据媒(méi)体报道(dào)，来(lái)自英国(guó)牛津大学、IBM欧(ōu)洲研究所和美国得克萨斯大(dà)学的一个科研团(tuán)队(duì)宣布了(le)一项重要(yào)成(chéng)就：他(tā)们(men)通过堆(duī)叠二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几(jǐ)个原子(zi)大小的人工神(shén)经元，其能够处理光和电(diàn)信号进(jìn)行计(jì)算，有(yǒu)望用于(yú)下一代人工智能计算，也有助科学(xué)家(jiā)更好地模(mó)拟和(hé)理解人脑(nǎo)。相关研究(jiū)成果刊载于最新一(yī)期《自然·纳米(mǐ)技术》杂(zá)志。

　　业内人士分(fēn)析指(zhǐ)出(chū)，人工智能应用的(de)发展呈指数级增(zēng)长，对计算能力也提出(chū)了越(yuè)来越高的要求(qiú)，只有(yǒu)开(kāi)发(fā)出(c国v是不是国5，国v与国vl的区别hū)革命性硬件，才能适应未来(lái)算力爆炸(zhà)时代的要求(qiú)。而(ér)此(cǐ)次科(kē)研人员用了3种2D材料(liào)制(zhì)备出了薄如(rú)原子的人工神经元，它能学习(xí)和处理更加(jiā)复杂的任务(wù)。

　　公(gōng)开资料显示，AI通过数据学(xué)习一层层的神经网络，机器自主分辨(biàn)参数，不断地将(jiāng)参(cān)数(shù)归类、计算，形(xíng)成(chéng)机器自我的(de)学习。神经网络在机器(qì)学习和(hé)认知科学领域，是一种模(mó)仿生物神经网络（动(dòng)物的中枢神经系统，特(tè)别是大脑）的(de)结构(gòu)和(hé)功能的数(shù)学模型或计算模型。

　　神经网络由大量(liàng)的人(rén)工神经元联(lián)结进行计算。大多数情况下人工(gōng)神经网络能在外界信息的基础上改变(biàn)内部结构，具备学习功能。

　　据(jù)财联社不完全整理，近期在互动易平台(tái)回复人工神经元相关(guān)业务(wù)的上(shàng)市(shì)公(gōng)司(sī)包括中科曙光、科大讯飞、金自天(tiān)正、大富科(kē)技、深水海纳等，具体情况如下：

　　具体来看，科(kē)大讯飞的讯飞超(chāo)脑通(tōng)过大数据、云计算和(hé)移(yí)动互联网(wǎng)，并将算(suàn)法直接(jiē)和应用结(jié)合，在应用中不断迭代循环优(yōu)化(huà)。讯飞超脑采用了对大脑的深入解剖(pōu)学(xué)，使人工神经(jīng)网(wǎng)络像人的大脑(nǎo)神经元更(gèng)加接近，从而使用(yòng)类似(shì)的人工(gōng)神经元方式(shì)感知认知智能问(wèn)题(tí)。

　　中科曙光建设“全(quán)国(guó)一体化算力服务平台(tái)”，通(tōng)过统一的算(suàn)力(lì)服务(wù)门户，实现全(quán)国范围内智能算力(lì)、通用算(suàn)力资源的融(róng)合调度及弹性(xìng国v是不是国5，国v与国vl的区别)供给，满足各类(lèi)用户(hù)对算(suàn)力的多(duō)样化、可靠性和便(biàn)捷性(xìng)的需求。在类脑(nǎo)智(zhì)能领域，携(xié)手复旦(dàn)大(dà)学类(lèi)脑(nǎo)智(zhì)能科学与(yǔ)技术研究(jiū)院，依托(tuō)公司全国一体化(huà)算力(lì)服务平台，支撑(chēng)全脑860亿神(shén)经元(yuán)规模的全脑模拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注意的(de)是(shì)，有分析人士(shì)表示(shì)，关于人类大脑和神经细胞(bāo)，还有很多不了解的地方(fāng)。事(shì)实上，不知道(dào)神经细胞是如何利用这15种特征中的许多特征(zhēng)。

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