据媒(méi)体报道，来(lái)自英(yīng)国牛津大学、IBM欧(ōu)洲研究所和美国得克萨斯大学(xué)的(de)一个科研团队宣布了一项(xiàng)重要(yào)成就：他们(men)通过堆叠(dié)二维（2D）材(cái)料，开发出(chū)一种(zhǒng)厚度仅几个原子大小(xiǎo)的人工神(shén)经(jīn戊戌年是哪一年g)元，其能够(gòu)处理光和(hé)电信号进(jìn)行计算，有望(wàng)用于下一代人工智能(néng)计算，也(yě)有助科学家更好地(dì)模拟和(hé)理(lǐ)解人脑。相关研究成果刊载于最新一(yī)期《自然(rán)·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内人(rén)士分析指出，人(rén)工智(zhì)能应(yīng)用的发展呈指数级增长(zhǎng)，对计算能力也提出了越(yuè)来越高的要(yào)求，只有开发出革命性(xìng)硬件，才能(néng)适应未来算(suàn)力爆(bào)炸时(shí)代的要求。而此次科研(yán)人员用(yòng)了3种2D材料制备(bèi)出了(le)薄如原子(zi)的人工神经元(yuán)，它能学习(xí)和处理更加复杂的任(rèn)务(wù)。

　　公开资料显示(shì)，AI通过数据学(xué)习一层层的(de)神经(jīng)网络，机器自主分辨参数，不断地将参数归类、计算，形(xíng)成(chéng)机器(qì)自(zì)我的(de)学(xué)习。神经网络在机器学习(xí)和认知科学领域，是一(yī)种模(mó)仿(fǎng)生物神经网络(luò)（动物(wù)的中枢(shū)神经系统(tǒng)，特别是大脑）的(de)结(jié)构和(hé)功能的数学模型(xíng)或计算模型。

　　神经(jīng)网络由(yóu)大量(liàng)的人工神经(jīng)元(yuán)联结进行计算。大(dà)多数情况下人(rén)工(gōng)神经(jīng)网(wǎng)络(luò)能(néng)在外界信(xìn)息的基础上改(gǎi)变内部结构，具备学习功能(néng)。

　　据财(cái)联(lián)社不(bù)完全整理，近期在(zài)互动(dòng)易平台回(huí)复人工神经元相关(guān)业务的上(shàng)市公(gōng)司包括中科曙光、科大讯(xùn)飞、金自天正、大富科技、深水海<戊戌年是哪一年strong>纳等，具(jù)体情(qíng)况(kuàng)如下：

　　具体来看(kàn)，科(kē)大(dà)讯(xùn)飞的讯(xùn)飞超(chāo)脑通过(guò)大数(shù)据、云计(jì)算(suàn)和移动互联网(wǎng)，并(bìng)将算法直接和(hé)应用结合，在应用中不断迭代循环(huán)优化戊戌年是哪一年。讯飞超脑采用了对(duì)大(dà)脑的深入解剖学，使人工神经网络像人的大(dà)脑神(shén)经元更加接近，从而使用类似的人工(gōng)神经元方式感知(zhī)认(rèn)知(zhī)智能问题。

　　中科曙光建设“全国一体化算力服务平台”，通过(guò)统一的算(suàn)力(lì)服务门户，实(shí)现全国范围(wéi)内(nèi)智能(néng)算(suàn)力、通用(yòng)算(suàn)力资源的融合调度及弹性供给，满足各类用户对算(suàn)力(lì)的多样化(huà)、可靠性(xìng)和便(biàn)捷(jié)性(xìng)的需求。在(zài)类脑智能领(lǐng)域(yù)，携(xié)手复旦(dàn)大学类脑智能(néng)科学与技术研(yán)究院(yuàn)，依托公司全国一体化(huà)算力服(fú)务平台，支(zhī)撑全脑860亿神经元规(guī)模(mó)的全脑模拟计算(suàn)。

　　不过，值得注意(yì)的是(shì)，有分析人士表示，关于人类大脑和神(shén)经细胞，还有很多不了(le)解(jiě)的地方。事(shì)实上，不知道神经细胞是如何利用这15种特征中的许(xǔ)多特征。

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