据媒体报道，来自英国(guó)牛津(jīn)大学、IBM欧洲研究所和美国得(dé)克(kè)萨(sà)斯大学的一个科研(yán)团队宣布了(le)一项重要成就：他们通过堆叠二维(wéi)（2D）材料，开发出一种厚度仅(jǐn)几个原子大小的(de)人(rén)工(gōng)神经元，其(qí)能够处理光和电信号(hào)进行计(jì)算，有(yǒu)望(wàng)用于下(xià)一代(dài)人(rén)工智能(néng)计(jì)算，也有助科学(xué)家更好(hǎo)地模拟和理(lǐ)解人脑。相关研究成果刊载于最新(xīn)一(yī)期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析(xī)指(zhǐ)出，人工(gōng)智能(néng)应用(yòng)的发展(zhǎn)呈指(zhǐ)数级增长(zhǎng)，对计算能力也提出了越来越高的要求，只有开发(fā)出革命性硬件(jiàn)，才能适应未来算(suàn)力(lì)爆炸时代的(de)要求。而此次科研人(rén)员用了3种2D材料制备出了薄如原子的人工神经元(yuán)，它能学习和(hé)处理更加(jiā)复杂的任务。

　　公开(kāi)资料(liào)显示，AI通过数据(jù)学习一层层的神(shén)经网络，机器自主分(fēn)辨参(cān)数，不断地将(jiāng)参数归类(lèi)、计(jì)算，形(xíng)成机器自(zì)我的学习。神经(jīng)网络在机(jī)器学习和认知科学领域(yù)，是一种模仿生物(wù)神经网络（动物的中枢(shū)神经系统，特别是大(dà)脑）的结构(gòu)和(hé)功(gōng)能的数(shù)学模型或计(jì)算模型。

　　神经(jīng)网络由大量的人(rén)工神经元(yuán)联(lián)结进行计算。大多数情况下人工神经网(wǎng)络能(néng)在(zài)外界信息的基(jī)础上改变(biàn)内部结构，具备(bèi)学习功能。

　　据(jù)财联社不完全整理，近期在互动易(yì)平台回复人工神(shén)经元相关(guān)业务(wù)的上市(shì)公司包括(kuò)中科曙(shǔ)光、科(kē)大讯(xùn)飞(fēi)、金自天正、大富科技、深水海纳等，具体情况如下：

　　具体(tǐ)来看，科(kē)大讯(xùn)飞的(de)讯飞超脑(nǎo)通过大数据(jù)、云计(jì)算和移动(dòng)互(hù)联网，并将算法直接和应(yln函数的运算法则求导，ln运算六个基本公式īng)用结合(hé)，在应用中(zhōng)不断(duàn)迭代循环优化。讯飞超脑采用了对大(dà)脑的深(shēn)入解剖学(xué)，使(shǐ)人工(gōng)神经(jīng)网(wǎng)络(luò)像人(rén)的大脑神经元更加(jiā)接近，从而使(shǐ)用类(lèi)似的人(rén)工神经元方式感(gǎn)知认知智能问题。

　　中科曙光建设“全(quán)国(guó)一体化算力服务平(píng)台”，通过(guò)统(tǒng)一的(de)算力服ln函数的运算法则求导，ln运算六个基本公式(fú)务门(mén)户，实现(xiàn)全国范围内智能(néng)算力、通(tōng)用(yòng)算力资源(yuán)的(de)融合调度及弹性供(gōng)给，满足各类用户对算(suàn)力的多(duō)样化、可靠性(xìng)和便捷性的需求(qiú)。在类(lèi)脑智(zhì)能领域，携手复旦大学类脑智(zhì)能科(kē)学与技术研究院，依托公司全国一体化算力服务平台，支(zhī)撑全脑860亿神(shén)经元(yuán)规模(mó)的全脑模(mó)拟计算(suàn)。

　　不(bù)过(guò)，值得注(zhù)意(yì)的是，有分析人士表(biǎo)示，关于人类(lèi)大脑和神经细胞，还有很多不了解(jiě)的地方。事实上，不知道(dào)神经细胞是(shì)如(rú)何利(lì)用这15种特征(zhēng)中的许(xǔ)多特征。

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