据媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲(zhōu)研究所和美(měi)国得克萨(sà)斯(sī)大学的一个(gè)科(kē)研团队宣(xuān)布了一(yī)项重要成就：他们通过堆(duī)叠二维（2D）材(cái)料，开(kāi)发出一(yī)种(zhǒng)厚度(dù)仅几个(gè)原子大小的(de)人工神(shén)经(jīng)元，其能够处理(lǐ)光和电信(xìn)号进行计算(suàn)，有(yǒu)望用(yòng)于下一代(dài)人工智能计算(suàn)，也有(yǒu)助科学家更好(hǎo)地模拟和理解人脑。相关研究成果(guǒ)刊载于最新一期《自然·纳米(mǐ)技(jì)术》杂志。

　　业内人士(shì)分析指出，人工智能应用的发展呈(chéng)指数级增长，对计算能力也提出了越来越高的(de)要求(qiú)，只有开发出革命性硬(yìng)件，才(cái)能适应未来算力爆炸(zhà)时代的要求。而(ér)此次科研(yán)人员(yuán)用了3种2D材料(liào)制备出了薄如(rú)原子(zi)的人(rén)工神经元，它能学习和处理更加复杂的任务。

　　公开资料(liào)显(xiǎn)示，AI通过数据学习一层层的神经网络，机器(qì)自主分辨参数，不断地(dì)将参数归类(lèi)、计(jì)算，形成机(jī)器自我的(de)学习。神经网络(luò)在(zài)机器学习(xí)和认(rèn)知科学领域，是一种模仿生(shēng)物神经网络（动物的(de)中枢神经系统(tǒng)，特别是(shì)大脑(nǎo)）的(de)结构(gòu)和功能的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大量的(de)人工神(shén)经(jīng)元(yuán)联(lián)结进(jìn)行计算。大多数(shù)情况下人工神经网(wǎng)络能在外界信息的基础(chǔ)上改变内部结构，具备学习功(gōng)能(néng)。

　　据财(cái)联社(shè)不(bù)完(wán)全整理，近期在互动易平台回复人工神经元相关(guān)业(yè)务的上市公司包括中科曙光(guāng)、科(kē)大讯(xùn)飞、金(jīn)自天正、大富科技(jì)、深水海纳等(děng)，具体(tǐ)情(qíng)况如下：

　　具(jù)体来(lái)看，科(kē)大讯飞的讯飞超脑通(tōng)过大数(shù)据(jù)、云计算和移动互联网(wǎng)，并将算法(fǎ)直接(jiē)和应(yīng)用结(jié)合(hé)，在应用中不断迭代循环(huán)优化。讯飞超脑采用了(le)对大脑(nǎo)的(de)深(shēn)入解剖学，使人(rén)工(gōng)神(shén)经网络像(xiàng)人的大脑神经元更(gèng)加接近，从而(ér)使(shǐ)用类似的人工神经元方式(shì)感知认知(zhī)智能(néng)问题。

　　中(zhōng)科曙(shǔ)光建设(shè)“全国一体化算力服务平台”，通过统一的算力(lì)服务门户，实现全国范围(wéi)内智能算力、通用算力资源的融合(hé)调度(dù)及弹(dàn)性(xìng)供给，满(mǎn)足(zú)各类用户对(duì)算(suàn)力的多样化、可(kě)靠性(xìng)和便捷性的需求。在类脑(nǎo)智能领域，携(xié)手(shǒu)复旦大(dà)学类脑(nǎo)智(zhì)能科学与技术研究院，依托公司(sī)全国(guó)一(yī)体(tǐ)化算(suàn)力服务(wù)平台，支撑全脑860亿(yì)神经元规(guī)模(mó)的全(quán)脑模拟计算(suàn)。

　　不过，值得注意的(de)是，有(yǒu)分析人(rén)士(shì)表示，关于(yú)人类大脑和神经细(xì)胞(bāo)，还有很多不(bù)了解的地方(fāng)。事实(shí)上，不知道(dào)神经细胞是(shì)如何利(lì)用(yòng)这15种特(tè)征中(zhōng)的许多特征。

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