据(jù)媒体报道(dào)，来自英国牛(niú)津大学、IBM欧洲研(yán)究所和美国得克萨斯大学的一个科研(yán)团队宣布了一项重(zhòng)要成就：他们通过堆叠(dié)二(èr)维（2D）材料，开发(fā)出一种厚度仅几个原子大小的人工神经(jīng)元(yuán)，其能够处理光(guāng)和电信号进行计算(suàn)，有望用(yòng)于(yú)下(xià)一代人工智(zhì)能计算(suàn)，也(yě)有(yǒu)助科学家(jiā)更好地(dì)模拟(nǐ)和(hé)理解人(rén)脑(nǎo)。相关研(yán)究成果刊载于最(zuì)新一期(qī)《自(zì)然(rán)·纳米技(jì)术》杂(zá)志(zhì)。

　　业内人士分析指出，人工智能(néng)应用的发展呈指数(shù)级增长，对计算能力也提出了(le)越来越高的(de)要求，只有开发出(chū)革命性硬件，才能适应未来算力爆炸时(shí)代的要求。而(ér)此次科研人员(yuán)用了3种(zhǒng)2D材(cái)料制备(bèi)出了(le)薄如原子的人工(gōng)神(shén)经(jīng)元，它能学习和处理更(gèng)加(jiā)复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过(guò)数据(jù)学(xué)习(xí)一层层的(de)神(shén)经网络(luò)，机器自主分辨参数，不(bù)断地将参数归类、计算(suàn)，形成机(jī)器自我(wǒ)的学习。神经网络(luò)在机器学(xué)习和认知科学(xué)领域，是一种模(mó)仿生物神经网络（动物的中枢神(shén)经(jīng)系统，特别是大脑(nǎo)）的结构和(hé)功能(néng)的数学模(mó)型(xíng)或计(jì)算模型。

　　神经网络由大量的人工神经元(yuán)联结进行计算(suàn)。大(dà)多(duō)数情况下人(rén)工神经网络能在外界(jiè)信息的(de)基(jī)础上(shàng)改变内(nèi)部结构，具备学习功能(néng)。

　　据(jù)财(cái)联社不完全整(zhěng)理，近(jìn)期(qī)在互动易平台回复人工(gōng)神经元相关(guān)业务(wù)的(de)上市公(gōng)司包括中科曙光、科大讯飞、金自天正、大富(fù)科技、深水海纳等，具体情况如下：

　　具(jù)体来看，科大讯(xùn)飞的讯飞超脑通过(guò)大数据、云计算(suàn)和移(yí)动互(hù)联网，并将(jiāng)算法直(zhí)接和(hé)应用(yòng)结合，在(zài)应用(yòng)中不断(duàn)迭(dié)代(dài)循(xún)环优(yōu)化(huà)。讯12是什么意思g>飞超脑采用(yòng)了(le)对(duì)大脑的深入解剖学(xué)，使人工神经(jīng)网络像人(rén)的大(dà)脑神经元更加接近，从而使用类(lèi)似(shì)的人工神经元方式感知(zhī)认知智能问题。

　　中科曙光建设“全国一体(tǐ)化算力(lì)服务(wù)平台(tái)”，通过统一的算力(lì)服务门户，实(shí)现(xiàn)全国(guó)范围内智(zhì)能算力、通用算力(lì)资源的(de)融(róng)合调度及(jí)弹性供给，满足各类用户对算力(lì)的(de)多样化、可靠性(xìng)和便捷(jié)性的需求。在类脑智能(néng)领域，携手复旦大学(xué)类脑智能(néng)科学与技术研究(jiū)院，依托公司全国一(yī)体(tǐ)化算力服(fú)务平台，支撑(chēng)全脑860亿神经元规模的全(quán)脑模拟计算。

　　不过，值得注意的(de)是(shì)，有分析(xī)人士表示，关于人(rén)类大脑和神经细胞，还有很多不了(le)解的地(dì)方。事实上，不知道神经细胞是(shì)如(rú)何利用这15种特征中的(de)许多特(tè)征。

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