据媒体报道，来(lái)自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大(dà)学的一个科研团队宣布了一项重要(yào)成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度仅(jǐn)几个原(yuán)子大小(xiǎo)的人工神(shén)经元，其能够处理光和电信号进(jìn)行计算，有望用于下(xià)一代(dài)人工智能计算，也有(yǒu)助科(kē)学(xué)家(jiā)更(gèng)好地模拟和理解人脑。相关(guān)研究成(chéng)果刊载于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析(xī)指出(chū)，人工智(zhì)能应用的发展呈(chéng)指(zhǐ)数级增长，对计算(suàn)能力也提出了越来越高的要求，只(zhǐ)有(yǒu)开发(fā)出革命性硬件，才(cái)能适应(yīng)未来算力(lì)爆炸时代的要求。而此次(cì)科研(yán)人员用了(le)3种2D材料(liào)制备出(chū)了薄(báo)如(rú)原子的人工神(shén)经元，它(tā)能学习和处理更加复杂(zá)的(de)任务。

　　公开资(zī)料显示，AI通过数据(jù)学习一层层的神经网络，机器(qì)自主分辨参数(shù)，不断(duàn)地将参数(shù)归类(lèi)、计(jì)算(suàn)，形成机(jī)器自我的学习。神经网络在机器(qì)学习和(hé)认知科学领域，是一种模仿(fǎng)生物神经网络（动物的(de)中枢神经系(xì)统，特别是大脑）的(de)结构和功能(néng)的数(shù)学模型或计算模型。

　　神经网络由大量(liàng)的人(rén)工(gōng)神经元联结进行计算。大多(duō)数情况下人工神经网络(luò)能在外界(jiè)信息的基础上改(gǎi)变内部(bù)结构(gòu)，具备学习功能。

　　据(jù)财联社不完全整理，近期在互动易平台回复(fù)人工神经元相关业务的上市公(gōng)司包括中科曙光(guāng)、科大讯飞、金自天正、大富科技、深水(shuǐ)海纳(nà)等，具(jù)体情况(kuàng)如下(xià)：

　　具(jù)体来看，科大讯飞的讯飞超脑(nǎo)通过大(dà)数(shù)据、云计(jì)算和(hé)移动互联网，并将算法直接和(hé)应用结合，在应用中不断迭代(dài)循环(huán)优化。讯(xùn)飞超脑采用了对大脑的深入(rù)解剖学，使人工神经网络像人的(de)大脑神经元更(gèng)加接近(jìn)，从而使用类似(shì)的人工(gōng)神经元(yuán)方式感知认知智能问(wèn)题。

　　中(zhōng)科曙光建设“全国(guó)一体化算力服务平台”，通过统一的算力服务门户(hù)，实现全国(guó)范围(wéi)内(nèi)智能(néng)算力、通用(yòng)算力资源的融合调度及(jí)弹性供给，满(mǎn)足各(gè)类用户对算力的多(duō)样化、可靠性和(hé)便捷性(xìng)的需求。在类脑(nǎo)智能领(lǐng)域(yù)，携手复旦(dàn)大学(xué)类脑智能科学(xué)与技术(shù)研究院，依托公司全国一体化算力服(fú)务平(píng)台，支撑全(qapm是什么牌子，amp牌子项链是什么档次uán)脑860亿神经元(yuán)规(guī)模的(de)全脑模拟计算。

　　不(bù)过，值得注(zhù)意(yì)的是，有(yǒu)分析人(rén)士表(biǎo)示，关于人类(lèi)大脑和神(shén)经细胞，还(hái)有很多不了解的(de)地方。事(shì)实上(shàng)，不知(zhī)道神经细胞是如(rú)何(hé)利用这15种(zhǒng)特征(zhēng)中的许多(duō)特(tè)征。

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