据媒体(tǐ)报道，来自(zì)英国牛津大学、IBM欧(ōu)洲研究所和美国得(dé)克萨斯大学的一个科(kē)研团队宣(xuān)布了一项(xiàng)重要成(chéng)就(jiù)：他们通过堆叠(dié)二(èr)维（2D）材料，开发出(chū)一种厚(hòu)度仅几个原子大小的(de)人工神经元，其能(néng)够处理光(guāng)和电信号(hào)进行计算，有望用于下一(yī)代(dài)人工智能(néng)计算，也有助科学家更好地(dì)模(mó)拟和理解人脑。相(xiāng)关研究成果(guǒ)刊载于最新一期《自然(rán)·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内人士(shì)分(fēn)析(xī)指出(chū)，人工智能应(yīng)用的发展呈指(zhǐ)数级增长，对计算能(néng)力也提出了越(yuè)来越高的(de)要(yào)求，只有开发(fā)出革(gé)命(mìng)性硬件，才能(néng)适应未来算力爆(bào)炸时代的(de)要求。而此次科研人员用了3种2D材料制备出了(le)薄如原子的人工神(shén)经(jīng)元，它能学习和(hé)处理更加复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一层层的神经网络，机器自主分辨参数，不断地将(jiāng)参(cān)数归类、计算，形(xíng)成(chéng)机(jī)器自我的学习。神经(jīng)网(wǎng)络在机器学习和认(rèn)知(zhī)科(kē)学领域，是一种模仿(fǎng)生物(wù)神(shén)经网络（动(dòng)物的中枢神(shén)经(jīng)系统，特别是大脑）的结构和功能(néng)的数(shù)学模型或(huò)计算模型。

　　神经网络(luò)由大量的人工神经(jīng)元联结进行(xíng)计算。大多数情况下人工神经网络能在(zài)外(wài)界信息的基础上改变内(nèi)部(bù)结构，具备(bèi)学习功能。

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　　据财联社不(bù)完全整理，近期在互动易平台回复人(rén)工(gōng)神经元相关业务的(de)上市公司包括(kuò)中科(kē)曙光(guāng)、科(kē)大讯(xùn)飞、金自天正(zhèng)、大富科技(jì)、深水海纳等，具(jù)体情况如下：

　　具体来看，科大讯飞的讯飞超脑(nǎo)通过大(dà)数据(jù)、云(yún)计算和移动互联网，并(bìng)将算法直接和应用结合，在(zài)应用(yòng)中不断迭代循环优化。讯飞超脑采(cǎi)用了对大脑的深入(rù)解剖(pōu)学，使人工(gōng)神经网络像人的大脑神经元更加接近，从(cóng)而使用类似的(de)人工神经元方式感(gǎn)知认知智能问(wèn)题。

　　中(zhōng)科曙光建设“全国一体(tǐ)化算力服务平台”，通过统一的(de)算(suàn)力服务门户，实现全国范围内智能算力、通(tōng)用算力资源(yuán)的(de)融合(hé)调度(dù)及(jí)弹性供给，满足(zú)各(gè)类用(yòng)户对算力的多样(yàng)化、可靠性和便(biàn)捷性的需求。在类脑智能领域，携(xié)手复旦大学类脑智能科学与技术研究(jiū)院，依托公司全国(guó)一(yī)体化算力(lì)服务平台，支(zhī)撑(chēng)全脑860亿神经元(yuán)规模的(de)全(quán)脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表示，关于(yú)人类大(dà)脑和神经细胞，还有很多不了解的地方。事实上，不知道神经细胞是如何利用这15种(zhǒng)特征(zhēng)中(zhōng)的许多(duō)特征。

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