据媒(méi)体报道，来自(zì)英国牛津大学、IBM欧洲研究(jiū)所和美国(guó)得克萨斯大学(xué)的一个(gè)科研(yán)团队宣布了(le)一项重要成就：他们通(tōng)过(guò)堆叠二维（2D）材料，开发出一种(zhǒng)厚度仅几个原子大小的人工神经元，其能够处(chù)理光和(hé)电信号进行计算，有望(wàng)用(yòng)于下一代人工智能计算，也(yě)有助科(kē)学家更好地模(mó)拟和(hé)理解人脑(nǎo)。相关研究成果刊载于最新(xīn)一期《自然(rán)·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指出，人(rén)工智(zhì)能应(yīng)用的(de)发(fā)展呈指数级增长，对计算(suàn)能力也(y一方水等于多少吨水，一方水等于多少吨水ě)提出了越来越高的要求，只有开发出革命性硬(yìng)件，才(cái)能适应未来算力爆炸时代的要求。而此(cǐ)次科研人员用了(le)3种2D材料制(zhì)备出(chū)了(le)薄如原子(zi)的人工神经元，它能(néng)学习和(hé)处理更加复(fù)杂的(de)任(rèn)务。

　　公开资料显示(shì)，AI通过(guò)数(shù)据学习一层层的(de)神经网络，机器自主分辨(biàn)参数，不断地将参数归类、计算，形成机器自我的(de)学习。神经网(wǎng)络在机(jī)器学习和认知(zhī)科学领(lǐng)域，是(shì)一种模(mó)仿生物神(shén)经网络（动物的中枢神经系(xì)统(tǒng)，特(tè)别是大脑）的结构和(hé)功能的数学(xué)模型(xíng)或(huò)计算模型。

　　神(shén)经网络由大量(liàng)的人工神经(jīng)元(yuán)联(lián)结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在(zài)外界信息的基础上改变(biàn)内部结构，具备学习(xí)功能。

　　据财(cái)联社不完全(quán)整理(lǐ)，近期在互(hù)动易平台(tái)回复人工神经元相关业务的(de)上(shàng)市(shì)公司包(bāo)括中科曙光、科大(dà)讯(xùn)飞(fēi)、金自天正、大富科技、深(shēn)水海纳等(děng)，具体(tǐ)情(qíng)况如下：

　　具体(tǐ)来看，科大(dà)讯飞的讯(xùn)飞超脑通过大数据、云(yún)计算和移动互(hù)联网，并将算法(fǎ)直接和应用结合，在应用中(zhōng)不(bù)断迭代循环优(yōu)化(huà)。讯飞超(chāo)脑(nǎo)采用了对大脑的深入解(jiě)剖(pōu)学，使人工神经网络(luò)像人的大脑神经元(yuán)更加接近，从而使(shǐ)用类似的人工神经(jīng)元方式感知认知(zhī)智能问题。

　　中科(kē)曙光建设“全国一(yī)体化算力服务平台”，通过统(tǒng)一的算力服务门户(hù)，实现全国范围内(nèi)智能算力、通(tōng)用算力(lì)资(zī)源的融合调度及弹(dàn)性供(gōng)给，满(mǎn)足各类用户(hù)对算力的(de)多样化、可靠性和便(biàn)捷(jié)性的需求。在类脑智能领域，携(xié)手复旦大学类(lèi)脑智能科学(xué)与技术研究(jiū)院，依托公(gōng)司(sī)全国(guó)一体(tǐ)化算力服(fú)务平台，支撑全脑860亿神经元规模的全(quán)脑模拟(nǐ)计(jì)算。

　　不过，值得注意的是，有分(fēn)析(xī)人士表示，关于(yú)人类大脑和神(shén)经(jīng)细胞，还有很多不了解的地方。事实上，不知道(dào)神经细胞是如何利用这(zhè)15种(zhǒng)特征中(zhōng)的(de)许(xǔ)多(duō)特征。

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