据媒体报道，来(lái)自英国(guó)牛津大(dà)学、IBM欧洲研(yán)究(jiū)所(suǒ)和(hé)美国得克萨斯大学(xué)的(de)一(yī)个科研团队(duì)宣布(bù)了(le)一项重要(yào)成就(华大基因有国家背景吗jiù)：他们通过(guò)堆(duī)叠二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几个(gè)原子大(dà)小的人工(gōng)神经元(yuán)，其能够处理光(guāng)和电信号(hào)进(jìn)行(xíng)计(jì)算，有望用(yòng)于下一代人工智能计算，也(yě)有(yǒu)助科学(xué)家更好地模拟和理(lǐ)解人(rén)脑(nǎo)。相关研(yán)究成果(guǒ)刊载于最新一(yī)期《自(zì)然(rán)·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内人士分析指出，人工智能应用(yòng)的(de)发展(zhǎn)呈指(zhǐ)数级增长，对计算(suàn)能力也提出了(le)越来越高(gāo)的要求，只有开(kāi)发出(chū)革命性(xìng)硬件，才能适应(yīng)未来算力爆炸时代的要求(qiú)。而此次科研人员(yuán)用了3种(zhǒng)2D材(cái)料(liào)制备出了薄(báo)如原(yuán)子(zi)的人工神经元，它能学(xué)习和处理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公开(kāi)资料显示，AI通过数据学习一层层的神(shén)经网络，机器自(zì)主分辨参数，不断地将参数归类(lèi)、计(jì)算，形成机(jī)器自(zì)我的学(xué)习。神经网络在机器(qì)学习和(hé)认知(zhī)科学领(lǐng)域，是一种模(mó)仿生物神经网络（动物的(de)中枢神经系统，特别是大(dà)脑）的(de)结构和功能的(de)数学模型或计(jì)算模型(xíng)。

　　神(shén)经网络由(yó华大基因有国家背景吗u)大量的人工(gōng)神经(jīng)元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能(néng)在外(wài)界信息的(de)基础上改变(biàn)内(nèi)部结构(gòu)，具备学习功能。

　　据(jù)财联社不完全整(zhěng)理，近期在互动易平台(tái)回复人工神(shén)经(jīng)元相关业(yè)务的上市(shì)公司包括中科曙光、科大讯飞、金自天正、大富科技、深水海(hǎi)纳等(děng)，具体情况如下：

　　具体(tǐ)来看，科大(dà)讯飞的(de)讯(xùn)飞超脑(nǎo)通过大(dà)数据、云(yún)计算和移动(dòng)互联网，并将算法直接(jiē)和(hé)应用(yòng)结(jié)合(hé)，在应用(yòng)中(zhōng)不断(duàn)迭代循(xún)环优化(huà)。讯(xùn)飞(fēi)超脑采用了(le)对大脑的深入解剖学，使人工神经(jīng)网络像人的大脑神(shén)经(jīng)元更加接近，从而(ér)使用类似的人工神经(jīng)元方式感知认知智能(néng)问题。

　　中科曙(shǔ)光建设“全国一体化算力(lì)服务(wù)平台”，通过(guò)统一的算力服(fú)务门户，实现全(quán)国范(fàn)围内智能算(suàn)力、通用算力资源(yuán)的融合调度(dù)及弹性供给(gěi)，满足各类(lèi)用(yòng)户对(duì)算力(lì)的多样化、可(kě)靠性和便捷(jié)性的需(xū)求。在类(lèi)脑智能(néng)领域，携手复旦大(dà)学类(lèi)脑(nǎo)智(zhì)能科学与技术研(yán)究院(yuàn)，依托(tuō)公司全(quán)国(guó)一体(tǐ)化算力服务平台，支撑全(quán)脑(nǎo)860亿神经元规模的全脑模(mó)拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士(shì)表示，关(guān)于(yú)人类大脑和神经细胞，还有(yǒu)很多不了(le)解的(de)地方(fāng)。事实上，不知(zhī)道神经细(xì)胞是如何利用这15种特征中的许(xǔ)多特征。

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