据媒体报道，来(lái)自英国牛(niú)津大学、IBM欧洲研究所(suǒ)和美国得克萨斯(sī)大学的一个科研团队宣(xuān)布了一(yī)项(xiàng)重要成就：他们通过堆(duī)叠二维（2D）材料(liào)，开发出一种(zhǒng)厚(hòu)度仅几(jǐ)个原(yuán)子大小的人工神经(jīng)元，其(qí)能够处理光和电(diàn)信号进行(xíng)计算，有望(wàng)用于下一代人工智能计算，也有助科学家更好地模拟(nǐ)和理(lǐ)解人(rén)脑。相关研究成果刊载(zài)于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指(zhǐ)出(chū)，人工智能应用的发展呈指(zhǐ)数级增长，对计算能力也提出了越来越(yuè)高(gāo)的要值勤执勤的区别，值勤跟执勤的区别求，只有开发出(chū)革命(mìng)性硬(yìng)件(jiàn)，才能适(shì)应(yīng)未来算(suàn)力(lì)爆(bào)炸时代的(de)要求。而(ér)此次科研人员用了3种(zhǒng)2D材料制(zhì)备(bèi)出了薄如原(yuán)子的(de)人工(gōng)神经元，它能学(xué)习和处(chù)理更(gèng)加复杂(zá)的任务。

　　公开(kāi)资料显示，AI通过数据学(xué)习一层层的神经网络，机器自主分辨参(cān)数(shù)，不断地将参数归类(lèi)、计算，形成机器(qì)自我的(de)学习。神经网络在机(jī)器学习和认(rèn)知科学(xué)领域，是一种(zhǒng)模仿生物神经(jīng)网络（动物的中(zhōng)枢神经(jīng)系统(tǒng)，特别是大脑）的结构和功能的数学模(mó)型或计算模(mó)型。

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

　　据(jù)财(cái)联社不完全(quán)整理，近期(qī)在互(hù)动(dòng)易(yì)平台回复(fù)人(rén)工神经元相关(guān)业务的上(shàng)市公司包括中科(kē)曙光、科大(dà)讯飞(fēi)、金(jīn)自天正、大富科技值勤执勤的区别，值勤跟执勤的区别(jì)、深水(shuǐ)海纳(nà)等，具体(tǐ)情况(kuàng)如下(xià)：

　　具(jù)体来(lái)看，科大讯飞(fēi)的讯(xùn)飞超脑(nǎo)通过大(dà)数(shù)据、云计(jì)算(suàn)和移动互联网，并将算(suàn)法直接和应(yīng)用结合，在应用中不(bù)断迭(dié)代(dài)循环优(yōu)化。讯飞超脑采用(yòng)了对大脑的深入(rù)解剖(pōu)学，使(shǐ)人工神经(jīng)网(wǎng)络像人的大脑神经(jīng)元(yuán)更(gèng)加接近(jìn)，从而使用类似的人(rén)工神(shén)经元方式感知认知(zhī)智能(néng)问(wèn)题。

　　中科曙光(guāng)建设(shè)“全国一体(tǐ)化算力服务平台(tái)”，通(tōng)过统一的算力服务门(mén)户，实(shí)现(xiàn)全(quán)国范围内(nèi)智(zhì)能算(suàn)力(lì)、通用算力资源的融合调度及弹性供给，满(mǎn)足各类用户(hù)对算(suàn)力的多样(yàng)化、可靠性和便捷性的值勤执勤的区别，值勤跟执勤的区别需求(qiú)。在(zài)类脑智能领域，携手(shǒu)复旦大学(xué)类脑智(zhì)能(néng)科学与技术研(yán)究(jiū)院，依托公(gōng)司全国一(yī)体化算(suàn)力服(fú)务平台，支(zhī)撑(chēng)全脑(nǎo)860亿神经(jīng)元规(guī)模的(de)全脑模(mó)拟(nǐ)计算(suàn)。

　　不过，值(zhí)得注意的是，有分析人士表示，关于人类大(dà)脑和神经细(xì)胞，还有很(hěn)多不(bù)了解的地(dì)方。事实上，不知道神经(jīng)细(xì)胞是(shì)如何利用这15种特征中的许多(duō)特(tè)征。

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