据(jù)媒体(tǐ)报道，来(lái)自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲(zhōu)研(yán)究所和美国(guó)得(dé)克萨(sà)斯大学的一(yī)个(gè)科研团队宣(xuān)布了一项重要成就(jiù)：他们(men)通过堆叠(dié)二维（2D）材(cái)料，开(kāi)发出一种厚度仅几个原子大小(xiǎo)的人工(gōng)神经元(yuán)，其能够处(chù)理(lǐ)光和电信(xìn)号进行计算，有望用于下一代人工智(zhì)能计算，也有助科学家更好地模拟和理(lǐ)解人脑。相关(guān)研究成果刊(kān)载于最(zuì)新一(yī)期《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内人(rén)士分析指出，人工智能应用的发(fā)展呈指数级增长(zhǎng)，对计(jì)算能力也提出了越(yuè)来(lái)越(yuè)高的要求，只(zhǐ)有开发(fā)出革命(mìng)性(xìng)硬(yìng)件，才能适应(yīng)未来算力(lì)爆炸时代的要求。而此次科研人员用了3种2D材料制(zhì)备(bèi)出(chū)了薄如原子的人工神经元，它能学(xué)习和处理更加复(fù)杂的任务。

　　公开资(zī)料显示，AI通过数据学习一层层的神经网(wǎng)络，机器自(zì)主分辨参数(shù)，不断地将(jiāng)参数归类、计(jì)算(suàn)，形(xíng)成(chéng)机器(qì)自我的学习。神经网络在机(jī)器学习(xí)和认知科学领域，是(shì)一种模仿生物(wù)神经网络（动物的中(zhōng)枢神经(jīng)系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模(mó)型或计算模型(xíng)。

　　神经网络由(yóu)大(dà)量的人工神(shén)经元联结(jié)进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外(wài)界信息的基础(chǔ)上(shàng)改变内(nèi)部(bù)结构(gòu)，具备学习功(gōng)能。

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　　据(jù)财联社不完全(quán)整理，近期在互动易平(píng)台回复人工神经元相关业(yè)务的(de)上市公司包括中科(kē)曙光、科(kē)大(dà)讯飞、金自天正、大富科技、深水(shuǐ)海纳等，具体情况如下：

　　具体来(lái)看，科大讯飞的讯(xùn)飞超(chāo)脑通(tōng)过大数据、云计(jì)算和移动(dòng)互联网，并将(jiāng)算法(fǎ)直接和应用(yòng)结合，在(zài)应(yīng)用中不(bù)断迭代循环优化。讯飞超脑(nǎo)采用(yòng)了对大(dà)脑的(de)深入解剖学(xué)，使人工神经(jīng)网(wǎng)络(luò)像(xiàng)人的大脑神经元更加接近，从而使用类似的人工神经元方式感知认知智能问题(tí)。

　　中科(kē)曙光建设“全国一体化算力(lì)服务(wù)平台(tái)”，通过统(tǒng)一(yī)的算力服务(wù)门户，实(shí)现全国(guó)范围内(nèi)智(zhì)能算力、通(tōng)用(yòng)算力资源的融合调(diào)度及弹性供给，满足各类(lèi)用户对算力的多样化、可靠性和便(biàn)捷性的(de)需求。在类脑智能(néng)领(lǐng)域，携手复旦大(dà)学类脑智能(néng)科学(xué)与技术研(yán)究院，依托公司全国一(yī)体化算力服(fú)务平台(tái)，支撑全脑860亿(yì)神经元规模的(de)全(quán)脑模拟计算。

　　不过，值得(dé)注意的是，有分析人士表示(shì)，关(guān)于(yú)人类(lèi)大(dà)脑和神经(jīng)细胞，还有很多(duō)不(bù)了解的(de)地方。事实上(shàng)，不知道神(shén)经细(xì)胞是如何(hé)利用(yòng)这15种特(tè)征中的许(xǔ)多特征。

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