据(jù)媒体(tǐ)报道，来自英国牛津大(dà)学(xué)、IBM欧洲研究所和美国(guó)得(dé)克(kè)萨斯(sī)大(dà)学的一个科研团队宣布了一项重要成(chéng)就：他们通(tōng)过(guò)堆叠二维（2D）材料，开发出一(yī)种厚度(dù)仅几(jǐ)个原(yuán)子大小的(de)人工(gōng)神经元，其能(néng)够处理光和电信号进行(xíng)计算，有望用于下一代人(rén)工智能计(jì)算，也有助科学家更好(hǎo)地模拟和(hé)理解人脑(nǎo)。相关(guān)研究成果刊载于最新一期《自(zì)然·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内(nèi)人士分析指出，人工智能(néng)应用的发展呈指数级增长，对计算能力(lì)也提出了越来(lái)越(yuè)高的要求，只(zhǐ)有开发出革命性(xìng)硬件，才能适(shì)应(yīng)未(wèi)来算力爆炸时(shí)代的要求。而此次科研人员(yuán)用(yòng)了3种2D材料制备出了薄(báo)如原(yuán)子的人工神经元，它能学习和处理更加复杂的任务。

　　公(gōng)开资料显示，AI通过数(shù)据学习一层层的神经网络，机器自(zì)主分辨(biàn)参数，不断地将参数(shù)归类、计算，形成机器自我(wǒ)的学习(xí)。神经网络在机器学习(xí)和认知科学领域，是一种模仿生物神(shén)经(jīng)网络（动物的中(zhōng)枢(shū)神经系统，特别是大脑(nǎo)）的(de)结构和功能(néng)的数学模型(xíng)或计算模(mó)型。

　　神经(jīng)网络由大量的人工神经元联结(jié)进行(xíng)计算。大多数情况下(xià)人(rén)工神(shén)经网三维向量叉乘公式矩阵，三维向量叉乘公式行列式络能在外界信息的基础上改变内(nèi)部结构，具备学(xué)习(xí)功能。

　　据财联社不完(wán)全(quán)整理，近期在互动易平台(tái)回复人工神经(jīng)元相(xiāng)关(guān)业(yè)务(wù)的上市公司包括中科(kē)曙光、科大讯飞、金(jīn)自(zì)天正、大(dà)富科技、深(shēn)水海纳等，具体情况如下：

　　具体来看(kàn)，科大讯飞的讯飞超脑通过(guò)大数(shù)据、云计算和移(yí)动互(hù)联网(wǎng)，并将算(suàn)法(fǎ)直接和应用结合(hé)，在(zài)应用中不断迭代循环优化。讯(xùn)飞超脑采用了(le)对(duì)大(dà)脑的深入解剖学，使人工神(shén)经网络像(xiàng)人的大脑神经元(yuán)更(gèng)加接近(jìn)，从而使用类(lèi)似(shì)的人工神(shén)经元(yuán)方(fāng)式感(gǎn)知(zhī)认知智能问题。

　　中科(kē)曙光(guāng)建设“全国一体化算(suàn)力服务平台”，通过(guò)统一的算力服(fú)务门户，实(shí)现(xiàn)全国范围(wéi)内智能算力(lì)、通用算力(lì)资源三维向量叉乘公式矩阵，三维向量叉乘公式行列式的融合调度(dù)及弹性供给(gěi)，满(mǎn)足各类用户对算力的多(duō)样化(huà)、可靠(kào)性和便(biàn)捷性(xìng)的需求(qiú)。在类脑智能领域(yù)，携手复(fù)旦大学类脑(nǎo)智能科学(xué)与技术研(yán)究(jiū)院(yuàn)，依托公(gōng)司全国一(yī)体化算(suàn)力(lì)服务平台，支撑全脑860亿神(shén)经元规(guī)模的(de)全脑模(mó)拟计算(suàn)。

　　不过，值得注意的是，有分析(xī)人士表示，关(guān)于人类大(dà)脑和神(shén)经细胞，还有很多不了解(jiě)的地方。事实上，不知道神(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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