据媒体报道，来自英国牛津大(dà)学(xué)、IBM欧洲研究所(suǒ)和美(měi)国(guó)得克(kè)萨斯(sī)大学的一个科(kē)研团(tuán)队(duì)宣布了一项重要成(chéng)就：他(tā)们通过堆叠二维（2D）材(cái)料，开发出(chū)一(yī)种厚度仅几个原子大小的人(rén)工神经元(yuán)，其能(néng)够处(chù)理(lǐ)光和电信(xìn)号进行计算(suàn)，有望用(yòng)于(yú)下一代(dài)人工智能计算(suàn)，也有助科学(xué)家更(gèng)好地模(mó)拟和理(lǐ)解人脑。相关研究成果刊载于最(zuì)新(xīn)一(yī)期《自(zì)然·纳米技术》杂(zá)志。

　　业内人士分析指出，人工智能应用的发展(zhǎn)呈指数级增(zēng)长(zhǎng)，对计算能力也(yě)提(tí)出了越来(lái)越(yuè)高(gāo)的要(yào)求(qiú)，只有(yǒu)开发(fā)出(chū)革命性(xìng)硬(yìng)件，才能(néng)适应未来算力爆炸时代的要求。而此次科研人(rén)员用(yòng)了3种2D材料制备出(chū)了薄如原子的人工(gōng)神经(jīng)元，它能(néng)学(xué)习和处(chù)理更加复(fù)杂(zá)的(de)任务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通(tōng)过数据学(xué)习一层(céng)层(céng)的(de)神经网络，机器自主分辨参数，不(bù)断地将(jiāng)参数归类(lèi)、计算，形成机器(qì)自我的学习。神经网络在机(jī)器(qì)学习和认知科学领域，是(shì)一种模仿生物神(shén)经网络(luò)（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学(xué)模型或计算模型。

　　神(shén)经网络由大量的(de)人工神经元联结进(jìn)行计算。大(dà)多数情况下(xià)人工神经网络能在外界信息的基础上改变(biàn)内部(bù)结构，具备学习功能。

　　据财联社不完全整理，近(jìn)期(qī)在互动易平台回复人工神经元相关业务的上市公司包括中科曙光、科大讯(xùn)飞、金(jīn)自天正、大富科(kē)技、深水海纳(nà)等，具体情况如(rú)下(xià)：

　　具(jù)体(tǐ)来看，科大讯飞的讯(xùn)飞(fēi)超脑(nǎo)通过大数据、云计算和移动互联(lián)网，并将(jiāng)算(suàn)法直接和应用结(jié)合，在应用中不断迭代循环优化(huà)。讯飞(fēi)超(chāo)脑采用了对大(dà)脑的深入解剖学，使人工(gōng)神经网络像人的大脑神(shén)经元更加接近，从而使用(yòng)类似(shì)的人(rén)工(gōng)神经元方式感(gǎn)知认(rèn)知智能问题。

　　中(zhōng)科曙光(guāng)建设“全(quán)国一体化算力服务平台”，通过统一的算力服务门户，实现全国范围内智能算力(lì)、通(tōng)用算力资源(yuán)的融合调度及弹性供(gōng)给，满足各类用户对算力的多样化、可靠性和便捷性的需求(qiú)。在(zài)类脑智(zhì)能领域(yù)，携手(shǒu)复旦大学(xué)类脑智(zhì)能科学(xué)与技术研究院，依(yī)托(tuō)公司全国(guó)一(yī)体化算力服务平台(tái)，支(zhī)撑全(quán)脑(nǎo)860亿(yì)神经元规模的全脑模拟(nǐ)计(jì)算。

　　不过(guò)，值得注意的是，有分(fēn)析人士(shì)表示，关于人(rén)类大脑(nǎo)和(hé)神经细胞，还(hái)有很多不了(le)解的地方。事实上，不知道神经细胞是如(rú)何利(lì)用这15种特征中的(de)许多特征。

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