据媒体报道，来(lái)自英(yīng)国牛津(jīn)大(dà)学、IBM欧(ōu)洲研究(jiū)所和美(měi)国得(dé)克萨斯大学的一(yī)个科研(yán)团队宣(xuān)布(bù)了一项重要成(chéng)就：他们通过堆(duī)叠二维（2D）材料(liào)，开发(fā)出一种厚度(dù)仅几个原子(zi)大小的人工神经元，其能够处(chù)理(lǐ)光和电(diàn)信号(hào)进行计算，有望用(yòng)于下一代人(rén)工智能计算(suàn)，也有助科学(xué)家更好地模拟和理解人脑。相(xiāng)关研究成果刊(kān)载于最新(xīn)一期《自然·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内人(rén)士分析(xī)指(zhǐ)出，人(rén)工智能(néng)应用(yòng)的发展(zhǎn)呈指数(shù)级增长，对计(jì)算(suàn)能(néng)力也提出了越(yuè)来越高的要求，只有(yǒu)开发出(chū)革(gé)命性硬件(jiàn)，才能(néng)适应(yīng)未来算力爆炸(zhà)时代的(de)要求(qiú)。而此次科研人员用(yòng)了3种2D材料制备出(chū)了薄如原子(zi)的人工神(shén)经(jīng)元，它能学(xué)习和处理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公开(kāi)资料显示，AI通过数(shù)据学习(xí)一层层的(de)神经网络，机器自主分辨(biàn)参数，不(bù)断地将参数(shù)归类、计算，形(xíng)成机器(qì)自我的学习。神经网络(luò)在机(jī)器学习和认知科学领域(yù)，是一种模仿生物神经(jīng)网(wǎng)络（动物的中枢神(shén)经系统，特别是(shì)大脑(nǎo)）的结构和功能的数学模(mó)型个子矮可以抱着做，矮个子抱起来做或计算模型。

　　神经(jīng)网络由大(dà)量的人(rén)工(gōng)神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能(néng)在(zài)外(wài)界(jiè)信息(xī)的基础上改变(biàn)内部(bù)结构，具备学习功能。

　　据财(cái)联(lián)社不完全整理，近期在互动易平台回复人工(gōng)神经元(yuán)相关(guān)业务的上市公(gōng)司包括(kuò)中科曙光、科大讯飞、金自天(tiān)正、大(dà)富科技、深(shēn)水海(hǎi)纳等，具体情况(kuàng)如下：

　　具体来看，科大讯飞的讯飞超脑通过大(dà)数据、云(yún)计算和移动(dòng)互联网，并将算法直接和应用结合(hé)，在应用中(zhōng)不(bù)断迭代(dài)循环(huán)优化。讯飞超脑采(cǎi)用了对大脑的深入解(jiě)剖学，使人工神经(jīng)网络像人的大脑神经元更加接(jiē)近，从而(ér)使用类似(shì)的人工神经元方式感知认知(zhī)智能问题。

　　中科曙光建设“全国(guó)一(yī)体化算力服(fú)务平台”，通过(guò)统一(yī)的算力服务门(mén)户，实现全国范围内智能(néng)算力、通用算(suàn)力(lì)资源(yuán)的融合调度及弹性供给(gěi)，满足各类用(yòng)户(hù)对算力(lì)的多样化、可靠性和便捷性(xìng)的需求。在类脑智能领(lǐng)域，携手(shǒu)复(fù)旦大学类脑智(zhì)能(néng)科学(xué)与技术研究院，依托公司全国一体化算(suàn)力服务(wù)平台，支撑全脑860亿神(shén)经元(yuán)规(guī)模的全脑(nǎo)模拟计算。

　　不(bù)过，值得(dé)注意的是，有分析人士(shì)表示(shì)，关于人类大脑(nǎo)和(hé)神(shén)经细胞，还(hái)有(yǒu)很多不(bù)了解的地方。事(shì)实上，不知(zhī)道神经细胞是(shì)如何利用这15种特征中(zhōng)的许多特(tè)征(zhēng)。

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