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科技日報北京5月8日電 （記者劉霞）來自英國牛津大學、IBM歐洲研究所和美國得克薩斯大學的一個科研團隊宣布了一項重要成就：他們通過堆疊二維（2D）材(cai)料(liao)，開(kai)發(fa)出(chu)一(yi)種(zhong)厚(hou)度(du)僅(jin)幾(ji)個(ge)原(yuan)子(zi)大(da)小(xiao)的(de)人(ren)工(gong)神(shen)經(jing)元(yuan)，其(qi)能(neng)夠(gou)處(chu)理(li)光(guang)和(he)電(dian)信(xin)號(hao)進(jin)行(xing)計(ji)算(suan)，有(you)望(wang)用(yong)於(yu)下(xia)一(yi)代(dai)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)計(ji)算(suan)，也(ye)有(you)助(zhu)科(ke)學(xue)家(jia)更(geng)好(hao)地(di)模(mo)擬(ni)和(he)理(li)解(jie)人(ren)腦(nao)。相(xiang)關(guan)研(yan)究(jiu)成(cheng)果(guo)刊(kan)載(zai)於(yu)最(zui)新(xin)一(yi)期(qi)《自然·納米技術》雜誌。

幾十年來，科學家們一直在研究如何重建生物神經元的計算能力
，以開發更快、更(geng)節(jie)能(neng)的(de)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)係(xi)統(tong)。一(yi)種(zhong)很(hen)有(you)前(qian)途(tu)的(de)方(fang)法(fa)是(shi)使(shi)用(yong)憶(yi)阻(zu)器(qi)，但(dan)一(yi)個(ge)關(guan)鍵(jian)挑(tiao)戰(zhan)是(shi)難(nan)以(yi)整(zheng)合(he)前(qian)饋(kui)和(he)反(fan)饋(kui)神(shen)經(jing)元(yuan)信(xin)號(hao)，而(er)前(qian)饋(kui)和(he)反(fan)饋(kui)機(ji)製(zhi)鞏(gong)固(gu)了(le)人(ren)類(lei)利(li)用(yong)獎(jiang)勵(li)和(he)錯(cuo)誤(wu)來(lai)學(xue)習(xi)複(fu)雜(za)任(ren)務(wu)的(de)能(neng)力(li)。

在(zai)最(zui)新(xin)研(yan)究(jiu)中(zhong)，科(ke)學(xue)家(jia)們(men)擴(kuo)展(zhan)了(le)電(dian)子(zi)憶(yi)阻(zu)器(qi)的(de)功(gong)能(neng)，使(shi)其(qi)既(ji)能(neng)響(xiang)應(ying)光(guang)信(xin)號(hao)，又(you)能(neng)響(xiang)應(ying)電(dian)信(xin)號(hao)
，如(ru)此(ci)一(yi)來(lai)，前(qian)饋(kui)和(he)反(fan)饋(kui)路(lu)徑(jing)可(ke)同(tong)時(shi)存(cun)在(zai)於(yu)一(yi)個(ge)網(wang)絡(luo)中(zhong)。

研(yan)究(jiu)團(tuan)隊(dui)解(jie)釋(shi)說(shuo)
，二(er)維(wei)材(cai)料(liao)隻(zhi)由(you)幾(ji)層(ceng)原(yuan)子(zi)組(zu)成(cheng)，這(zhe)種(zhong)精(jing)細(xi)的(de)尺(chi)度(du)賦(fu)予(yu)其(qi)多(duo)種(zhong)奇(qi)異(yi)的(de)特(te)性(xing)，可(ke)根(gen)據(ju)材(cai)料(liao)的(de)分(fen)層(ceng)方(fang)式(shi)對(dui)這(zhe)些(xie)特(te)性(xing)進(jin)行(xing)微(wei)調(tiao)。他(ta)們(men)堆(dui)疊(die)石(shi)墨(mo)烯(xi)、二硫化鉬和二硫化鎢3種2D材料，製造出一種設備，可根據照射在其上的功率和光/電dian的de持chi續xu時shi間jian，顯xian示shi出chu其qi電dian導dao率lv的de變bian化hua。與yu數shu字zi存cun儲chu設she備bei不bu同tong，這zhe些xie設she備bei是shi模mo擬ni的de，其qi操cao作zuo方fang式shi與yu人ren腦nao中zhong的de突tu觸chu和he神shen經jing元yuan類lei似si，可ke進jin行xing計ji算suan。

研究人員表示
，他們的方法有望在人工智能計算領域“大顯身手”。此外，神經形態工程和算法領域的重要進步
，有助科學家們更好地模擬和理解大腦。

人工神經元是當下的熱門概念
，它是人腦神經元的某種抽象、簡化和模擬。人類大腦內有百億個神經元，處理問題不僅迅速，耗能還低，讓電子計算機好不“羨慕”。開發人工神經元
，需要腦科學、神經科學
、計算科學還有芯片等各個領域的跨界融合。這次
，科研人員用了3種2Dcailiaozhibeichuleboruyuanziderengongshenjingyuan，tanengxuexihechuligengjiafuzaderenwu。rengongzhinengdefazhanduijisuannenglitichuleyuelaiyuegaodeyaoqiu，zhiyoukaifachugemingxingyingjian，cainengshiyingweilaisuanlibaozhashidaideyaoqiu。