据(jù)媒体(tǐ)报道(dào)，来(lái)自英国牛(niú)津大学、IBM欧(ōu)洲研究所和美(měi)国(guó)得克萨斯大(dà)学的(de)一个科研团队宣(xuān)布了一项(xiàng)重要(yào)成就：他们(men)通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几个乔丹有多高原子大小的人工神经元，其能(néng)够处理(lǐ)光和电信号进行计(jì)算，有望(wàng)用于下一代人(rén)工智(zhì)能计算(suàn)，也有(yǒu)助(zhù)科学家更好地模拟和理解人(rén)脑(nǎo)。相关研究成果刊(kān)载于(yú)最新一(yī)期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内(nèi)人(rén)士分(fēn)析(xī)指出，人工智(zhì)能应用的发(fā)展呈指数级增长，对(duì)计算能力也提出了越(yuè)来(lái)越高的(de)要求(qiú)，只有(yǒu)开发(fā)出(chū)革(gé)命性硬件(jiàn)，才能适(shì)应未来(lái)算(suàn)力爆炸时代的要求。而此次科研(yán)人员用了3种2D材料(liào)制备出了薄(báo)如原子(zi)的人工(gōng)神经元，它能学习和处(chù)理更(gèng)加(jiā)复杂的任务。

　　公(gōng)开资(zī)料显(xiǎn)示，AI通过数据学习一层层的神经网络，机器(qì)自主分辨(biàn)参数，不(bù)断(duàn)地(dì)将参(cān)数归类、计(jì)算，形成机器自(zì)我的学(xué)习。神经网络在机器学习和认知科(kē)学领域，是一(yī)种模(mó)仿生(shēng)物(wù)神经网络（动物(wù)的中(zhōng)枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算(suàn)模型。

　　神经(jīng)网络由大量的人工神经元联(lián)结(jié)进行计算。大多数情况(kuàng)下人工神经网(wǎng)络能(néng)在外(wài)界信息的基础上改变内部结构，具备学习功能。

　　据财联社(shè)不完全整理，近期在互动(dòng)易平(píng)台回(huí)复(fù)人工神经元相关业务的上市公司包(bāo)括(kuò)中科(kē)曙光(guāng)、科大(dà)讯飞(fēi)、金自天正、大富(fù)科技、深水海(hǎi)纳等(děng)，具体情(qíng)况(kuàng)如下：

　　具体来看(kàn)，科大(dà)讯飞的讯飞超脑通过大数据(jù)、云计算和移动互联网，并(bìng)将算法直接和应用结合，在应(yīng)用中不(bù)断(duàn)迭(dié)代循环(huán)优化(huà)。讯(xùn)飞超脑采用了对大脑(nǎo)的(de)深入解剖学(xué)，使人工(gōng)神经网络像(xiàng)人的大脑神经元(yuán)更加接近(jìn)，从而使用类似的人工(gōng)神经元方式(shì)感知认知智能问题。

　　中科(kē)曙(shǔ)光建设“全国一体化算(suàn)力(lì)服务平台”，通(tōng)过(guò)统一(yī)的算力服务门户，实现全国范围内智(zhì)能(néng)算力、通(tōng)用算力资源的(de)融合调度及(jí)弹性供给，满(mǎn)足各类用户(hù)对算力的多样化、可靠性和(hé)便(biàn)捷性的需求(qiú)。在类脑智能领域乔丹有多高(yù)，携(xié)手复旦大学类脑智能科(kē)学与技术研(yán)究院，依托公司全国一体化算力服务平(píng)台，支撑全脑(nǎo)860亿神(shén)经元规模(mó)的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意(yì)的是，有分析人士(shì)表示，关于人类(lèi)大脑和神经细胞(bāo)，还(hái)有很多(duō)不了(le)解的地方。事实上，不知道神(shén)经细胞(bāo)是如何利用这15种特征乔丹有多高(zhēng)中的(de)许多特征。

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