据(jù)媒体报道，来(lái)自英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研究所(suǒ)和美国得(dé)克萨斯大学的一个科研(yán)团队宣布了(le)一项重要成就(jiù)：他们通过堆叠二(èr)维（2D）材料，开发出一种(zhǒng)厚度仅几个(gè)原子大(dà)小的人工(gōng)神(shén)经元，其能够处理光和(hé)电信号进(jìn)行计算，有望用于(yú)下一代(dài)人工智能计算，也有助科(kē)学家更(gèng)好(hǎo)地模拟和(hé)理(lǐ)解人脑。相关研究(jiū)成果刊载(zài)于(yú)最新一期《自然·纳米(mǐ)技(jì)术(shù)》杂志。

　　业内人(rén)士分析指(zhǐ)出商业用电多少钱一度 商业用电跟住宅用电有什么区别，人工智(zhì)能应(yīng)用(yòng)的(de)发展呈指数(shù)级增长，对计(jì)算能(néng)力也提出(chū)了(le)越来越(yuè)高(gāo)的(de)要求，只有开发出革(gé)命性硬(yìng)件，才能(néng)适(shì)应未来算(suàn)力爆炸时(shí)代(dài)的(de)要(yào)求。而此次科研人员用了3种(zhǒng)2D材料制备(bèi)出了(le)薄如原(yuán)子的人(rén)工神(shén)经元，它能学习和处理更加(jiā)复(fù)杂的任务。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过数据学习一层(céng)层的神经网络(luò)，机(jī)器自主分辨(biàn)参数，不(bù)断地将参数归(guī)类、计算，形(xíng)成机器自我的学(xué)习(xí)。神经网络在机(jī)器学(xué)习和认知科学领域，是一种(zhǒng)模仿生物神经网络（动物(wù)的中枢(shū)神(shén)经(jīng)系统，特别是大脑）的结构和功能(néng)的数学(xué)模型或计算(suàn)模型。

　　神经网络由大量的人工(gōng)神经(jīng)元联结(jié)进行计算(suàn)。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的(de)基础上改变内部结构，具(jù)备学习功能(néng)。

　　据(jù)财联社(shè)不(bù)完全整(zhěng)理(lǐ)，近(jìn)期在互动易平台(tái)回复人工神经元相关(guān)业(yè)务的上市公司包(bāo)括中科(kē)曙光、科大讯飞(fēi)、金自天正、大富科技、深水海纳等，具(jù)体(tǐ)情况如下：

　　具体来看，科大讯飞的讯飞超脑通过大数据、云计算和(hé)移动互联网(wǎng)，并将算法(fǎ)直接(jiē)和应(yīng)用结(jié)合(hé)，在应(yīng)用(yòng)中不断(duàn)迭(dié)代循环优化(huà)。讯飞超(chāo)脑采用了对大脑的(de)深(shēn)入解剖学，使人(rén)工神经网络像人的大脑神经元(yuán)更(gèng)加接(jiē)近，从而使(shǐ)用类似的人(rén)工神(shén)经(jīng)元方式感知认(rèn)知智(zhì)能问题。

　　中科曙(shǔ)光建设(shè)“全国(guó)一(yī)体化算力服务平台”，通过统一的(de)算力服(fú)务门户，实现全(quán)国范围(wéi)内智(zhì)能算(suàn)力、通用算力资源的(de)融(róng)合调度及弹性供给，满足各类用(yòng)户对算(suàn)力的多样化、可靠性(xìng)和便捷性(xìng)的需(xū)求。在类(lèi)脑智(zhì)能领(lǐng)域，携手复旦(dàn)大学类脑(nǎo)智能(néng)科学(xué)与技术研究(jiū)院，依托公司全国一体化算(suàn)力服(fú)务平台，支撑全脑860亿神经元规(guī)模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的(de)是，有分析人士表示，关于人类大脑(nǎo)和神经(jīng)细胞，还有很(hěn)多不了(le)解的地方。事实上，不知(zhī)道神经(jīng)细胞是如何利用(yòng)这15种特(tè)征中的许多(duō)特征(zhēng)。

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