据(jù)媒体报道，来(lái)自英国牛津大学、IBM欧(ōu)洲(zhōu)研(yán)究(jiū)所和美国得克萨斯大学的一个科(kē)研团队(duì)宣布了一项重(zhòng)要成就：他们通过堆(duī)叠(dié)二维（2D）材料，开(kāi)发出(chū)一种厚度仅几(jǐ)个原子大小的人工神经元(yuán)，其能(néng)够处(chù)理光和电信(xìn)号(hào)进行计算，有望用(yòng)于下(xià)一代人工智能计算，也有助科学家(jiā)更好(hǎo)地模拟和理(lǐ)解人脑。相(xiāng)关研(yán)究成果刊载于(yú)最新一期《自然·纳米技(jì)术》杂志(zhì)。

　　业内人士分析指出，人工智能应用(yòng)的发(fā)展(zhǎn)呈指(zhǐ)数级增长，对计(jì)算能(néng)力也提出(chū)了越(yuè)来越高的(de)要求，只有开发出革命(mìng)性硬件(jiàn)，才(cái)能适应未来算力爆炸(zhà)时代的(de)要求。而此次科研(yán)人员用了(le)3种(zhǒng)2D材料(liào)制备出了薄如原子(zi)的人工神经元，它能学习(xí)和处理更加复杂(zá)的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一层(céng)层的(de)神经网(wǎng)络，机器自(zì)主分辨参数，不断地将参数归类、计算，形成机(jī)器自我(wǒ)的学习。神经网络在(zài)机器学习(xí)和(hé)认知科学领域，是一(yī)种模仿生(shēng)物神经(jīng)网络（动物的(de)中枢神经(jīng)系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算(suàn)模(mó)型(xíng)。

　　神经网(wǎng)络由大量的人(rén)工神经元联结进行计(jì)算。大多(duō)数情况下人工神经(jīng)网络能在(zài)外界信(xìn)息的基础上改变(biàn)内部结构，具(jù)备学习(xí)功能。

　　据财联社(shè)不(bù)完全整(zhěng)理(lǐ)，近期在互动易(yì)平台回复(fù)人工神经元相关业务的上市公(gōng)司包括中科曙光、科(kē)大讯飞(fēi)、金自天正、大富(fù)科技、深水(shuǐ)海纳(nà)等，具(jù)体情(qíng)况(kuàng)如下：

　　具体来看，科(kē)大(dà)讯飞的(de)讯飞超脑通过大数(shù)据、云夏朝距今多少年，夏朝距今多少年2022olor: #ff0000; line-height: 24px;'>夏朝距今多少年，夏朝距今多少年2022计算和移动互联网，并(bìng)将算(suàn)法直接和应用(yòng)结合，在应用中不(bù)断(duàn)迭(dié)代循环优化。讯飞超(chāo)脑采用了对大脑的(de)深入解(jiě)剖学，使人工神经网络像人(rén)的大脑神经元更加接近，从(cóng)而使用类似的人(rén)工神经元方(fāng)式感知认知智能问(wèn)题。

　　中科(kē夏朝距今多少年，夏朝距今多少年2022)曙光建设“全(quán)国一体化(huà)算力服务(wù)平(píng)台”，通过(guò)统(tǒng)一的算(suàn)力(lì)服务门户，实现全国范围内智能算力、通用算(suàn)力资源的融合调度及弹性供(gōng)给，满足各类(lèi)用户对算力的多样化(huà)、可靠性和便(biàn)捷性的需(xū)求。在类(lèi)脑(nǎo)智能领(lǐng)域，携(xié)手复旦(dàn)大学类脑智能科学与技(jì)术研(yán)究院，依托公司(sī)全国一体(tǐ)化算力服务平台，支撑全脑860亿神经元规模的全脑(nǎo)模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分(fēn)析人士表示，关于(yú)人(rén)类大脑和神经(jīng)细胞，还有很多不了解的地方(fāng)。事(shì)实上(shàng)，不(bù)知道神经(jīng)细胞是如何利用(yòng)这15种特征中的许(xǔ)多(duō)特征。

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