据媒体报道，来自英(yīng)国(guó)牛津大(dà)学、IBM欧(ōu)洲研究所和(hé)美(měi)国得(dé)克萨斯大(dà)学的一个科研(yán)团队宣(xuān)布了一(yī)项重要成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出(chū)一种厚(hòu)度仅(jǐn)几(jǐ)个原子大(dà)小(xiǎo)的人(rén)工神经元，其能够处理光和(hé)电信号进行(xíng)计(jì)算(suàn)，有(yǒu)望用于下一代人工智能计算，也有助科学(xué)家(jiā)更好地模拟和理(lǐ)解人脑。相关研(yán)究成果刊载于最新一期(qī)《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析(xī)指出，人工智能应用的发展呈(chéng)指数级增长，对计算能力也提出(chū)了(le)越来越(yuè)高的(de)要(yào)求(qiú)，只有开发出革命(mìng)性硬件，才能适应未来算力(lì)爆炸(zhà)时代的要求。而此(cǐ)次科研人员用了3种(zhǒng)2D材料(liào)制备出了薄(báo)如(rú)原(yuán)子的人工神经元(yuán)，它能学习和处理更加复(fù)杂(zá)的任务(wù)。

　　公开(kāi)资料显示，AI通过数据学(xué)习一层层的神(shén)经网络(luò)，机(jī)器自主分(fēn)辨(biàn)参数，不断(duàn)地将参数归类、计算(suàn)，形成(chéng)机器自我的(de)学习(xí)。神经(jīng)网络在机器学习和(hé)认知科学领域，是一种模仿(fǎng)生物神经网(wǎng)络（动物(wù)的中(zhōng)枢神经系(xì)统，特别是大脑）的结(jié)构和(hé)功能的(de)数学模(mó)型或计算模(mó)型。

　　神经网络(luò)由大量的人(rén)工(gōng)神经元联结进行计(jì)算。大多数情(qíng)况下人工神经网络能在外界信息的西安军事院校有几所，西安军事院校有几所大学基础(chǔ)上改变内部结(jié)构，具(jù)备学习功能。

　　据财(cái)联社不完全整理，近期(qī)在互动易平台回复人工神经元(yuán)相(xiāng)关业务(wù)的(de)上(shàng)市公司(sī)包括(kuò)中科(kē)曙光、科大讯飞、金自天正、大富(fù)科技、深(shēn)水(shuǐ)海纳等，具体(tǐ)情况如下：

　　具体来看，科大讯飞的讯飞超脑(nǎo)通(tōng)过大数据、云计算(suàn)和移动互联网，并将算法直接和应用结合，在应(yīng)用中不(bù)断(duàn)迭代循(xún)环(huán)优(yōu)化。讯飞超脑采(cǎi)用了对大(dà)脑的(de)深入(rù)解剖学，使人工神经网(wǎng)络像人的大脑神(shén)经元更加(jiā)接(jiē)近，从而使用类似的人工(gōng)神经元方式感知(zhī)认知智能问题。

　　中科(kē)曙光建设“全(quán)国一体化算力服务平台”，通(tōng)过统一的(de)算力(lì)服(fú)务(wù)门(mén)户，实现全(quán)国范围内智(zhì)能算力(lì)、通用算力资源(yuán)的融合调度及(jí)弹性供给，满足各类(lèi)用户对算力的(de)多(duō)样(yàng)化、可靠(kào)性和便捷性的(de)需求。在类(lèi)脑智能领域，携手复旦大学类脑智(zhì)能科学与技术研究院，依托公(gōng)司全国一体化算力服务平台，支撑全脑860亿神经元规模的(de)全脑模拟计算。

　　不过，值得(dé)注意的是，有分析人士表示，关于人类大脑和神经(jīng)细(xì)胞，还有很(hěn)多不了解的地方(fāng)。事实上，不知(zhī)道神(shén)经细胞是如何利用这15种特(tè)征中的(de)许多特征。

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