据(jù)媒体报道，来(lái)自英国牛津(jīn)大(dà)学、IBM欧洲研(yán)究所和美国得克萨斯大(dà)学的一个科研团队(duì)宣布了一(yī)项重要成就：他们通(tōng)过堆叠(dié)二(èr)维（2D）材料，开发出(chū)一(yī)种厚度仅几个原子大(dà)小的人工神经元，其能(néng)够处理光和电(diàn)信号进(jìn)行计(jì)算(suàn)，有望(wàng)用于下一代人工(gōng)智能计算，也有助科学家更好地(dì)模拟和理解人(rén)脑。相(xiāng)关研究成(chéng)果刊载于最新(xīn)一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内(nèi)人士分析(xī)指出，人工(gōng)智能(néng)应(yīng)用(yòng)的发展呈指数级增长，对计算能力也提出了(le)越来(lái)越(yuè)高的要求，只有开发出革命(mìng)性硬件(jiàn)，才能适应未来算力爆炸时(shí)代(dài)的要求。而此次科研人(rén)员用(yòng)了3种(zhǒng)2D材料制备(bèi)出(chū)了薄(báo)如原子的人(rén)工神(shén)经元，它能学习和处理更加复杂的任务。

　　公开资料显示(shì)，AI通(tōng)过数(shù)据学习一层层的神(shén)经网(wǎng)络，机(jī)器自主分辨(biàn)参(cān)数，不断(duàn)地将参数归(guī)类、计算，形(xíng)成机(jī)器自我的学(xué)习。神经(jīng)网络在机器学(xué)习和(hé)认知科(kē)学(xué)领(lǐng)域，是一(yī)种模(mó)仿生物神经网络（动物的中枢(shū)神经系统，特别是大脑）的结构和功能(néng)的数学(xué)模型或计算模(mó)型。

　　神经网络由(yóu)大(dà)量的人工神(shén)经元联结进行计算(suàn)。大(dà)多数(shù)情(qíng)况下人工神经网(wǎng)络(luò)能(néng)在外(wài)界信(xìn)息的基础上改变内部结构，具备学习功能。

　　据财联社不完全整(zhěng)理(lǐ)，近期(qī)在(zài)互动易平(píng)台回复人(rén)工(gōng)神经元相(xiāng)关业务(wù)的(de)上市公司包(bāo)括中科曙光、科大讯(xùn)飞、金(jīn)自(zì)天(tiān)正、大富科(kē)技(jì)、深(shēn)水海纳等，具体情况如下：

　　具体来看(kàn)，科大(dà)讯飞(fēi)的讯(xùn)飞超脑通过大数据、云(yún)计算(suàn)和移动互(hù)联(lián)网，并将算法直接(jiē)和(hé)应用结合，在应用(yòng)中不断迭代循(xún)环优化。讯飞超(chāo)脑采用了对大脑(nǎo)的深入(rù)解剖学，使人工神经网络像(xiàng)人(rén)的(de)大脑神经元更加接近，从而使用(yòng)类(lèi)似的(de)人工神经元方式感知认知智能问题。

　　中科曙光建(jiàn)设“全国一体化(huà)算力(lì)服务平(pí外科鼻祖是谁？ng)台”，通过统一的算力服务门户，实现全(quán)国范(fàn)围内(nèi)智能算力、通用算力资源的融合(hé)调度(dù)及弹性供(gōng)给，满(mǎn)足各类用户对算力的多样化(huà)、可靠性和便(biàn)捷(jié)性的需求。在类脑(nǎo)智能(néng)领域，携(xié)手复旦(dàn)大学类脑(nǎo)智(zhì)能科学与技术研(yán)究院，依托公司全国外科鼻祖是谁？ne-height: 24px;'>外科鼻祖是谁？trong>一体化算力服务平台，支撑全脑860亿神经(jīng)元(yuán)规模的全脑模拟计算。

　　不过，值(zhí)得(dé)注意(yì)的是，有(yǒu)分(fēn)析人士表示(shì)，关于人类大脑和(hé)神经细(xì)胞，还有(yǒu)很多不(bù)了解的(de)地方(fāng)。事实上，不知道神经细胞是如何利用这15种特征中的许多特征。

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