据媒体报道，来(lái)自英国牛(niú)津大学、IBM欧(ōu)洲研究所和美国得(dé)克萨(sà)斯大学的一个科研团(tuán)队宣布(bù)了一项重(zhòng)要成就：他们通过堆叠二维（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(jīng)元，其能(néng)够处(chù)理光(guāng)和电信号进行计(jì)算，有望用于(yú)下一代人工智能计算，也有助10的负3次方等于多少 10的负3次方平方厘米等于多少平方米科学家更好(hǎo)地模拟(nǐ)和理解(jiě)人脑(nǎo)。相关研究成果刊载于最新一期《自然·纳米技(jì)术》杂志。

　　业内(nèi)人士(shì)分析指出，人工智能应用(yòng)的发展呈指数级增长，对计算能力也提出(chū)了(le)越来越高的要求，只有开发出革命性硬件，才能适(shì)应未来算(suàn)力爆(bào)炸时代的(de)要求。而此次科研人(rén)员(yuán)用了(le)3种2D材(cái)料制备出了薄(báo)如原子的(de)人工神经元，它能学(xué)习(xí)和处理更加(jiā)复杂(zá)的任务。

　　公开资料显示(shì)，AI通过数据学习一层(céng)层的神经网(wǎng)络，机(jī)器(qì)自主分辨参(cān)数，不断地(dì)将参数归类、计算，形成机器(qì)自我(wǒ)的学习(xí)。神(shén)经网络在机器学习和认知(zhī)科学领域，是一(yī)种(zhǒng)模仿生物神经网络(luò)（动物的中枢神经系统，特别是大脑(nǎo)）的(de)结构(gòu)和功能(néng)的数学模型或计算(suàn)模(mó)型。

　　神经(jīng)网络由(yóu)大量的人工神经(jīng)元联结进(jìn)行计算(suàn)。大多数情况下人工神经网络能在外(wài)界(jiè)信息的基础上改变内部结构，具备(bèi)学习功(gōng)能。

　　据财(cái)联(lián)社不完全(quán)整(zhěng)理，近期在互动易(yì)平台回复人(rén)工神经元相关(guān)业务的(de)上市公司包括中科曙光、科大(dà)讯飞(fēi)、金自(zì)天(tiān)正、大(dà)富(fù)科技、10的负3次方等于多少 10的负3次方平方厘米等于多少平方米strong>深水海纳等，具体情况(kuàng)如(rú)下：

　　具(jù)体来看，科大讯飞的(de)讯飞超(chāo)脑通过大(dà)数据、云(yún)计算和移(yí)动互联网，并将(jiāng)算法直接和应(yīng)用(yòng)结合，在(zài)应用中(zhōng)不(bù)断迭代循环优化(huà)。讯飞超脑采(cǎi)用了对大脑(nǎo)的(de)深入解剖学，使(shǐ)人工神经网(wǎng)络像人的(de)大脑(nǎo)神经(jīng)元更加接近，从而使用类似的人工神(shén)经元(yuán)方式感知(zhī)认知(zhī)智能(néng)问题。

　　中(zhōng)科曙光建(jiàn)设(shè)“全国(guó)一(yī)体(tǐ)化算力服(fú)务平台”，通过统一的算力服务门户，实现全(quán)国(guó)范围内智(zhì)能算力、通(tōng)用算力资源的(de)融合调度及(jí)弹性供给，满足各(gè)类用户(hù)对算(suàn)力的(de)多样化(huà)、可靠性和便捷(jié)性(xìng)的需求(qiú)。在类脑智能领域，携手复(fù)旦大学类脑智能科学与技术研究院(yuàn)，依托公司全国(guó)一体化算力服务平台，支撑全脑860亿神经元规模的全脑模(mó)拟计(jì)算。

　　不过，值得注意的(de)是，有分析(xī)人士表示，关(guān)于人(rén)类(lèi)大(dà)脑(nǎo)和神经细(xì)胞，还(hái)有(yǒu)很多(duō)不了解(jiě)的(de)地方。事(shì)实上，不知道神经细(xì)胞是如何(hé)利用这15种(zhǒng)特征(zhēng)中的许多特征。