据媒体报(bào)道，来自英国(guó)牛(niú)津大学(xué)、IBM欧(ōu)洲研究所和美(měi)国得克萨斯大学的(de)一个科研团(tuán)队宣布了一项(xiàng)重(zhòng)要成就：他(tā)们通过堆叠二维（2D）材(cái)料(liào)，开发(fā)出一种厚度(dù)仅几个原子大小的人(rén)工神经(jīng)元，其(qí)能(néng)够(gòu)处理(lǐ)光和电(diàn)信号(hào)进(jìn)行计算，有望用于下(xià)一代人工智能(néng)计算(suàn)，也有助科学家更好地模(mó)拟(nǐ)和理解(jiě)人脑。相(xiāng)关研究成果刊(kān)载(zài)于最新一期(qī)《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析(xī)指出，人(rén)工智能应用(yòng)的发展呈指数(shù)级(jí)增长(zhǎng)，对计(jì)算能(néng)力也(yě)提出(chū)了越来越高的要求，只有开发出革命性硬件，才能适应未来算力(lì)爆炸(zhà)时代的要求。而(ér)此(cǐ)次科(kē)研人员用(yòng)了3种2D材料制备出了薄如(rú)原子的人工神经元，它(tā)能学习(xí)和处理更加复杂的(de)任务(wù)。

　　公开资料显示(shì)，AI通过数据学习一层层(céng)的神经(jīng)网(wǎng)络(luò)，机器自主(zhǔ)分(fēn)辨参数，不断(duàn)地将(jiāng)参数归类、计算，形(xíng)成机器自我的(de)学习。神经网络(luò)在机(jī)器(qì)学习和认知科学领(lǐng)域，是一种模仿生物(wù)神经网络（动(dòng)物(wù)的中枢神经(jīng)系统，特(tè)别是大脑(nǎo)）的结构和功能的数学(xué)模型(xíng)或计算模型。

　　神经(jīng)网络(luò)由大量的人工(gōng)神经元联结(jié)进(jìn)行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础(chǔ)上改变内部结(jié)构(gòu)，具备学习功能。

　　据(jù)财联(lián)社不完(wán)全整理(lǐ)，近期在互动易平(píng)台回复人工神经(jīng)元相关业务(wù)的上市公(gōng)司包括中科曙光、科大讯(xùn)飞、金自(zì)天正、大富科技(jì)、深水海纳等，具体情况如下：

　　具体来看，科大(dà)讯(xùn)飞的讯飞超脑(nǎo)通过(guò)大数据、云(yún)计算和移动互(hù)联(lián)网(wǎng)，并将算法直接(jiē)和(hé)应用结合，在应用(yòng)中(zhōng)不断迭(dié)代循环优化。讯飞(f路由器有使用年限吗ēi)超脑采(cǎi)用了对大脑的(de)深入解剖学，使(shǐ)人工神经网络(luò)像人的(de)大脑(nǎo)神经元(yuán)更加接近，从而使用类似(shì)的人(rén)工神经元方式(shì)感知(zhī)认知智能问题。

　　中(zhōng)科曙光建设“全(quán)国一(yī)体(tǐ)化算力服务平台(tái)”，通过统一的算(suàn)力服务门户，实现全国(guó)范(fàn)围内智能算力、通用算力(lì)资源的融合调度及弹性供给(gěi)，满足各(gè)类用户对(duì)算(suàn)力的(de)多样化(huà)、可靠(kào)性和(hé)便捷性的需求。在类脑智(zhì)能领域(yù)，携手复旦大学类脑智(zhì)能科(kē)学与(yǔ)技术研究院，依托(tuō)公司全国(guó)一体化算力服(fú)务平台，支撑(chēng)全脑860亿神(shén)经元规(guī)模的全脑模(mó)拟计算。

　　不过，值得注(zhù)意的是，有分析人(rén)士(shì)表示，关于人类大脑和(hé)神经细胞，还有很多不(bù)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(duō)特征(zhēng)。

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