据媒体报道，来自(zì)英国牛津大学(xué)、IBM欧洲研究(jiū)所(suǒ)和美国得克(kè)萨斯(sī)大学的一(yī)个科研团队宣布了(le)一项重要成就(jiù)：他们通过堆叠(dié)二维（2D）材料(liào)，开发出一种(zhǒng)厚度(dù)仅几个原子大(dà)小的人工神经(jīng)元，其能够(gòu)处理光和电信号进行计算(suàn)，有望用于下(xià)一代人工智能计算，也有助科(kē)学(xué)家(jiā)更好地(dì)模拟和理解人脑(nǎo)。相(xiāng)关(guān)研(yán)究成果刊载于最新一期(qī)《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分(fēn)析指出(chū)，人工(gōng)智能(néng)应用的发展(zhǎn)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，只有开发出(chū)革命(mìng)性硬件，才能(néng)适应未来(lái)算力爆(bào)炸时代的(de)要求。而此次科(kē)研人(rén)员用了3种2D材料(liào)制备出了薄如原(yuán)子的人工神经元，它能学习和处理更加复(fù)杂的任(rèn)务(wù)。

　　公开(kāi)资料显示，AI通过数据学习(xí)一层层的神(shén)经网(wǎng)络(luò)，机器自(zì)主分辨参数(shù)，不断地(dì)将参数归类、计算，形(xíng)成机器自我(wǒ)的(de)学习(xí)。神经网络在(zài)机器学习和认知科学领域，是一种(zhǒng)模仿(fǎng)生物(wù)神经网络（动物方差分析英文缩写，方差分析英文翻译的中枢神(shén)经系统，特别(bié)是(shì)大脑(nǎo)）的结构(gòu)和功能的(de)数(shù)学模型(xíng)或计(jì)算(suàn)模型。

　　神(shén)经网络由大方差分析英文缩写，方差分析英文翻译量的(de)人工神经元(yuán)联结进(jìn)行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上(shàng)改变内(nèi)部结构，具备学习功能。

　　据财联社不(bù)完(wán)全整(zhěng)理，近期在互动易(yì)平台回复人工(gōng)神(shén)经元(yuán)相关(guān)业务的上市公(gōng)司包(bāo)括中(zhōng)科曙光、科大讯飞、金(jīn)自天正、大富科技、深水海纳等，具体情况如下(xià)：

　　具体来(lái)看，科大讯飞(fēi)的讯飞超脑通过(guò)大数据、云计(jì)算和移动(dòng)互联网，并将算法直接和应用结合(hé)，在(zài)应用中不断迭代循环(huán)优化。讯飞超脑采(cǎi)用(yòng)了对大(dà)脑(nǎo)的深入解剖学，使人工神(shén)经网络(luò)像(xiàng)人的大(dà)脑神(shén)经元(yuán)更(gèng)加(jiā)接近，从而(ér)使用类似的人工神经元(yuán)方式感(gǎn)知认知智能(néng)问(wèn)题。

　　中科(kē)曙光建(jiàn)设“全国一体化算力服务平台”，通过统一的算力服务门户，实现全(quán)国范(fàn)围内智能算(suàn)力、通用(yòng)算力资源的融合调度及弹性供给，满(mǎn)足各类用户对算(suàn)力的(de)多样化、可靠性(xìng)和便捷(jié)性的需求。在类脑智能领域(yù)，携手(shǒu)复旦大(dà)学类脑智能科学与技术研究院(yuàn)，依托(tuō)公(gōng)司全国(guó)一体化(huà)算力(lì)服务平(píng)台，支撑全脑860亿神经(jīng)元规模的全脑模拟计算。

　　不(bù)过，值(zhí)得(dé)注意的是，有分析人(rén)士表示，关于人类大脑和神经细胞，还有很多不了解(jiě)的地方。事实上，不知道神经细(xì)胞是(shì)如何利用这15种特征中的许多(duō)特(tè)征。

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