据媒体报道，来自(zì)英国(guó)牛津大(dà)学(xué)、IBM欧洲研究所和美(měi)国(guó)得克萨斯大学的一个科研(yán)团队(duì)宣(xuān)布了(le)一(yī)项重(zhòng)要成就：他(tā)们通过堆叠二维（2D）材料，开发出(chū)一种厚度仅(jǐn)几个原子大小的人工神经(jīng)元，其能够(gòu)处理光(guāng)和电(diàn)信(xìn)号进行计(jì)算，有望(wàng)用(yòng)于下一(yī)代(dài)人工智能计算(suàn)，也(yě)有助科(kē)学家更好地(dì)模拟和(hé)理解(jiě)人(rén)脑。相关研究成果刊载于(yú)最新一期《自(zì)然(rán)·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内人士分(fēn)析(xī)指出，人(rén)工智能应用(yòng)的(de)发展呈指(zhǐ)数级增长，对(duì)计(jì)算能力也(yě)提(tí)出了越来(lái)越高(gāo)的要求，只(zhǐ)有开发(fā)出革命性(xìng)硬件(jiàn)，才能适(shì)应未来算力爆(bào)炸(zhà)时(shí)代的要求(qiú)。而此(cǐ)次科研人员用了(le)3种2D材料制备出了薄如原子的人工神(shén)经元，它能学习和处理更(gèng)加复(fù)杂的(de)任务(wù)。

　　公开资(zī)料显示，AI通(tōng)过数据学习一层层(céng)的神经网络，机器(qì)自主分辨参数，不断地将参数(shù)归类、计算，形成机器自我的(de)学习。神(shén)经网络在机器学习和认知(zhī)科学领域，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大(dà)脑(nǎo)）的结构和功能(néng)的(de)数学(xué)模(mó)型或计算模型。

　　神经网络由大(dà)量的人工神经元联(lián)结进行计算。大多(duō)数情况下人工神经网络能(néng)在(zài)外界信息的基(jī)础上改变内部结构，具备(bèi)学(xué)习(xí)功能。

　　据财联社不完全(quán)整(zhěng)理，近期在(zài)互(hù)动易平台回复(fù)人工神经元相关业务(wù)的上市公司(sī)包括中(zhōng)科曙光、科(kē)大(dà)讯飞(fēi)、金自天正、大富(fù)科(kē)技、深(shēn)水海(hǎi)纳(nà)等，具体情(qíng)况(kuàng)如下：

　　具体来看，科大讯(xùn)飞(fēi)的讯飞超脑通过大数据、云(yún)计算和移动互联网，并将算(suàn)法直(zhí)接和应用结合，在(zài)应用中不断迭代(dài)循环优化。讯飞超(chāo)脑采用(yòng)了(le)对大脑的深(shēn)入解剖学，使(shǐ)人工(gōng)神经网络像(xiàng)人的大脑神经元(yuán)更加接近，从而(ér)使(shǐ)用类似的人(rén)工神经元(yuán)方式感知认知智能问题。

　　中科曙光(guāng)建设“全国一体化算力(lì)服务(wù)平台”，通过(guò)统一的(de)算力服务门户，实(shí)现蜗牛是不是昆虫类全国范围(wéi)内智能算力、通用算力资(zī)源的融合调度(dù)及弹性供给，满足各类用户对算力的多样(yàng)化、可靠性和便捷性的需求。在类脑智(zhì)能领域，携手复旦大学(xué)类脑智(zhì)能科学与技术研究院，依托公司全(quán)国一体化算力(lì)服务平台，支撑全脑860亿(yì)神经元规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士(shì)表示，关于人类大脑和神经细(xì)胞(bāo)，还有很多不了解的(de)地(dì)方。事(shì)实(shí)上，不知道神经细(xì)胞(bāo)是如何利用(yòng)这(zhè)15种特征中的许多特征。

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