据媒体(tǐ)报道(dào)，来(lái)自英(yīng)国(guó)牛津大(dà)学(xué)、IBM欧(ōu)洲研究所和美国(guó)得克萨斯大(dà)学的一个(gè)科研团队(duì)宣(xuān)布了一项(xiàng)重要(yào)成就：他(tā)们通过堆叠(dié)二(èr)维（2D）材料，开发出一种厚(hòu)度仅(jǐn)几个(gè)原子大小的人(rén)工(gōng)神经元，其(qí)能够(gòu)处(chù)理光和电信(xìn)号进行(xíng)计算，有望用于下一代人工智(zhì)能计算，也有(yǒu)助科学(xué)家更好地模拟和理(lǐ)解人(rén)脑。相关研究成果刊载(zài)于最(zuì)新一期《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业内人(rén)士分析指出，人工智能应用(yòng)的发展呈指数级增长，对计算能力也(yě)提(tí)出了越来越高的要求，只有(yǒu)开发出(chū)革命性硬件，才(cái)能适(shì)应未来算力爆(bà宋朝二府三司分别是什么，二府三司分别是什么东府和西府o)炸时代(dài)的(de)要(yào)求。而此次科研人员用了3种2D材料制备出了薄如原子的人工神经元，它(tā)能学习和处理更(gèng)加复杂(zá)的任务。

　　公开(kāi)资料(liào)显(xiǎn)示(shì)，AI通过数据学习(xí)一层层(céng)的神经网络，机器自主分辨参数，不断地将(jiāng)参数归类、计算，形成机器自我的学(xué)习。神经(jīng)网络在机器学习和(hé)认(rèn)知科学领域，是一(yī)种模仿(fǎng)生(shēng)物神经网络（动(dòng)物(wù)的中枢神经系统，特(tè)别是大脑(nǎo)）的结构和功能的(de)数学(xué)模(mó)型或计算模型。

　　神经(jīng)网络(luò)由大量(liàng)的(de)人工(gōng)神经(jīng)元联结(jié)进行计算。大多(duō)数情况(kuàng)下人工神经(jīng)网络能在外界信息的基础(chǔ)上改(gǎi)变内(nèi)部结构，具备学习功能。

　　据(jù)财联社不完全整理，近期(qī)在互动易平台回(huí)复人工(gōng)神(shén)经(jīng)元相关业务的上市公司包括(kuò)中科(kē)曙光、科大讯(xùn)飞(fēi)、金自(zì)天正、大富(fù)科技(jì)、深水海(hǎi)纳等，具体情况如下：

　　具体来看，科大(dà)讯飞的讯(xùn)飞超脑通(tōng)过大数据、云(yún)计算和移动互联网，并将算法直接和应用结合，在应用中不断迭代循环(huán)优化。讯飞超(chāo)脑采用了对(duì)大(dà)脑的深(shēn)入解剖学，使人工(gōng)神经网络像人的大脑(nǎo)神经元(yuán)更(gèng)加(jiā)接近，从而(ér)使用类(lèi)似的(de)人工神经元方式感知认知(zhī)智能(néng)问(wèn)题。

　　中(zhōng)科曙光建设(shè)“全(quán)国(guó)一体化算力服务平台”，通过统(tǒng)一的算力服务门户，实现全国范(fàn)围内智能算力、通(tōng)用算力资源的融合调度及弹性(xìng)供(gōng)给，满足各(gè)类用户(hù)对算力的多样(yàng)化、可靠性(xìng)和(hé)便捷性(xìng)的需求(qiú)。在类脑智能领(lǐng)域，携手(shǒu)复旦大学(xué)类脑智(zhì)能科(kē)学与技(jì)术(shù)研究院(yuàn)，依托公司全国一体化算力(lì)服(fú)务平台，支撑全脑(nǎo)860亿神经元(yuán)规模的全脑模拟计算。

　　不过(guò)，值得注意的是(shì)，有分析人士表(biǎo)示，关于人(rén)类(lèi)大脑和(hé)神经细胞(bāo)，还(hái)有很多不了解(jiě)的地方。事实上，不知道神经细胞是如何利用这15种特(tè)征中(zhōng)的许多特征。

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