、通用(yòng)算力资(zī)源的融合调(diào)度(dù)及弹性(xìng)供给，满足各类用(yòng)户对算力的多样化、可靠性和便捷性的需(xū)求。在类脑智能领域，携手复旦大学(xué)类脑智能科学(xué)与技(jì)术(shù)研究院(yuàn)，依托公司全国一体化(huà)算力服(fú)务平台，支撑全脑860亿神经元规模的全脑模(mó)拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士(shì)表示，关(guān)于(yú)人类大脑(nǎo)和(hé)神经细(xì)胞，还有很(hěn)多不了解的地方。事实上，不(bù)知(zhī)道神经(jīng)细胞(bāo)是如何(hé)利用这15种特征中的许多特征。

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