据媒体报道，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲(zhōu)研究所和美国得(dé)克(kè)萨(sà)斯大学的一个(gè)科研团队宣布(bù)了一(yī)项重要成(chéng)就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几(jǐ)个原子大(dà)小的人工神经元，其能够(gòu)处(chù)理光和(hé)电信号进行计算，有望(wàng)用于(yú)下一代人工智能计(jì)算，也(yě)有助科学(xué)家更好地模拟和理解人脑。相关(guān)研究成(chéng)果刊载于最新一期《自然·纳米(mǐ)技术》杂志。

　　业内人士分(fēn)析指出，人工智能应用(yòng)的发展呈(chéng)指数(shù)级增(zēng)长(zhǎng)，对计算(suàn)能力也提出了(le)越(yuè)来越高的(de)要求(qiú)，只有开发出(chū)革命(mìng)性(xìng)硬件，才能适应未来算力爆炸时代的要(yào)求。而(ér)此次科研(yán)人员用了3种2D材料制备(bèi)出了薄如原(yuán)子的人工神经(jīng)元(yuán)，它能学习和处理更加(jiā)复杂的任(rèn)务。

　　公开资(zī)料显(xiǎn)示，AI通(tōng)过数据学(xué)习一层层的(de)神经网络，机器自主分辨参数，不断地(dì)将(jiāng)参数归类、计(jì)算(suàn)，形成(chéng)机器自我的(de)学习。神经网络在(zài)机(jī)器学(xué)习和认知科学(xué)领域，是一种(zhǒng)模(mó)仿(fǎng)生(shēng)物(wù)神经网(wǎng)络（动物的中枢神经系统(tǒng)，特(tè)别(bié)是大脑）的结(jié)构和(hé)功(gōng)能的数学模(mó)型或计算模型。

　　神经网络由大量的(de)人工神经元联结(jié)进行计(jì)算(suàn)。大多数情况(kuàng)下人工神(shén)经(jīng)网(wǎng)络能在外界信息的(de)基础上改变内部结构，具(jù)备学(xué)习功能。

　　据财(cái)联(lián)社不完全整(zhěng)理，近(jìn)期在互动易(yì)平台回复人(rén)工神经元相关业务的上(shàng)市公司包括(kuò)中科曙光、科大讯飞、金自天正、大富(fù)科技、深(shēn)水海纳等，具体情(qíng)况如(rú)下：

　　具体来看，科大(dà)讯飞的讯飞超脑通过(guò)大数据、云计算和移(yí)动互联网，并(bìng)将算法(fǎ)直(zhí)接(jiē)和应用结(jié)合，在应(yīng)用中不断迭代循环优(yōu)化。讯飞超(chāo)脑(nǎo)采(cǎi)用了对大脑的深入解剖学，使人(rén)工神经网络(luò)像人(rén)的大脑(nǎo)神(shén)经元更(gèng)加接近，从而使用类似(shì)的人工(gōng)神经元方式感知认知(zhī)智能问题。

　　中科(kē)曙光建设“全国一体化算力服务平(píng)台”，通过统一的算力(lì)服务门户(hù)，实现全(quán)国范(fàn)围内智(zhì)能(néng)算力、通用算力资(zī)源的融合调(diào)度及弹性供给，满足各(gè)类用户对算(suàn)力(lì)的多(duō)样化、可靠性(xìng)和(hé)便捷性的需求。在类脑(nǎo)智能领域，携手复(fù)旦大(dà)学类脑智能科学与技(jì)术研究院，依托公司全国一体化算(suàn)力服(fú)务(wù)平台(tái)，支撑全(quán)脑860亿神经元(yuán)规模的全脑模拟计(jì)算(suàn)。

　　不(bù)过，值得注意的是，有分析人士表示(shì)，关于人类大脑和神经(jīng)细胞，还有(yǒu)很多不了(le)解的(de)地方(fāng)。事实上，不(bù)知道神经细胞是如何(hé)利用这15种(zhǒng)特征(zhēng)中的许多特征。

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