据媒体报道(dào)，来自英国牛津(jīn)大学、IBM欧洲研究所和美国得克(kè)萨斯大学(xué)的一(yī)个科研(yán)团队宣布了一项重要成(chéng)就：他们(men)通(tōng)过堆叠二维(wéi)（2D）材料，开发出一种厚(hòu)度仅几个(gè)原(yuán)子大小的人(rén)工神经元，其能够处理华大基因有国家背景吗(lǐ)光(guāng)和电信号进行计算，有(yǒu)望用于下一(yī)代人工智能计算，也有(yǒu)助科学家更(gèng)好(hǎo)地模(mó)拟(nǐ)和(hé)理(lǐ)解人(rén)脑。相(xiāng)关研(yán)究成(chéng)果刊载于(yú)最新一(yī)期《自然·纳(nà)米技(jì)术》杂志。

　　业内(nèi)人(rén)士分析指出，人工智能应用的发展华大基因有国家背景吗呈(chéng)指数级增长，对计(jì)算能力也提出(chū)了越来越高的要(yào)求，只有开发出革命性(xìng)硬件，才能适(shì)应未来(lái)算力爆炸时代的要求。而此次科研人员用了(le)3种2D材料制备出了(le)薄如(rú)原子的人(rén)工(gōng)神经元，它能学习和(hé)处理更加复杂的任务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过数据(jù)学习(xí)一层层(céng)的神(shén)经网络(luò)，机(jī)器自主分(fēn)辨参数，不断地将(jiāng)参数(shù)归类、计算，形成机器(qì)自我的(de)学(xué)习。神经网络在机(jī)器学(xué)习和认知科学领域，是(shì)一种(zhǒng)模仿生(shēng)物神经(jīng)网络（动物的中枢神经系统，特别(bié)是大脑(nǎo)）的结构和功能的数学模型或计算模(mó)型。

　　神经网络由大量的人工(gōng)神经元联结进行(xíng)计(jì)算(suàn)。大多数情况下(xià)人工(gōng)神经网络能(néng)在外界(jiè)信息的基础上(shàng)改变内部结构(gòu)，具备学习功能。

　　据财联(lián)社不完全整理(lǐ)，近(jìn)期(qī)在互(hù)动易平台回复人工神经元相(xiāng)关业务(wù)的上市公司包(bāo)括(kuò)中(zhōng)科曙光、科(kē)大(dà)讯飞、金自天正、大(dà)富科(kē)技(jì)、深水海(hǎi)纳等，具体情况如下：

　　具(jù)体来看，科大讯(xùn)飞(fēi)的(de)讯飞(fēi)超脑通过大数据、云计算和移动互联网，并将算(suàn)法直接(jiē)和应用结(jié)合(hé)，在应用(yòng)中不断迭代循环优化。讯飞超(chāo)脑(nǎo)采用了(le)对大脑的深(shēn)入解剖学，使人工神(shén)经网络像(xiàng)人的大脑(nǎo)神经(jīng)元更加接近，从而使用类(lèi)似的人工神经元方式感(gǎn)知认(rèn)知(zhī)智能问(wèn)题(tí)。

　　中(zhōng)科(kē)曙光建设“全(quán)国一体化算(suàn)力服务(wù)平台”，通过统一的算力服务门户，实现(xiàn)全国(guó)范围内(nèi)智能算(suàn)力(lì)、通用(yòng)算力资源的融合调度及弹性供给(gěi)，满(mǎn)足(zú)各类(lèi)用户对算力的多(duō)样(yàng)化、可靠性和便捷(jié)性的需求。在类(lèi)脑智能(néng)领域(yù)，携手复旦(dàn)大学类脑智(zhì)能科学与技术研究(jiū)院，<华大基因有国家背景吗strong>依托公司全国一体化算(suàn)力服务平台，支撑(chēng)全(quán)脑860亿神经元规模的(de)全脑模(mó)拟计算。

　　不(bù)过，值得(dé)注意的是，有分析人士表示，关于(yú)人类大脑和神经细胞，还(hái)有很多不了解(jiě)的地(dì)方。事实上，不知道神经细(xì)胞是如何利用(yòng)这(zhè)15种特(tè)征中的许多特征。

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