据(jù)媒体报道(dào)，来自英国牛(niú)津大学、IBM欧洲研(yán)究所和美(měi)国(guó)得克萨斯(sī)大学的一个科研(yán)团队宣布(bù)了一(yī)项重要成就(jiù)：他们通过(guò)堆叠二维（2D）材料，开发出(chū)一(yī)种厚度仅(jǐn)几个原(yuán)子大小的(de)人工神经元，其能(néng)够处理光和电信号进(jìn)行计算，有望(wàng)用于下一代(dài)人(rén)工智能计算，也有助科学家更好地模拟和理解人脑(nǎo)。相关研(yán)究(jiū)成果刊(kān)载于最新一期《自(zì)然(rán)·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指出，人工智能应(yīng)用的发展呈指数级增长，对计(jì)算能力也提(tí)出了(le)越来(lái)越高的要(yào)求，只有开(kā铜祖在古代是干什么的，铜祖是什么用处i)发出革(gé)命性硬件，才能适应(yīng)未来(lái)算力爆(bào)炸(zhà)时(shí)代的要求。而此(cǐ)次科研人员用了(le)3种2D材料(liào)制备出了薄如原子铜祖在古代是干什么的，铜祖是什么用处的人工神经元，它能学习和处理更(gèng)加复杂的任务。

　　公开资料(liào)显示，AI通过数据学习一层层(céng)的神经(jīng)网络，机(jī)器(qì)自主分辨参数，不断地(dì)将(jiāng)参数归(guī)类、计算(suàn)，形成机器自我的(de)学(xué)习。神经(jīng)网络在(zài)机器学(xué)习和认知(zhī)科学领(lǐng)域，是一(yī)种(zhǒng)模仿生物神经网络（动物的中(zhōng)枢神经系统，特别(bié)是大(dà)脑）的结构(gòu)和功(gōng)能的数(shù)学模型或计算模(mó)型。

　　神经网络由大(dà)量的人工神经元联结进行计(jì)算。大多数情况下人工神(shén)经网(wǎng)络能在外界信息的基础(chǔ)上(shàng)改变内(nèi)部结(jié)构，具备学(xué)习功能。

　　据财联(lián)社(shè)不完全整理(lǐ)，近(jìn)期在互动易平台回(huí)复人工神经元相(xiāng)关(guān)业务的上(shàng)市公(gōng)司包(bāo)括中科(kē)曙光、科大讯飞、金自天(tiān)正(zhèng)、大富(fù)科技、深水海纳等，具体情况如下(xià)：

　　具体来看(kàn)，科大讯(xùn)飞的讯飞超(chāo)脑(nǎo)通过大数据(jù)、云计算和移动互联网，并(bìng)将算(suàn)法直接和应用(yòng)结合，在应用中不断迭代循环优(yōu)化。讯飞超脑(nǎo)采用了对大脑的深入解(jiě)剖学(xué)，使人工神经网(wǎng)络(luò)像人的大脑(nǎo)神经(jīng)元(yuán)更加接近(jìn)，从而(ér)使用(yòng)类似的人工神经元方式感知认知智能问题。

　　中(zhōng)科曙光建(jiàn)设“全国一体(tǐ)化算力服(fú)务平台”，通过(guò)统一的算力服务(wù)门户，实现全国范围内智能算力、通用算力资(zī)源的(de)融合调(diào)度(dù)及弹性供给，满足(zú)各类(lèi)用户对算力的多样化、可靠性和便捷性(xìng)的需求。在类(lèi)脑智(zhì)能(néng)领域(yù)，携(xié)手(shǒu)复旦大学类脑(nǎo)智(zhì)能科(kē)学(xué)与(yǔ)技术研究院，依(yī)托公(gōng)司全国一体(tǐ)化算力(lì)服务平(píng)台(tái)，支撑全脑860亿神经元规模的全(quán)脑模(mó)拟计(jì)算。

　　不过，值得注意的是，有(yǒu)分析(xī)人士(shì)表(biǎo)示，关于(yú)人类大(dà)脑和神经(jīng)细(xì)胞(bāo)，还(hái)有很多不了解的(de)地(dì)方。事(shì)实(shí)上(shàng)，不知道神经细(xì)胞是如(rú)何(hé)利用(yòng)这(zhè)15种特征中的许多特征。

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