据媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国得克萨(sà)斯大学的一个科研(yán)团队宣布了一项重要(yào)成就：他们通过堆(duī)叠(dié)二维(wéi)（2D）材(cái)料(liào)，开发出一种厚度仅几个原(yuán)子大小的人工(gōng)神经元，其(qí)能够处理光和电信号进行(xíng)计(jì)算，有望用(yòng)于下一(yī)代人工智能(néng)计算(suàn)，也有助科(kē)学家更好地模拟和理(lǐ)解人脑。相关研究成果刊载于最新(xīn)一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人(rén)士分析指(zhǐ)出，人工智能应用(yòng)的发展呈指数级增长(zhǎng)，对计算能力也提出了越来越高(gāo)的要求(qiú)，只有开发出革命(mìng)性硬件，才能适应未来(lái)算力(lì)爆(bào)炸(zhà)时代的(de)要求。而(ér)此次科(kē)研人员用了3种2D材料制备(bèi)出了薄(báo)如原子(zi)的(de)人工神经元，它(tā)能学习和处理更加复杂的任务。

　　公开资(zī)料显示，AI通过数据学(xué)习(xí)一层层的神(shén)经网(wǎng)络(luò)，机(jī)器自主分辨参数，不断地将参数归类、计算(suàn)，形成机器(qì)自(zì)我的学习。神经网络在机(jī)器(qì)学习(xí)和认知科学领域，是一种(zhǒng)模(mó)仿生(shēng)物神经网络(luò)（动物的中枢(shū)神经系统，特别是大脑）的结构和(hé)功能的数(shù)学(xué)模型或计(jì)算模型。

　　神经网(wǎng)络由大量的人工神经元联结进(jìn)行计算(suàn)。大多(duō)数情况下(xià)人工神(shén)经网络能(néng)在外界(jiè)信息的(de)基础(chǔ)上改变(biàn)内部结构，具备学习功能。

　　据财联社不完全(quán)整(zhěng)理，近(jìn)期在互动(dòng)易平(píng)台回复人工神(shén)经(jīng)元相关(guān)业务的上市公司包(bāo)括中科曙光(guāng)、科大讯飞、金自天正、大富(fù)科技、深水海纳等，具体情况(kuàng)如下：

　　具体(tǐ)来看(kàn)，科大(dà)讯(x1984年出生今年多大年龄，1984年出生今年多大2022ùn)飞的(de)讯飞超(chāo)脑(nǎo)通(tōng)过大数(shù)据、云计算和移动(dòng)互联网，并将算法直接和应用结合，在应用中不(bù)断迭代循环优化。讯飞超脑采用了对大(dà)脑的深入解剖学，使人工(gōng)神经(jīng)网络像人的(de)大(dà)脑(nǎo)神经元更加1984年出生今年多大年龄，1984年出生今年多大2022ong>接近(jìn)，从(cóng)而使用类似的人(rén)工神经元(yuán)方式感知认知(zhī)智(zhì)能问(wèn)题(tí)。

　　中(zhōng)科曙光建(jiàn)设“全国(guó)一体化算(suàn)力服务(wù)平台”，通过统一(yī)的算(suàn)力服(fú)务门户，实(shí)现全国范围内智能(néng)算力、通(tōng)用算力资源(yuán)的融(róng)合调(diào)度及弹(dàn)性供给，满足各类用(yòng)户(hù)对(duì)算力的多样化(huà)、可靠(kào)性(xìng)和便捷性的需求。在类脑智能领(lǐng)域，携手复旦大学类脑智能科学与技(jì)术研究院，依托公司全国(guó)一(yī)体(tǐ)化算力服(fú)务平台，支(zhī)撑全脑860亿神经元(yuán)规模(mó)的全脑模拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注意的是，有分(fēn)析人士表示，关于(yú)人类大(dà)脑(nǎo)和神经细(xì)胞，还(hái)有很多不了解的地(dì)方。事实上，不知道神经细胞(bāo)是如何(hé)利用这15种特征中的许多特征。

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