据媒(méi)体报道，来(lái)自英(yīng)国(guó)牛津大学(xué)、IBM欧洲研究所和美国(guó)得克萨斯(sī)大学(xué)的一个科研团队宣布了一项(xiàng)重要(yào)成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出一种厚度(dù)仅几个原子(zi)大小(xiǎo)的人工神经元，其(qí)能够(gòu)处理光和电信号进行计算，有望用于下一代(dài)人工智能计算，也(yě)有助科学家更(gèng)好地(dì)模拟和理解(jiě)人脑。相(xiāng)关研(yán)究成果刊载于(yú)最新一(yī)期《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业内人士分析指出，人工智能应用(yòng)的(de)发展呈指(zhǐ)数级增长，对计算(suàn)能力也提出了越来越高的要求，只有开发出革命性硬件(jiàn)，才能适应未(wèi)来算(suàn)力爆炸时代的要求。而此次科研人员用(yòng)了3种2D材料(liào)制备出了(le)薄如原子的人(rén)工神经(jīng)元(yuán)，它(tā)能(néng)学习和处(chù)理更加(jiā)复杂的任务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过数据学习一(yī)层(céng)层(céng)的神经网络，机器(qì)自主分辨(biàn)参数(shù)，不断地将(jiāng)参数归类、计算，形(xíng)成机器自我的学习。神(shén)经网络在机(jī)器学习和(hé)认知(zhī)科学(xué)领域(yù)，是一种模仿生(shēng)物神经(jīng)网(wǎng)络（动物的(de)中枢神经系统，特别是大脑(nǎo)）的结构和功(gōng)能的数(shù)学模型或计算模型。

　　神(shén)经网络由大量(liàng)的人工神经元联(lián)结进行(xíng)计算。大(dà)多(duō)数情况下人工神(shén)经(jīng)网(wǎng)络能在外(wài)界信息的(de)基(jī)础上改变内部结构，具备学习功能。

　　据财联社不完(wán)全整理，近(jìn)期(qī)在互动易(yì)平台回复人(rén)工神(shén)经元相(xiāng)关(guān)业务的(de)上市公司包(bāo)括中科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自天正、大富(fù)科(kē)技(jì)、深水海纳等，具(jù)体情况如下：

　　具体来看，科(kē)大(dà)讯飞的(de)讯(xùn)飞超脑通过大数抗日战争胜利的时间是哪一年，抗日战争胜利的时间是哪一年到哪一年(shù)据、云(yún)计(jì)算(suàn)和移动互(hù)联网，并将(jiāng)算法直接和(hé抗日战争胜利的时间是哪一年，抗日战争胜利的时间是哪一年到哪一年)应用结(jié)合，在应(yīng)用中不断(duàn)迭代(dài)循环优(yōu)化。讯飞超脑采用了对大脑的深(shēn)入解(jiě)剖(pōu)学，使人(rén)工(gōng)神经网络像人的大脑神(shén)经元更加(jiā)接近，从而使用类似的人工(gōng)神经元(yuán)方式感知认知(zhī)智能问(wèn)题(tí)。

　　中科曙(shǔ)光建设“全国一(yī)体化(huà)算力服务平台”，通过统一(yī)的算力服务门户，实现全国(guó)范围(wéi)内智(zhì)能算(suàn)力、通用算力资(zī)源的融合调度及(jí)弹性(xìng)供给，满足各类用户对算力的多(duō)样化、可靠性(xìng)和(hé)便捷(jié)性(xìng)的需求。在类(lèi)脑(nǎo)智能领域，携手复(fù)旦大(dà)学类脑智能科学(xué)与技(jì)术研究院(yuàn)，依托公(gōng)司全国一体(tǐ)化算力服务平台，支撑全(quán)脑860亿神经(jīng)元(yuán)规模(mó)的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意(yì)的是，有分析(xī)人(rén)士表示(shì)，关(guān)于人类大(dà)脑和神经细胞，还有很多不了(le)解(jiě)的地方。事实上，不知道神经细(xì)胞(bāo)是如(rú)何利用这15种(zhǒng)特征中的(de)许多特征。

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