据(jù)媒体报道(dào)，来自英国牛津大学、IBM欧洲(zhōu)研究所和美(měi)国得克萨斯大学的一个科研团(tuán)队宣布了一项重要成就：他们通过堆(duī)叠二维（2D）材料，开(kāi)发出一种厚(hòu)度仅几个原子大小的人工神经元，其能够处理光(guāng)和(hé)电信号进(jìn)行计(jì)算，有望(wàng)用于(yú)下一代人工智(zhì)能计算(suàn)，也有助科(kē)学家更好地模拟和理(lǐ)解(jiě)人脑。相(xiāng)关研究(jiū)成(chéng)果刊载于最新一(yī)期(qī)《自然·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内人士分析指出，人工智(zhì)能应用的发展呈指数(shù)级增长，对计算能力(lì)也(yě)提出了(le)越来越(三件套是哪三件yuè)高(gāo)的要求，只有开发出革命性硬件，才能适(shì)应未三件套是哪三件(wèi)来算力爆炸时代的要求。而(ér)此次科研人(rén)员用了3种2D材料制备出了薄如原子的人工神(shén)经元，它(tā)能学习和(hé)处理更加复(fù)杂的(de)任务。

　　公开(kāi)资料(liào)显示，AI通过数据学习一层层的神经网络，机(jī)器自(zì)主分辨参数，不断地将参数归类(lèi)、计算，形成机器自我(wǒ)的学习。神经网络在机器(qì)学习和认知科学领域，是一(yī)种模仿生物神经网络（动物的中枢(shū)神经系统，特(tè)别是(shì)大脑）的(de)结(jié)构和功能的数学模型或计算(suàn)模型(xíng)。

　　神经网络由大量(liàng)的人工神经元联结进行(xíng)计算(suàn)。大多数(shù)情况下(xià)人工神经网络(luò)能在(zài)外界信息的基础上(shàng)改变内部(bù)结构，具备(bèi)学习功能。

　　据财联(lián)社(shè)不完全整(zhěng)理，近期在(zài)互动易平台回(huí)复(fù)人工(gōng)神经(jīng)元相关业务的上市公司包括中科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自(zì)天正、大富科技、深(shēn)水海纳等，具体情况(kuàng)如下：

　　具体来看(kàn)，科大(dà)讯飞的讯(xùn)飞(fēi)超脑通过大数据、云(yún)计算和(hé)移动互联网，并将算(suàn)法直接和应用结合，在应用中不断迭代循环(huán)优化。讯(xùn)飞超脑采用了对大脑的(de)深入解剖学，使人工神经网络像(xiàng)人的大脑神经(jīng)元(yuán)更加接近，从而使用类似的人工神经(jīng)元(yuán)方式感(gǎn)知认(rèn)知智能(néng)问题(tí)。

　　中科曙(shǔ)光建设(shè)“全国一体化算力服务平(píng)台”，通过(guò)统一的(de)算力服务门户，实现全国范围内智能算力、通用算力资源的融合调度(dù)及(jí)弹性供给，满足各(gè)类用(yòng)户对算力(lì)的多样(yàng)化、可(kě)靠性和便捷性的需求(qiú)。在类(lèi)脑智能(néng)领域，携手复旦大学(xué)类脑智能(néng)科学(xué)与技术研究院，依托(tuō)公司全国(guó)一体化算力服务平台，支(zhī)撑全脑860亿神经元规(guī)模(mó)的全脑模(mó)拟计(jì)算。

　　不过，值得注(zhù)意的是(shì)，有分析人士表(biǎo)示，关于(yú)人类大(dà)脑和神经细胞，还有很多不了(le)解的地方(fāng)。事实(shí)上，不知(zhī)道神经细胞是(shì)如何利用(yòng)这15种特征中的许(xǔ)多特(tè)征。

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