据媒体报道(dào)，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲(zhōu)研究所(suǒ)和美国得克萨(sà)斯大学的一个科研团队(duì)宣布了(le)一项(xiàng)重要成就：他(tā)们通过(guò)堆叠二维（2D）材料，开发出(chū)一种厚度仅(jǐn)几个原子(zi)大小的人工神经元，其能够(gòu)处理光和电信号(hào)进行计算，有望用于下一(yī)代人工智能(néng)计(jì)算，也有助科(kē)学家更好(hǎo)地模拟和理(lǐ)解人(rén)脑(nǎo)。相关研究成果刊(kān)载于最新一(yī)期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分(fēn)析(xī)指(zhǐ)出(chū)，人工智能应(yīng)用的(de)发(fā)展呈指数级(jí)增长(zhǎng)，对(duì)计算(suàn)能力也提出了越来越高的(de)要(yào)求，只有开(kāi)发出革命性硬(yìng)件，才能适应未来算力爆(bào)炸时(shí)代的(de)要(yào)求。而此次科研人员用了3种(zhǒng)2D材(cái)料(liào)制(zhì)备出(chū)了薄如原(yuán)子的人工(gōng)神经元，它(tā)能(néng)学习和处理更加复杂(zá)的(de)任(rèn)务。

　　公(gōng)开资料显(xiǎn)示(shì)，AI通过(guò)数据学习一(yī)层层的神经(jīng)网络(luò)，机器(qì)自主分辨参数，不(bù)断地将(jiāng)参数归类、计算，形成机(jī)器(qì)自我(wǒ)的学习。神经网络在机器学习和(hé)认知科学领域，是一种模仿生物(wù)神经网(wǎng)络（动物的中枢神经系(xì)统(tǒng)，特别是大脑）的(de)结构和功能的(de)数(shù)学模(mó)型或计算模型。

　　神(shén)经网(wǎng)络由大量的人工神经元(yuán)联(lián)结进(jìn)行计算。大(dà)多数情况下人(rén)工神(shén)经网络能在外界(jiè)信息的基础上改变内部结构，具(jù)备学习功(gōng)能。

　　据财联社(shè)不(bù)完(wán)全整理，近期在互动易平台(tái)回复人工神经元相关业(yè)务的上市公司包括(kuò)中科曙光、科大讯飞、金自天正(zhèng)、大富(fù)科技、深水海纳等(děng)，具体(tǐ)情况(kuàng)如(rú)下：

　　具体来(lái)看，科大讯飞(fēi)的讯(xùn)飞超脑(nǎo)通(tōng)过大数据、云(yún)计算(suàn)和移(yí)动(dòng)互联网，并(bìng)将算(suàn)法直接和(hé)应用结合，在应用中(zhōng)不断迭代循环优化。讯飞(fēi)超脑采(cǎi)用了对大脑的(de)深入解剖学，使人工神经(jīng)网(wǎng)络像人(rén)的大脑(nǎo)神经元更加接近，从而使用类似的人工神经元方式感知认(rèn)知智(zhì)能问(wèn)题。

　　中科(kē)曙(shǔ)光建(jiàn)设“全国一(yī)体化算力服务平台”，通过统一(yī)的算力服(fú)务门户，实现全(quán)国范围内智能算力、通用算(suàn)力资源的融合(hé)调(diào)度(dù)及弹性供给，满足各类用户对(duì)算力的多(duō)样化、可靠性和便捷性的需求。在类脑(nǎo)智能领域，携手复旦大学(xué)类(lèi)脑智能科(kē)学(xué)与技术研究(jiū)院(yuàn)，依托(tuō)公(gōng)司全国(guó)一体化算力服(fú)务平(píng)台(tái)，支撑全(quán)脑(nǎo)860亿神经(jīng)元规模的全脑(nǎo)模拟计(jì)算。

　　不(bù)过，值得(dé)注意的(de)是，有(yǒu)分析人士(shì)表示，关(guān)于人(rén)类(lèi)大脑和神经细胞，还(hái)有很多不(bù)了解的地方(fāng)。事实上，不知道(dào)神经细胞是如何利用这15种特征(zhēng)中的(de)许(xǔ)二氧化硫与溴水反应方程式和离子方程式，二氧化硫与溴水反应方程式双线桥多特征。

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