据(jù)媒体报道，来自英国牛津大学(xué)、IBM欧(ōu)洲(zhōu)研究(jiū)所和美(měi)国得克萨(sà)斯大(dà)学的一个科研(yán)团队宣布了(le)一项(xiàng)重要(yào)成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发(fā)出一种厚度仅几个原(yuán)子(zi)大小的(de)人工神经元，其能够处理光和电(diàn)信(xìn)号进(jìn)行(xíng)计算，有望用于下一(yī)代人工智能计算，也有(yǒu)助(zhù)科学家更好地模拟和理解人脑。相关(guān)研(yán)究成(chéng)果(guǒ)刊载于最新一期《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业(yè)内人(rén)士分(fēn)析(xī)指(zhǐ)出(chū)，人工智能应(yīng)用的(de)发展呈指数级增(zēng)长，对(duì)计(jì)算(suàn)能力也提(tí)出了越来(lái)越高(gāo)的要求，只有开发出革命性(xìng)硬件，才能适应未(wèi)来算力爆炸时代的要求。而此(cǐ)次科(kē)研人员用了3种2D材(cái)料制备出亲爱的让你㖭我下黑(chū)了薄如(rú)原子(zi)的人工(gōng)神经元，它能学习(xí)和处理(lǐ)更(gèng)加复杂(zá)的任(rèn)务(wù)。

　　公开资料显示，AI通过(guò)数据(jù)学习(xí)一(yī)层(céng)层的(de)神经(jīng)网络，机器(qì)自主分辨(biàn)参数，不断地将参数归类、计算(suàn)，形成(chéng)机器(qì)自我(wǒ)的学习(xí)。神经网络在机器学习(xí)和(hé)认知(zhī)科学领(lǐng)域(yù)，是一(yī)种模(mó)仿生物神经网络（动物的中枢神(shén)经系统，特别是大脑）的(de)结构(gòu)和(hé)功能(néng)的数学模型或计算(suàn)模型。

　　神经网络(luò)由大量的人工神亲爱的让你㖭我下黑经元联结进行计算(suàn)。大多数情况下人工神经(jīng)网络能在外界(jiè)信(xìn)息的基础上(shàng)改变内部结构，具备学习功能。

　　据财联社不完全(quán)整理，近期在互动(dòng)易平台回复人工(gōng)神经元相关(guān)业(yè)务的上(shàng)市公司(sī)包括中(zhōng)科曙光(guāng)、科(kē)大讯飞、金自(zì)天(tiān)正、大富科技、深水海纳等，具(jù)体情况如下：

　　具体来看，科(kē)大讯飞(fēi)的(de)讯飞超脑(nǎo)通过大数(shù)据、云计(jì)算和移动(dòng)互联网，并将算法(fǎ)直接和应用结合，在应用中不(bù)断迭代循环优化。讯飞超(chāo)脑采用了对大脑(nǎo)的(de)深入解剖学(xué)，使人工神经网络像(xiàng)人(rén)的大脑神经元更加接近(jìn)，从而使用类似的人(rén)工神经元方式感知认知智能问题。

　　中科曙光建设“全国(guó)一体化算力服务平(píng)台”，通过统一的算力服(fú)务门户，实现全国范围(wéi)内智(zhì)能(néng)算力(lì)、通用算力资源(yuán)的融合(hé)调度及(jí)弹性供给，满足各类用户对算力的多(duō)样化、可(kě)靠(kào)性(xìng)和便捷性的需(xū)求。在类脑智(zhì)能领域，携手复旦大学类脑智能科(kē)学与技术研究(jiū)院，依托公司全国一体化算力服务平台，支撑全脑860亿神经元(yuán)规模的全脑模拟(nǐ)计算。

　　不过(guò)，值得注意的是，有分(fēn)析人士(shì)表示，关于人类大脑和(hé)神经细胞，还有很多不了(le)解的地方(fāng)。事实上，不(bù)知道(dào)神经细(xì)胞是如何利(lì)用(yòng)这15种特征中(zhōng)的(de)许多特征。

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