据媒体报道(dào)，来自英国牛津大学(xué)、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大学(xué)的(de)一个(gè)科研团队宣布了一(yī)项重要成就：他们(men)通过堆叠二维（2D）材(cái)料(liào)，开发(fā)出(chū)一(yī)种厚(hòu)度仅几个(gè)原子(zi)大小的(de)人工神经(jīng)元，其能够(gòu)处理光和电信号进行计算，有望用于下一(yī)代(dài)人工智能计算(suàn)，也有(yǒu)助科学家(jiā)更好地模拟和理解人(rén)脑。相关(guān)研(yán)究成果刊载于最新一(yī)期《自然·纳米技术(shù)》杂(zá)志。

　　业内人士分析指出(chū)，人工(gōng)智能应用(yòng)的(de)发展呈指数级增长，对计算能力也提出了越来越高的要求，只有(yǒu)开发出革命(mìng)性硬件，才能适应(yīng)未来算(suàn)力(lì)爆炸时代的(de)要求。而此(cǐ)次科研人(rén)员用了3种2D材(cái)料制备出了(le)薄如(rú)原子(zi)的(de)人(rén)工神(shén)经元，它(tā)能学习和(hé)处理(lǐ)更加复杂(zá)的(de)任务。

　　公(gōng)开资料显示，AI通过数据学习一层层的神经网络，机(jī)器(qì)自主分辨参(cān)数，不断地将参数(shù)归类、计算(suàn)，形成机器自我的(de)学习。神(shén)经网络在机器学(xué)习和认知科学领域，是一种模仿(fǎng)生物神(shén)经网络(luò)（动物的(de)中枢(shū)神经系实属和属实区别在哪，实属与属实的区别(xì)统，特(tè)别是(shì)大脑）的结构(gòu)和功(gōng)能的(de)数学模(mó)型或计算模型。

　　神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大(dà)多数情况下人(rén)工神(shén)经网络能在外界信(xìn)息的基础上改变内(nèi)部结构，具备学习功能。

　　据(jù)财(cái)联社(shè)不完全整理，近期在(zài)互(hù)动易平台回(huí)复人工(gōng)神经元相(xiāng)关(guān)业务(wù)的上市公司包(bāo)括(kuò)中科曙光、科(kē)大(dà)讯飞(fēi)、金自天正、大富科技、深水海纳等，具体(tǐ)情(qíng)况如下：

　　具体来看，科大讯飞的(de)讯飞超脑(nǎo)通过大数(shù)据、云计算和移(yí)动互(hù)联网，并将算(suàn)法直接和应用结合，在应(yīng)用中不(bù)断迭代循环优(yōu)化。讯飞超(chāo)脑采用了对(duì)大脑的深入解(jiě)剖学(xué)，使(shǐ)人工神经网络像人的大脑神经实属和属实区别在哪，实属与属实的区别ong>元更加接近，从而使用类似的人工神经元方(fāng)式感知认知智(zhì)能问题(tí)。

　　中(zhōng)科曙光建(jiàn)设“全国一体化(huà)算力(lì)服务(wù)平(píng)台(tái)”，通过统(tǒng)一的算力服务门户，实现全(quán)国(guó)范(fàn)围(wéi)内智能算力、通用算(suàn)力资(zī)源的融合调度及(jí)弹性供给，满足各类用(yòng)户对算力(lì)的多样化、可(kě)靠性和(hé)便捷性的(de)需(xū)求。在类(lèi)脑(nǎo)智能领(lǐng)域，携手复旦大学类脑(nǎo)智(zhì)能科学与(yǔ)技术研究院(yuàn)，依托公司全国一体化(huà)算力服务平台(tái)，支(zhī)撑全脑860亿神经元规模(mó)的全脑模拟计算。

　　不过，值(zhí)得注意(yì)的是，有(yǒu)分析人(rén)士表示，关(guān)于人(rén)类(lèi)大(dà)脑和(hé)神经细胞，还有(yǒu)很多(duō)不了解的(de)地方。事实上(shàng)，不知道神经细(xì)胞是如何利用这15种特征中(zhōng)的许(xǔ)多(duō)特征。

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