据媒体报(bào)道，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲(zhōu)研究所和美国(guó)得(dé)克云n是哪里的车牌号(kè)萨斯大学(xué)的一个科研团队宣布(bù)了(le)一项重要成就：他们(men)通过堆叠二维（2D）材(cái)料，开发出一种(zhǒng)厚(hòu)度(dù)仅几个原子大小的人工神经元，其能够处(chù)理光(guāng)和电信号进行(xíng)计(jì)算，有望(wàng)用于(yú)下一代人工智能计算，也有(yǒu)助(zhù)科学(xué)家(jiā)更好地模拟和理解人脑。相关研究成果刊载(zài)于最新(xīn)一(yī)期《自然·纳米(mǐ)技(jì)术》杂志。

　　业内人(rén)士(shì)分析(xī)指出，人(rén)工智能(néng)应(yīng)用的(de)发展呈指(zhǐ)数级增长(zhǎng)，对计算(suàn)能力也提出了(le)越(yuè)来越(yuè)高的要求，只有开(kāi)发出革命性硬件，才能适(shì)应未来算力爆(bào)炸时代的(de)要求。而此次科(kē)研人员(yuán)用了(le)3种(zhǒng)2D材料制备出了薄如原(yuán)子的人工(gōng)神(shén)经(jīng)元，它能学习和处理更加复杂的任(rèn)务。

　　公开(kāi)资(zī)料显示，AI通过(guò)数(shù)据学习一(yī)层(céng)层的神经网络，机器自主(zhǔ)分辨参数，不断地(dì)将(jiāng)参数归类、计算(suàn)，形(xíng)成机器自我的学(xué)习。神经网络在(zài)机(jī)器学(xué)习和认知科(kē)学领域，是一种模仿生物神(shén)经网络（动物的(de)中枢神(shén)经系统，特别是大脑）的结构(gòu)和功能的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大量的人工(gōng)神(shén)经元联结进行计算。大多数情况下人(rén)工(gōng)神经网络能(néng)在外界信息的(de)基础(chǔ)上改变内部结(jié)构，具备学习(xí)功(gōng)能。

　　据财(cái)联社不(bù)完全(quán)整(zhěng)理，近(jìn)期在互动易平台回复人工神经元(yuán)相关业务的上市公司包括中(zhōng)科(kē)曙光(guāng)、科(kē)大讯飞、金(jīn)自(zì)天正(zhèng)、大富科技、深水海纳等，具体(tǐ)情况如下：

　　具体来(lái)看，科(kē)大讯飞(fēi)的(de)讯飞超脑通过大数据(jù)、云计算和移动互联(lián)网，并将算法直(zhí)接和应用结合，在应(yīng)用(yòng)中(zhōng)不(bù)断迭代循环(huán)优化。讯飞超脑采用(yòng)了对大脑(nǎo)的深(shēn)入解剖学(xué)，使人工神经网络(luò)像人的大脑神(shén)经元(yuán)更加接近，从而使用(yòng)类似的人工神经元方式感知认(rèn)知智能问(wèn)题。

　　中(zhōng)科(kē)曙光(guāng)建设“全国一体(tǐ)化(huà)算力服(fú)务平台”，通过统一的算力服务门户，实现全国范围(wéi)内智能(néng)算(suàn)力、通用算力资(zī)源的融(róng)合调度(dù)及(jí)弹性供给，满足(zú)各类用户对(duì)算力的多样化、可靠性和便捷性的需求。在类(lèi)脑智能领域，携手复(fù)旦大(dà)学类(lèi)脑智能科学与(yǔ)技术研究院，依托公司全国一体化算力(lì)服(fú)务(wù)平(píng)台(tái)，支撑(chēng)全(quán)脑860亿神经元规模的全(quán)脑模拟计(jì)算(suàn)。

　　不过，值得注意的(de)是，有分析人士(shì)表示(shì)，关于人类大(dà)脑和神经细(xì)胞，还有很多不了解的地方。事实上(shàng)，不知(zhī)道神经(jīng)细胞是(shì)如何利用(yòng)这(zhè)15种特征中的许多特征。

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