据媒体(tǐ)报道，来(lái)自英国(guó)牛津(jīn)大学、IBM欧洲研究所和美(měi)国(guó)得(dé)克萨斯(sī)大学(xué)的一(yī)个科研团队宣布了一(yī)项重要成(chéng)就：他们(men)通(tōng)过堆叠二(èr)维（2D）材料，开发出一种厚度(dù)仅几个原(yuán)子大小fe2o3是什么化学名称，feo是什么化学名称的人工神经(jīng)元，其能够处理光和电信号进行计(jì)算，有望用(yòng)于下一代人工智能计(jì)算，也有助科(kē)学家更(gèng)好地(dì)模(mó)拟(nǐ)和理解(jiě)人脑。相关研(yán)究成(chéng)果(guǒ)刊载(zài)于最新(xīn)一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内人士分析指(zhǐ)出(chū)，人工(gōng)智能(néng)应用的发展呈(chéng)指数级增长(zhǎng)，对计算能力也提出了(le)越来越高的要求(qiú)，只有开发出(chū)革命性硬件(jiàn)，才能(néng)适应未来(lái)算(suàn)力(lì)爆炸时代的要求。而此次科研人员用(yòng)了3种2D材料(liào)制备出了薄(báo)如原子的人工神经元(yuán)，它能学习和处理更加复杂的任务(wù)。

　　公开(kāi)资料显(xiǎn)示，AI通过数据(jù)学习一(yī)层层的神经网络，机器自(zì)主(zhǔ)分辨参数，不断地(dì)将(jiāng)参数归(guī)类、计算，形成(chéng)机器自我的学习。神经网络(luò)在机(jī)器(qì)学(xué)习(xí)和(hé)认(rèn)知科(kē)学领域，是一种(zhǒng)模仿生物神(shén)经网络（动(dòng)物的中枢神经系统(tǒng)，特别是大(dà)脑）的(de)结构和功(gōng)能的(de)数(shù)学模型或(huò)计算模型。

　　神经网络(luò)由大量的人工神经元联结进行计(jì)算。大多数情况下人工(gōng)神经(jīng)网络能在外界信息的基础上改变内部结(jié)构，具(jù)备学习功能。

　　据财(cái)联社(shè)不完(wán)全整理，近期(qī)在(zài)互(hù)动易(yì)平台回复(fù)人工神(shén)经元相关业务的上市公司(sī)包(bāo)括中科(kē)曙光、科大讯飞、金自(zì)天正(zhèng)、大富科技、深水海纳(nà)等，具体(tǐ)情况如下：

　　具体来看(kàn)，科大(dà)讯飞的(de)讯飞超(chāo)脑(nǎo)通过(guò)大数据(jù)、云计算和移动互(hù)联网，并将算法直接(jiē)和应用结合，在应用中不断迭代循环优(yōu)化。讯(xùn)飞超脑采用了对大脑的深入(rù)解剖学，使人工神经网络像(xiàng)人(rén)的大(dà)脑神经(jīng)元(yuán)更加接近，从而使用类似的(de)人工神经元方式感知认知智(zhì)能问题。

　　中科(kē)曙光(guāng)建(jiàn)设(shè)“全国一体(tǐ)化(huà)算力服务(wù)平台(tái)”，通过统一的算力(lì)服务门户，实现全国范围内智能算力、通用算力资源的融合调度及弹(dàn)性供给(gěi)，满足各类(lèi)用户(hù)对算力的多(duō)样化、可靠性(xìng)和便捷性的需求。在类脑智(zhì)能(néng)领域，携手复旦(dàn)大学类脑智能科学与技术研究院，依托(tuō)公司(sī)全国(guó)一(yī)体化(huà)算力服(fú)务平台，支撑全脑860亿神(shén)经元(yuán)规模的全脑模(mó)拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士(shì)表示(shì)，关于(yú)人(rén)类(lèi)大脑(nǎo)和神经(jīng)细胞，还有很多不了解的地方(fāng)。事实上，不知道(dào)神经(jīng)细胞是如何利(lì)用(yòng)这15种特(tè)征中的(de)许(xǔ)多特征。

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