据(jù)媒体报(bào)道，来(lái)自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美(měi)国得克萨斯大(dà)学的一(yī)个(gè)科研团队宣(xuān)布了一项重要成就：他们通过堆(duī)叠二维(wéi)（2D）材(cái)料，开发(fā)出一(yī)种厚度(dù)仅几个(gè)原子大(dà)小的人工神(shén)经(jīng)元，其(qí)能(néng)够(gòu)处理光和(hé)电信号进(jìn)行(xíng)计算，有望用于下(xià)一代(dài)人工智能计算(suàn)，也(yě)有助(zhù)科学家(jiā)更(gèng)好地模(mó)拟和(hé)理解人脑。相关研究成果刊(kān)载于最新(xīn)一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内(nèi)人士分析指出，人工智能应用的发展呈指数(shù)级增长，对(duì)计算能力(lì)也提出了越来越高的要求，只有开(kāi)发出革(gé)命性硬件，才能适应未来(lái)算力爆(bào)炸时(shí)代的要求。而(ér)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(jīng)元(yuán)，它(tā)能学习(xí)和处理更加复(fù)杂的任务。

　　公开资(zī)料显示，AI通过(guò)数(shù)据(jù)学(xué)习一层层的神经(jīng)网络，机器自主分辨参数，不(bù)断地(dì)将(jiāng)参(cān)数(shù)归类(lèi)、计算，形成机器自(zì)我的学(xué)习(xí)。神经网络在机器学(xué)习和认知(zhī)科学领域(yù)，是一(yī)种模仿生物神经网络（动物(wù)的中(zhōng)枢神经系(xì)统(tǒng)，特别是大脑(nǎo)）的(de)结(ji陈睿怎么了，b站陈睿事件é)构和功能的数学(xué)模型(xíng)或计算模型。

　　神经网(wǎng)络由(yóu)大量的人(rén)工神经(jīng)元联结进(jìn)行计算。大多(duō)数情况(kuàng)下人工神经网络能在外界信息的基础上(shàng)改变内(nèi)部(bù)结(jié)构，具备(bèi)学习功能。

　　据财联(lián)社(shè)不完全整理，近期(qī)在互动易(yì)平台(tái)回复人工神经元(yuán)相(xiāng)关业务(wù)的上市公司包括中科曙光、科大(dà)讯(xùn)飞、金自天正、大富科(kē)技、深水海纳等，具体情况如下：

　　具(jù)体来(lái)看，科大讯(xùn)飞的(de)讯飞超脑(nǎo)通过(guò)大数(shù)据、云计算和移(yí)动互联网，并将(jiāng)算法直接和应(yīng)用结合，在应用(yòng)中(zhōng)不断迭代循环优化。讯飞超脑采用了对大脑的深入(rù)解(jiě)剖学，使(shǐ)人工(gōng)神经网络像人的大脑(nǎo)神经(jīng)元更加接近(jìn)，从而使(shǐ)用类似的(de)人工神经(jīng)元(yuán)方式感知认知智能问题。

　　中(zhōng)科曙光(guāng)建设“全国一体化算力服陈睿怎么了，b站陈睿事件(fú)务平(píng)台”，通过(guò)统一的算力(lì)服务门(mén)户，实现全国范围内智能算力、通用算力(lì)资源(yuán)的(de)融合调度(dù)及弹性(xìng)供给，满足各类(lèi)用户对算力的(de)多(duō)样化、可(kě)靠性和便(biàn)捷性的需求。在类脑智(zhì)能领(lǐng)域，携(xié)手复旦大学(xué)类脑(nǎo)智(zhì)能(néng)科学与技术研究院，依(yī)托公司全国一体化算力服务平台，支(zhī)撑全脑860亿神经元规模的全脑模拟计算(suàn)。

　　不过，值(zhí)得注意的是，有分析人士表示(shì)，关于人类大脑和神(shén)经(jīng)细胞，还有很多不了(le)解的(de)地方。事实上，不知道神经细胞是如(rú)何利用这15种特征中的许(xǔ)多特征。

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