据(jù)媒(méi)体(tǐ)报道，来自(zì)英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国得(dé)克萨(sà)斯(sī)大学(xué)的一个科研团队(duì)宣(xuān)布了一项重(zhòng)要(yào)成就：他们通过堆叠二维（2D）材料(liào)，开(kāi)发出一种厚度仅几个原子大小的人(rén)工神(shén)经(jīng)元(yuán)，其能够(gòu)处理光(guāng)和电(diàn)信号进(jìn)行(xíng)计(jì)算，有望用于下一代(dài)人(rén)工智能计算，也(yě)有助科(kē)学(xué)家更(gèng)好地模(mó)拟和理解(jiě)人脑。相关(guān)研究成果刊载(zài)于最(zuì)新(xīn)一期《自然·纳米技术》杂(zá)志。

　　业内人士(shì)分析指出，人工智能应用(yòng)的(de)发展呈指数级增长，对(duì)计(jì)算(suàn)能力也提出(chū)了(le)越(yuè)来越高的要求，只有开(kāi)发出革命(mìng)性(xìng)硬件，才能(néng)适应未来算力爆炸时(shí)代的要求。而(ér)此(cǐ)次科研(yán)人员(yuán)用了3种2D材料制备出了薄如原(yuán)子的人工神经元，它能(néng)学习和处理更加复(fù)杂的(de)任务。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过数(shù)据学习一层层的神经网(wǎng)络(luò)，机器(qì)自(zì)主分(fēn)辨参(cān)数，不断(duàn)地将参数归类、计算(suàn)，形(xíng)成(chéng)机器自我的学习(xí)。神(shén)经网络(luò)在机器(qì)学习和(hé)认知科学领域(yù)，是一种模仿生物神经网络（动物(wù)的中枢神经系统，特别是(shì)大脑）的结构和功(gōng)能的数(shù)学模型或(huò)计算模(mó)型。

　　神经网络由大量(liàng)的(de)人工神经元联结进行计算。大(dà)多(duō)数(shù)情况下人工神经网络能在外界信息(xī)的基础上改变内(nèi)部结构，具备学习功能。

　　据财联社不完全整理，近期在互动易平台(tái)回复人工神经元相(xiāng)关(guān)业务的上市公司包括(kuò)中科(kē)曙光、科(kē)大(dà)讯飞、金自天正、大(dà)富(fù)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(chāo)脑(nǎo)通过大数据、云(yún)计(jì)算和移动(dòng)互(hù)联网(wǎng)，并将算法直接(jiē)和应用结合(hé)，在应用(yòng)中(zhōng)不断迭代循环优化。讯飞(fēi)超脑采用(yòng)了对(duì)大(dà)脑的深(shēn)入解(jiě)剖学，使(shǐ)人工(gōng)神经网络(luò)像人(rén)的大脑神经元更加(jiā)接(jiē)近，从(cóng)而(ér)使用类似的人工神经(jīng)元方式感知认知智能(néng)问题。

　　中科曙光建(jiàn)设“全国一体化算力服务平台”，通(tōng)过统一的算力服(fú)务门户，实现全国范围内(nèi)智能(néng)算力、通用(yòng)算力资(zī)源的融合调度及(jí)弹性供给，满(mǎn)足(zú)各类(lèi)用户对算力(lì)的多样化、可靠(kào)性和便(biàn)捷性的需(xū)求(qiú)。在类脑智(zhì)能(néng)领(lǐng)域，携手复旦大(dà)学类(lèi)脑智能(néng)科解是多音字吗怎么读，解字是多音字都有什么音学与(yǔ)技术研究院(yuàn)，依(yī)托公司全国一(yī)体(tǐ)化算力服务平(解是多音字吗怎么读，解字是多音字都有什么音píng)台，支撑全脑860亿神经元规模的(de)全脑模(mó)拟计算。

　　不过，值得(dé)注意的(de)是，有分析人士表示(shì)，关(guān)于人类(lèi)大脑和神经细胞，还有(yǒu)很(hěn)多不了解的地方(fāng)。事实(shí)上，不知道神(shén)经细胞(bāo)是如何利用这15种特征中的许(xǔ)多特(tè)征。

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