据媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国(guó)得克萨(sà)斯大学的(de)一个科研(yán)团队宣布了一项重要成就：他们(men)通过堆叠二维（2D）材料，开发出一(yī)种厚度仅几个原子大小的人工神(shén)经元，其能够处理光和电信号(hào)进行(xíng)计(jì)算，有(yǒu)望(wàng)用(yòng)于下(xià)一代人工智能计算，也有助科学(xué)家更好地模(mó)拟和理解人(rén)脑。相关研(yán)究成果刊载(zài)于最新一期《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业内(nèi)人士分析指出，人工智能应用的发展呈指数级增长(zhǎng)，对计算能(néng)力也(yě)提出了(le)越来越高的要(yào)求，只有开发(fā)出革(gé)命(mìng)性硬件，才能适应未来算力爆炸时(shí)代的(de)要(yào)求。而此次科研人员(yuán)用(yòng)了3种2D材料(li抗日战争胜利的时间是哪一年，抗日战争胜利的时间是哪一年到哪一年ào)制(zhì)备(bèi)出了薄如原子的(de)人工神经元，它能学习和处理(lǐ)更(gèng)加复杂的任务。

　　公开(kāi)资料显示(shì)，AI通过数据(jù)学习一层层(céng)的神(shén)经(jīng)网络，机(jī)器自主分辨(biàn)参数，不断地将参数归(guī)类、计算，形成机器自我的学习。神经网络在机器(qì)学(xué)习(xí)和认知科学领域(yù)，是(shì)一(yī)种模仿(fǎng)生物神(shén)经网(wǎng)络（动物的(de)中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的(de)数学模型或(huò)计算模型(xíng)。

　　神经网络由大(dà)量(liàng)的人工神经元(yuán)联结(jié)进行计算。大多数情(qíng)况下人工神经网络能在(zài)外(wài)界信(xìn)息的基础上改变内(nèi)部(bù)结构，具备学习功能。

　　据(jù)财(cái)联社不完(wán)全整理，近期在互动易平台回复人工神(shén)经元相关业务(wù)的上市公司包括中科曙光、科大讯飞、金自天(tiān)正、大富科(kē)技(jì)、深水海(hǎi)纳(nà)等，具体(tǐ)情况如下：

　　具(jù)体(tǐ)来看，科大讯(xùn)飞(fēi)的讯飞超脑通过大数据、云计算和(hé)移动互联网，并将算法直接和应用结(jié)合，在应用中不断迭代循环(huán)优化。讯飞超脑采用(yòng)了(le)对大脑的深入解剖学，使人(rén)工神经网络(luò)像人的大(dà)脑神经(jīng)元更加接近(jìn)，从(cóng)而使用类似的(de)人工神经元方式感(gǎn)知(zhī)认知智(zhì)能问题(tí)。

　　中科曙(shǔ)光建设“全国一体化算力服务(wù)平台”，通过(guò)统一的算力服务(wù)门(mén)户，实现全(quán)国范围内智(zhì)能算力(lì)、通用算力资源的融合(hé)调度及弹性(xìng)供给，满足各类用户对算力的多(duō)样化、可靠(kào)性(xìng)和便捷性(xìng)的需求。在类脑智能领域(yù)，携(xié)手复旦大学类(lèi)脑智能(néng)科学与技术研究院(yuàn)，依(yī)托公司(sī)全国一体(tǐ)化算力服务平台(tái)，支撑全脑860亿神经元规(guī)模的全脑模拟计算。

　　不过，值得(dé)注(zhù)意的是(shì)，有分(fēn)析人士表示，关于人类大脑和神经细(xì)胞，还有很多不了解的地方。事实上，不知道神经细(xì)胞是如何利用(yòng)这15种特征(zhēng)中的许多特征。

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