据(jù)媒体报道，来自英国牛(niú)津大学、IBM欧洲(zhōu)研究所(suǒ)和美国得(dé)克(kè)萨斯大学的一个科研团队宣布了一项重要成就：他们通过堆(duī)叠二维（2D）材料，开发出一种(zhǒng)厚度仅几(jǐ)个(gè)原子(zi)大小的人工(gōng)神经元(yuán)，其(qí)能够(gòu)处(chù)理光(guāng)和电信(xìn)号进行计算(suàn)，有望用于(yú)下一代人工智能计算，也有(yǒu)助科学家更好地(dì)模拟(nǐ)和理解人脑。相关研(yán)究成果刊(kān)载(zài)于最新一期(qī)《自(zì)然·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内人(rén)士分析指出(chū)，人(rén)工智能应用的发展呈指数级(jí)增长，对计(jì)算能力(lì)也提(tí)出了越(yuè)来越高的要求，只(zhǐ)有开(kāi)发出革命(mìng)性硬件(jiàn)，才能适应未来(lái)算力爆炸时代的要求。而此次科研人员用了3种2D材(cái)料制备出了薄如原子的人工(gōng)神经元，它能学习和处理更加复杂的(de)任(rèn)务。

　　公(gōng)开资料显示，AI通过(guò)数据学习一层层的神经网络，机器自主(zhǔ)分(fēn)辨参(cān)数(shù)，不(bù)断地将参(cān)数归类、计算，形成机器自我的学习。神经(jīng)网络在机器(qì)学(xué)习和(hé)认(rèn)知科学领(lǐng)域，是(shì)一种模(mó)仿生物(wù)神经网络（动物的中枢神经系统，特别是(shì)大脑）的结构(gòu)和功(gōng)能的数(shù)学模型或计算模型(xíng)。

　　神经(jīng)网络由大量的人工神经元联(lián)结(jié)进行计(jì)算。大多数情况(kuàng)下人工(gōng)神(shén)经网络能在外界信息的基础上改变(biàn)内部(bù)结构，具备学(xué)习功(gōng)能(néng)。

　　据(jù)财联(lián)社不完(wán)全整理，近(jìn)期在互(hù)动易(yì)平台(tái)回(huí)复人(rén)工神经元相关业务的上市公(gōng)司包括中(zhōng)科曙光、科(kē)大讯飞、金自天正、大富科(kē)技、深(shēn)水(shuǐ)海纳等(děng)，具体情况如下：

　　具体来(lái)看(kàn)，科(kē)大(dà)讯(xùn)飞的讯飞超脑通过大(dà)数据、云计(jì)算和(hé)移动互联(lián)网，并将算法直(zhí)接和(hé)应用结合，在应用中不断迭代循环(huán)优化。讯飞超(chāo)脑采用了对(duì)大脑的深入解剖学，使(shǐ)人工(gōng)神经(jīng)网络像人的大脑神经元(yuán)更(gèng)加(jiā)接近(jìn)，从而使(shǐ)用(yòng)类似的人工神经(jīng)元方(fāng)式(shì)感知(zhī)认知智能问(wèn)题。

　　中科(kē)曙光建设“全国一无功不受禄什么意思，无功不受禄下一句该怎么回答对方体(tǐ)化算力服务平台”，通过(gu无功不受禄什么意思，无功不受禄下一句该怎么回答对方ò)统一(yī)的算力服务门(mén)户，实现全国范围内(nèi)智能算力、通用算力(lì)资源的(de)融合调度及弹性供(gōng)给，满足各类(lèi)用户(hù)对(duì)算力的多样化、可靠性和便(biàn)捷性的需(xū)求。在类(lèi)脑智能领域，携(xié)手复(fù)旦大(dà)学类脑智能科学(xué)与技(jì)术研究(jiū)院，依(yī)托公(gōng)司全(quán)国一(yī)体化算(suàn)力服务平台，支撑全脑860亿神经元规模的(de)全脑模拟计算。

　　不过，值得注意(yì)的是，有分析人(rén)士(shì)表示，关于人类大脑(nǎo)和神经细(xì)胞，还有很多(duō)不了解(jiě)的地(dì)方。事实(shí)上，不知道神经细胞是如何利用这15种特征中的(de)许多特(tè)征。

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