据媒体报道，来(lái)自(zì)英国牛津大(dà)学、IBM欧洲研究所和美国(guó)得克萨斯大(dà)学(xué)的(de)一个科研团队宣布了一项重要成就：他们通过堆叠(dié)二维（2D）材料，开发出一(yī)种厚(hòu)度仅几个原子(zi)大(dà)小的人工神经元，其能够(gòu)处理光和电(diàn)信号进行计算，带自动蝴蝶去上班感受，有用蝴蝶上班的吗有(yǒu)望用于下一代人工智能(néng)计(jì)算(suàn)，也有助科学家更好地模拟和理(lǐ)解人脑。相(xiāng)关研究成果(guǒ)刊载于最新一期《自(zì)然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业内(nèi)人士分(fēn)析指出，人工(gōng)智能应用的发展呈指数级增长，对(duì)计算能力也提出了越来越高的要求，只有(yǒu)开发(fā)出革命性硬件(jiàn)，才能(néng)适(shì)应未来算力(lì)爆(bào)炸时代的要求。而此次科(kē)研人员用了3种(zhǒng)2D材料制备出了薄如原子的人(rén)工神经元，它能学习(xí)和处理更(gèng)加复杂的(de)任(rèn)务。

　　公开资(zī)料显示(shì)，AI通过数据学习一层层(céng)的神(shén)经网络，机器自(zì)主分辨(biàn)参数，不断地将参(cān)数归类(lèi)、计算，形成机器自我的学习。神经网络在机器学(xué)习和(hé)认知科学领域，是一种模仿生物神经(jīng)网(wǎng)络（动物的中枢神经系统，特别(bié)是大脑(nǎo)）的结构(gòu)和(hé)功能的数(shù)学模型(xíng)或(huò)计算模型(xíng)。

　　神经网络(luò)由大量的人工神(shén)经元联结进行计算。大多数情况下人工神(shén)经(jīng)网络能在外(wài)界信息的(de)基础上改变内部(bù)结(jié)构，具备学习功能。

　　据财联社不完全(quán)整(zhěng)理，近期(qī)在互动易平台(tái)回(huí)复人工神经元相关业务的上(shàng)市公司(sī)包括(kuò)中(zhōng)科曙光、科大讯(xùn)飞(fēi)、金自(zì)天(tiān)正、大富科技、深(shēn)水海纳等，具体(tǐ)情(qíng)况如下：

　　具体来看(kàn)，科大讯飞(fēi)的讯飞超脑通过大数据、云(yún)计算(suàn)和移动互联网，并将算法直接和应用结合(hé)，在应(yīng)用(yòng)中不(bù)断迭代循环优化。讯飞超(chāo)脑采用了对大(dà)脑的深入解(jiě)剖学，使人工神经网络像(xiàng)人的(de)大脑神经元(yuán)更(gèng)加接近，从而使用类似的(de)人(rén)工(gōng)神经元(yuán)方(fāng)式(shì)感知认知智能问(wèn)题。

　　中科曙光建(jiàn)设“全(quán)国一体化算力服(fú)务(wù)平(píng)台”，通(tōng)过统一(yī)的(de)算(suàn)力服务门户(hù)，实现(xiàn)全(quán)国范(fàn)围内智(zhì)能算(suàn)力、通用算力资(zī)源的(de)融合(hé)调度(dù)及弹(dàn)性供给(gěi)，满(mǎn)足(zú)各类用(yòng)户对算(suàn)力的多(duō)样化(huà)、可靠性和便捷性的(de)需求。在类脑智能领域，携手复(fù)旦大学类(lèi)脑智能科学与(yǔ)技术(shù)研究院，依(yī)托公(gōng)司全国一体化算力服务(wù)平台，支撑全脑860亿神(shén)经元规模的(de)全(quán)脑(nǎo)模拟计(jì)算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表带自动蝴蝶去上班感受，有用蝴蝶上班的吗000; line-height: 24px;'>带自动蝴蝶去上班感受，有用蝴蝶上班的吗示，关于人(rén)类大(dà)脑和神经细胞(bāo)，还有很多不了(le)解的地方。事实上，不知(zhī)道神(shén)经(jīng)细胞是如何利(lì)用这15种特征中的许多特征。

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