据媒(méi)体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研(yán)究所和美国得克萨斯大学的(de)一(yī)个科研团队(duì)宣布(bù)了一项重要成(chéng)就：他们(men)通(tōng)过堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出(chū)一(yī)种厚度(dù)仅几个原子大(dà)小的人工神经(jīng)元，其能够处理光和(hé)电信(xìn)号(hào)进行(xíng10的负3次方等于多少 10的负3次方平方厘米等于多少平方米)计算，有望用于下一代人工智能计算(suàn)，也(yě)有(yǒu)助科学(xué)家(jiā)更好地模(mó)拟和(hé)理解人脑。相关研究(jiū)成果刊载于最新一期《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业(yè)内人(rén)士分(fēn)析(xī)指出(chū)，人工智(zhì)能应用的(de)发展呈指数(shù)级增长，对(duì)计算(suàn)能(néng)力也提出了越来越高(gāo)的要求，只有开发出革命性硬(yìng)件，才能适应未(wèi)来算(suàn)力爆(bào)炸时(shí)代的(de)要求(qiú)。而此次科研人员用了3种2D材料制备出了(le)薄(báo)如原子的人(rén)工神经元，它能学(xué)习和(hé)处理更(gèng)加复杂(10的负3次方等于多少 10的负3次方平方厘米等于多少平方米zá)的(de)任务(wù)。

　　公(gōng)开资料(liào)显示(shì)，AI通过(guò)数据(jù)学习一层层(céng)的神经网络，机器自主分(fēn)辨参数，不断地将参(cān)数归类、计算，形成机器自我的学习。神经网络在机器学习和认知科学领域，是一种模(mó)仿生物神经网络（动物(wù)的中(zhōng)枢神(shén)经系统，特别是(shì)大脑(nǎo)）的结构和(hé)功(gōng)能的数学(xué)模型或计算(suàn)模(mó)型。

　　神经网(wǎng)络由大量(liàng)的人工神经元(yuán)联结进行计算。大多数情况下人工神经(jīng)网络能在外界信息的(de)基础上改(gǎi)变内部结(jié)构，具备学习功能。

　　据财联社不完全整理，近期在互(hù)动(dòng)易平台回复人工神经元相关业务(wù)的上市公(gōng)司包括中科曙光(guāng)、科大讯飞、金自天正、大富科技、深水海纳等，具体情况如下：

　　具体来看，科大讯飞的讯飞超脑(nǎo)通过大数据、云计(jì)算和(hé)移动互联网，并(bìng)将算法直接和应用结合，在应用中不断迭代循环优化。讯(xùn)飞超脑采用了对大(dà)脑的深入解剖学，使人工神经网(wǎng)络像人的大脑神经元更加(jiā)接近，从(cóng)而使用类似的人(rén)工神经元方式(shì)感知认知智能问题。

　　中科曙光建设“全国一体化算力服务平台”，通过统一的算力(lì)服务门(mén)户，实现全国范(fàn)围内智能算力、通(tōng)用算(suàn)力资源的融(róng)合调(diào)度及弹性供(gōng)给，满足各类(lèi)用户对算力的多样(yàng)化(huà)、可靠性和便捷性的需求。在类(lèi)脑智能(néng)领(lǐng)域，携手复旦大(dà)学类脑(nǎo)智能(néng)科(kē)学与(yǔ)技(jì)术研(yán)究院，依托公(gōng)司全国一体化(huà)算(suàn)力服务(wù)平台，支撑全脑860亿神经元规(guī)模(mó)的(de)全(quán)脑模拟计算。

　　不过，值得(dé)注意的是(shì)，有分析人士表示，关于人类(lèi)大脑和神(shén)经细(xì)胞，还有很多(duō)不了解(jiě)的地方。事实上(shàng)，不知道神经细胞是如何(hé)利(lì)用这15种特征中(zhōng)的(de)许多(duō)特(tè)征。

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