据(jù)媒(méi)体报(bào)道，来(lái)自(zì)英国牛津(jīn)大(dà)学、IBM欧洲(zhōu)研究所和(hé)美(měi)国(guó)得克萨斯大学的一个科(kē)研团队宣布了一项重(zhòng)要成就(jiù)：他们通过堆叠二(èr)维（2D）材料，开发出一种厚度仅几(jǐ)个原子大(dà)小(xiǎo)的人(rén)工神经元，其能够处理光(guāng)和(hé)电信号进行计算，有望用于(yú)下一代人工(gōng)智能计(jì)算(suàn)，也有(yǒu)助科(kē)学(xué)家更好地模拟和理解(jiě)人脑。相关研(yán)究成(chéng)果刊载(zài)于最新一(yī)期《自然·纳米技术》杂志(zhì)。

　　业内人士(shì)分析指出，人工(gōng)智能应用的发展呈指数级增长，对计算能力也(发奋还是发愤读书啊，发奋还是发愤图强yě)提出(chū)了越(yuè)来越高的(de)要求，只有开发出革(gé)命(mìng)性硬件，才(cái)能适应(yīng)未来算力爆炸(zhà)时代(dài)的要求。而(ér)此次科研(yán)人员用(yòng)了(le)3种2D材料制备出(chū)了(le)薄如原子的(de)人工神经(jīng)元，它能学(xué)习和处理更加复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过数据学习一层(céng)层的神经网络，机器自(zì)主分(fēn)辨参数，不断地将参数归类(lèi)、计算(suàn)，形(xíng)成机器自我(wǒ)的学习(xí)。神经网络(luò)在(zài)机(jī)器学习和认知科学领域，是一种模仿生(shēng)物神经网络（动物的中枢神经系(xì)统，特(tè)别是大(dà)脑）的结(jié)构和功能的(de)数学模(mó)型或计(jì)算(suàn)模型。

　　神经网络由(yóu)大量的人工神经元(yuán)联结进行(xíng)计(jì)算。大(dà)多(duō)数情况(kuàng)下人工神(shén)经网(wǎng)络能在(zài)外(wài)界信息的基(jī)础上改变内部结(jié)构，具备学(xué)习功能。

　　据财联社不完全整理，近期在互动易(yì)平(píng)台(tái)回复人工神(shén)经元相关业务的上(shàng)市公司包括中科曙光(guāng)、科大讯飞、金自天正、大富科技(jì)、深(shēn)水海纳(nà)等，具(jù)体情况如下(xià)：

发奋还是发愤读书啊，发奋还是发愤图强 src="http://img.jrjimg.cn/2023/05/13/1f5ce5d8599496bf46db7911a2642017.png" alt="人工神经(jīng)元望用于下一代人工智能计算！这(zhè)些上市公司布局相(xiāng)关业务">

　　具体来看，科大讯飞(fēi)的讯飞(fēi)超脑通过大数据、云计算和移动互联网，并(bìng)将算(suàn)法直接(jiē)和应用(yòng)结合，在应用中不断迭代循环(huán)优化。讯(xùn)飞超脑采(cǎi)用(yòng)了(le)对大脑的(de)深(shēn)入解剖学，使(shǐ)人工神经网络(luò)像人的(de)大脑(nǎo)神经元(yuán)更加接近，从而(ér)使用类似的人(rén)工神(shén)经元方式感知认知智能(néng)问题。

　　中科(kē)曙光建设“全国一体化(huà)算(suàn)力服务平(píng)台”，通过统(tǒng)一的算力(lì)服务门户，实现全国范围内(nèi)智能算力、通用算力资源的融(róng)合(hé)调度及弹性供给(gěi)，满(mǎn)足各类用(yòng)户对算力的多样化(huà)、可靠性和便捷性(xìng)的需求。在类(lèi)脑智能(néng)领域，携手(shǒu)复(fù)旦大学类(lèi)脑(nǎo)智能科学(xué)与技(jì)术研究院，依托公司全国一体(tǐ)化算力服务平台(tái)，支撑全(quán)脑860亿神经元规(guī)模的全脑(nǎo)模拟(nǐ)计算。

　　不过(guò)，值得注意的是，有分析人士表示(shì)，关(guān)于人类大(dà)脑和神经(jīng)细胞，还有很多(duō)不(bù)了解的地方。事实上，不(bù)知道神经细胞是(shì)如何利(lì)用这(zhè)15种特征中的许多特(tè)征。

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