据媒(méi)体(tǐ)报道，来自(zì)英(yīng)国牛津大学、IBM欧(ōu)洲研究(jiū)所和美(měi)国得克萨斯(sī)大学的一个(gè)科(kē)研团队宣(xuān)布(bù)了(le)一项(xiàng)重要成就(jiù)：他(tā)们通过堆叠二维（2D）材料，开发(fā)出一种(zhǒng)厚度仅(jǐn)几个原子(zi)大小的人工(gōng)神经(jīng)元，其能(néng)够处(chù)理光和电(diàn)信号进行计(jì)算，有望用于(yú)下一代(dài)人(rén)工智能计算，也有助科(kē)学家更好(hǎo)地模(mó)拟和理解人脑。相(xiāng)关研究成果刊载于最新一期《自然·纳米(mǐ)技术》杂志。

　　业内人士分(fēn)析指(zhǐ)出，人工智(zhì)能应(yīng)用的发展呈指数级增长(zhǎng)，对计算(suàn)能力也提出(chū)了越(yuè)来(lái)越高的要求，只(zhǐ)有开发出革命(mìng)性硬件，才能适应未来算力爆炸(zhà)时代的要求。而(ér)此次科研(yán)人员(yuán)用了3种2D材料制备(bèi)出了薄如原子(zi)的人(rén)工神经元，它能(néng)学习和处理(lǐ)更加(jiā)复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习(xí)一(yī)层层的神经(jīng)网(wǎng)络，机器(qì)自主分辨参数，不断(duàn)地将参数归类、计(jì)算，形(xíng)成(chéng)机(jī)器(qì)自我(wǒ)的学(xué)习。神经网络在机(jī)器学习(xí)和(hé)认知科学领域，是一种模仿生物神(shén)经网络（动物的中枢神经系统，特(tè)别(bié)是(shì)大脑）的结构和功能的数学(xué)模(mó)型或计算模型。

　　神经(jīng)网络由大量的人(rén)工神经元(yuán)联结进行计算。大多数情(qíng)况下人(rén)工神(shén)经网络能在外界信息的基础上改(gǎi)变内部结构，具备(bèi)学习功能。

　　据财联社(shè)不完全(quán)整理，近期在互动易(yì)平台回复人(rén)工神经(jīng)元相(xiāng)关业务的(de)上市公司(sī)包括(kuò)中(zhōng)科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自天正、大富科技(jì)、深水(shuǐ)海(hǎi)纳等，具体情(qíng)况如(rú)下：

　　具体来看，科大讯飞(fē许昌学院是一本还是二本分数线，许昌学院是一本还是二本院校i)的讯飞超脑通过大数据(jù)、云计(jì)算和移动互联网，并将算法直接和应(yīng)用结合(hé)，在应用(yòng)中不断迭代(dài)循环优化。讯飞(fēi)超脑采用了对(duì)大脑(nǎo)的深入(rù)解剖学，使人(rén)工神经网络(luò)像人(rén)的大脑神经元(yuán)更(gèng)加接近，从而使用类似的人工神经(jīng)元方式感知(zhī)认(rèn)知智能问题。

　　中科曙(shǔ)光(guāng)建设(shè)“全国一体化算(suàn)力服(fú)务平台”，通过统(tǒng)一的算力服务门户，实(shí)现全国(guó)范(fàn)围内(nèi)智能算力、通用算力资源的融合调度及(jí)弹性供给，满足(zú)各(gè)类(lèi)用户对算力的多样化、可(kě)靠性和(hé)便捷性的需求。在类脑(nǎo)智能领域，携手复旦大学类(lèi)脑智能科学与技术研究院，依托公司全国一体化(huà)算(suàn)力服务平台，支撑全(quán)脑(nǎo)860亿神经元规模(mó)的全脑(nǎo)模拟计(jì)算。

　　不过，值(zhí)得注意的是，有分(fēn)析(xī)人士(shì)表示，关于人类(lèi)大脑(nǎo)和神经细(xì)胞，还有很多不了解(jiě)的地方。事实上，不知道神经细(xì)胞是如何利用这(zhè)15种(zhǒng)特征中的(de)许(xǔ)多特征。

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