据媒体报道，来(lái)自英国牛津(jīn)大(dà)学、IBM欧洲研究所和(hé)美国得克萨(sà)斯大学(xué)的一个科研(yán)团队(duì)宣(xuān)布了一(yī)项(xiàng)重要成就：他们通过堆叠(dié)二维(wéi)（2D）材(cái)料(liào)，开发出一种厚度仅几(jǐ)个原子大小的人工神经元，其能够(gòu)处理光(guāng)和(hé)电(diàn)信(xìn)号进(jìn)行计算，有(yǒu)望用于下一代人工智能计算，也有助科(kē)学(xué)家(jiā)更好地模拟和(hé)理解人脑(nǎo)。相关研究成(chéng)果(guǒ)刊载于最新一期《自然·纳米技术》杂(zá)志(zhì)。

　　业(yè)内人(rén)士分(fēn)析(xī)指出，人工智(zhì)能应用的发展呈指数级增(zēng)长，对计(jì)算能力也(yě)提出(chū)了越来越高的要(yào)求，只(zhǐ)有开(kāi)发出革命(mìng)性硬(yìng)件，才能适应未来算力爆(bào)炸时代的要求(qiú)。而此(cǐ)次(cì)科研人(rén)员用了3种2D材料(liào)制备出(chū)了薄(báo)如原子的人工神经(jīng)元，它(tā)能学习和处理更加(jiā)复杂(zá)的任务。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过数(shù)据学习一(yī)层层(céng)的(de)神经网络，机器自主分辨参(cān)数，不(bù)断地将参数归类、计算，形成机器自我的学习。神经(jīng)网(wǎng)络在机(jī)器学习(xí)和认知(zhī)科(kē)学领域，是一种模(mó)仿生物(wù)神经网(wǎng)络（动物的中枢神经系统，特别是大(dà)脑）的结构和功能的数学模(mó)型或计算模(mó)型。

　　神(shén)经网(wǎng)络由大量的人工(gōng)神经元联结进(jìn)行计(jì)算。大(dà)多(duō)数(shù)情况(kuàng)下人工神经网络能在外界信(xìn)息的基础上改(gǎi)变内部结构，具备学习功能。

　　据(jù)财联社不完(wán)全整(zhěng)理(lǐ)，近期在(zài)互动(dòng)易平台回复人工神经元相关业务的上(shàng)市公司包括(kuò)中科曙光(guāng)、科大讯飞、金自(zì)天(tiān)正、大富科技、深水(shuǐ)海纳等，具体情况如(rú)下：

　　具体来看(kàn)，科大讯(xùn)飞的(de)讯飞超脑通过大(dà)数据、云计算和移动互联(lián)网，并(bìng)将算法直接和应用结合(hé)，在应用中不断迭代(dài)循环优化(huà)。讯飞(fēi)超脑采用了对大脑的深入(rù)解剖学，使(shǐ)人工(gōng)神(shén)经网络像人的(de)大脑神经(jīng)元更加接(jiē)近，从而使用类似(shì)的人(rén)工神经元方式感(gǎn)知认(rèn)知智能问题(tí)。

　　中(zhōng)科曙光建(jiàn)设“全国一体化算(suàn)力(lì)服务平台(tái)”，通过(guò)统一的算力服务门户，实(shí)现全国(guó)范围(wéi)内(nèi)智能算力、通用算力资源的融合调度及弹性供给，满(mǎn)足各类(lèi)用户(hù)对算(suàn)力的多样化、可靠性和便捷(jié)性(xìng)的需(xū)求。在类脑智能领域，携手复旦大学类脑智能科学与技术研(yán)究院，依托(tuō)公(gōng)司全国一体化算(suàn)力服务平台，支撑全(quán)脑860亿神经元规模三角形的边长公式小学，等边三角形的边长公式的全脑模拟(nǐ)计(jì)算(suàn)。

　　不(bù)过，值(zhí)得注意(yì)的是(shì)，有(yǒu)分析人士(shì)表示，关于人类(lèi)大脑和神经细胞，还(hái)有(三角形的边长公式小学，等边三角形的边长公式yǒu)很多不(bù)了解(jiě)的(de)地方。事实(shí)上，不知道神(shén)经(jīng)细胞(bāo)是如何利(lì)用这15种(zhǒng)特征中的(de)许多特征。

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