据(jù)媒体报道，来自英(yīng)国(guó)牛津大学、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大学的一个科研(yán)团队宣(xuān)布了(le)一项重要成(chéng)就：他们通过(guò)堆叠二(èr)维（2D）材料，开(kāi)发出一种(zhǒng)厚(hòu)度仅几个(gè)原子大小的人工神(shén)经(jīng)元，其能够处理(lǐ)光和电(diàn)信(xìn)号进行计算，有望用于下一代(dài)人(rén)工智能(néng)计算，也有助科(kē)学家(jiā)更好地(dì)模拟和理解人脑。相关研究成果(guǒ)刊载于(yú)最(zuì)新(xīn)一期《自然·纳米技术》杂(zá)志。

　　业内人士(shì)分析(xī)指出，人(rén)工智能应用的发展呈指数级增(zēng)长(zhǎng)，对计算能力(lì)也提出了越来越(yuè)高的(de)要求，只有开发出革命性(xìng)硬件(jiàn)，才能适应未来(lái)算力爆炸时代的要(yào)求。而此次科研人(rén)员用了3种(zhǒng)2D材料制备(bèi)出了薄如原子的人工神经元，它能学习(xí)和(hé)处理更(gèng)加复杂的任务。

　　公开资料显示(shì)，AI通(tōng)过数据学(xué)习一层(céng)层(céng)的(de)神经网(wǎng)络，机器自主分辨(biàn)参(cān)数，不断(duàn)地将(jiāng)参数(shù)归(guī)类、计算，形成机器自我的(de)学习(xí)。神经网络在机器(qì)学习(xí)和认知科(kē)学领域，是(shì)一种模仿(fǎng)生(shēng)物神经网络(luò)（动物(wù)的中(zhōng)枢(shū)神经系统，特别(bié)是大脑）的结构(gòu)和(hé)功能(néng)的(de)数学模型(xíng)或(huò)计算模型(xíng)。

　　神经网(wǎng)络由大(dà)量的人工(gōng)神经元联结进(jìn)行计(jì)算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上(shàng)改变内部结构，具备学习(xí)功能。

　　据财联(lián)社不(bù)完全整理，近(jìn)期(qī)在(zài)互动易平台回复人(rén)工神经元相关业务(wù)的上(shàng)市公司包(bāo)括中科曙光(guāng)、科(kē)大讯飞(fēi)、金(jīn)自天正、大富科技、深水海(hǎi)纳等，具体情(qíng)况如下：

　　具(jù)体来看(kàn)，科大讯飞的讯飞(fēi)超脑(nǎo)通过大数(shù)据、云计(jì)算和移(yí)动互联网，并将算法直(zhí)接和(hé)应(yīng)用结(jié)合，在应用中不断迭(dié)代(dài)循环优化。讯飞超脑(nǎo)采用书名号之间有没有标点符号，书名号之间有标点符号么='color: #ff0000; line-height: 24px;'>书名号之间有没有标点符号，书名号之间有标点符号么g>了对大脑的深(shēn)入解剖学，使人工神经网(wǎng)络像(xiàng)人的大脑(nǎo)神经(jīng)元更加接近(jìn)，从而使用类似的人工神经元方式感知认知智能问题。

　　中(zhōng)科曙光建设“全(quán)国一(yī)体化算力服(fú)务平台”，通过统一(yī)的算力(lì)服(fú)务门户(hù)，实现全(quán)国(guó)范(fàn)围内智(zhì)能算力、通(tōng)用算力(lì)资源的融合调度及弹性供给，满足各(gè)类用户对算力的(de)多样化(huà)、可靠性和便捷性的(de)需求。在(zài)类脑智能领域，携手复旦大学(xué)类(lèi)脑智能科学与(yǔ)技术研究院，依托公司全国(guó)一体化算力(lì)服务(wù)平台(tái)，支(zhī)撑全脑860亿神经元规模的(de)全脑模拟(nǐ)计算。

　　不过(guò)，值得注(zhù)意的(de)是(shì)，有分析人士表示，关于人类大脑和神经(jīng)细胞(bāo)，还有很多不了解的地(dì)方(fāng)。事实上(shàng)，不知道神经细胞是如何利(lì)用这15种特征(zhēn书名号之间有没有标点符号，书名号之间有标点符号么g)中的许多(duō)特(tè)征。

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