据媒体报(bào)道，来自英(yīng)国牛津大学(xué)、IBM欧洲研究(jiū)所(suǒ)和美国(guó)得克萨斯大学的一个(gè)科研团队宣布了一项(xiàng)重要(yào)成(chéng)就：他们通过(guò)堆叠二(èr)维（2D）材料，开发(fā)出一(yī)种厚度仅几(jǐ)个原子大小的人工神经元，其(qí)能够处理光和电信号(hào)进行计算，有(yǒu)望(wàng)用于下碳的相对原子质量是多少，氮的相对原子质量一代人工智(zhì)能计算，也有助科学家更好地模碳的相对原子质量是多少，氮的相对原子质量拟和理解人脑。相关研究成果刊载于最新一期《自然·纳米技(jì)术》杂志(zhì)。

　　业内人士分析指出(chū)，人工智能(néng)应(yīng)用的(de)发(fā)展呈指数级增(zēng)长，对(duì)计(jì)算能力也提出了(le)越来越高的要求(qiú)，只(zhǐ)有开发出革命性硬件(jiàn)，才能(néng)适应未来算力爆炸时(shí)代的要求。而此次科(kē)研人员用了3种(zhǒng)2D材(cái)料制备出(chū)了薄如原(yuán)子(zi)的人工(gōng)神经元(yuán)，它能学(xué)习和处(chù)理更(gèng)加(jiā)复(fù)杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过(guò)数(shù)据(jù)学(xué)习一层(céng)层的神(shén)经网络，机器(qì)自(zì)主分辨参数，不断地将参(cān)数归(guī)类、计(jì)算，形成机器自(zì)我的学习。神经(jīng)网络(luò)在机器学习和认知(zhī)科学领域，是一种模(mó)仿生物神经(jīng)网络（动物的中枢(shū)神经系(xì)统，特别是大(dà)脑）的结构和(hé)功能的数学模(mó)型或(huò)计算模型(xíng)。

　　神经(jīng)网络(luò)由大量(liàng)的人工神经元联(lián)结进行计算。大多数(shù)情况下(xià)人工神经(jīng)网络(luò)能在外界信(xìn)息(xī)的基础(chǔ)上改变内部结构，具(jù)备学习功(gōng)能(néng)。

　　据财联社不完全整理，近期在互动易平台(tái)回复人工神经元相关业务的上市公(gōng)司包括中科曙光、科大讯飞、金自(zì)天正、大富科(kē)技(jì)、深水海纳等，具体情况如下：

　　具体来(lái)看，科大(dà)讯飞的讯飞超脑通过大数据、云计算和移动互联网，并将算(suàn)法直接和应用(yòng)结合，在应用中(zhōng)不(bù)断迭代(dài)循环优化(huà)。讯飞(fēi)超脑采(cǎi)用(yòng)了对大脑(nǎo)的(de)深入解(jiě)剖学，使人工神(shén)经网络(luò)像人的大脑神经元更(gèng)加接近(jìn)，从而使用类似(shì)的人工神经(jīng)元方式感知认知(zhī)智(zhì)能问题。

　　中科(kē)曙光建(jiàn)设“全国一体(tǐ)化(huà)算力服务(wù)平台”，通过统一的算力服(fú)务(wù)门户，实(shí)现(xiàn)全国范围内智能算(suàn)力、通用算力资(zī)源的融合调度及弹性供给，满足各(gè)类用户对算(suàn)力的多样化、可靠性和便捷性的需求。在类脑(nǎo)智能领域，携手复旦大(dà)学类脑智能科(kē)学与(yǔ)技(jì)术研(yán)究院，依托公司全(quán)国一(yī)体化算力服务(wù)平台，支撑全脑860亿(yì)神经元规模的全脑(nǎo)模拟计算。

　　不过，值得注意(yì)的是，有分(fēn)析(xī)人(rén)士表示，关于人类大脑(nǎo)和神(shén)经细胞，还有(yǒu)很多不了解的地方(fāng)。事实上，不知道(dào)神经细胞是如何利用这15种特征中(zhōng)的(de)许(xǔ)多特征。

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