据媒体(tǐ)报道，来自英国(guó)牛(niú)津大学、IBM欧洲研究所和美国得克(kè)萨斯(sī)大(dà)学的一个科当年非典为什么神秘结束了研团队宣布(bù)了一项重要成就：他们通过堆叠(dié)二维（2D）材料(liào)，开发出一种厚度仅(jǐn)几个原子大小(xiǎo)的人工神经元，其能够处理(lǐ)光和(hé)电(diàn)信号进(jìn)行计算，有(yǒu)望用于下一代人工智能(néng)计算，也有(yǒu)助(zhù)科学家更好(hǎo)地(dì)模拟(nǐ)和理解(jiě)人(rén)脑(nǎo)。相关(guān)研究成果(guǒ)刊(kān)载于最新(xīn)一期《自然·纳(nà)米技(jì)术(shù)》杂志。

　　业(yè)内(nèi)人士分析指出，人工智能应用的发(fā)展呈指数级(jí)增长，对(duì)计算(suàn)能力也提(tí)出了越(yuè)来越(yuè)高(gāo)的要求，只有开发(fā)出革命性(xìng)硬件，才能适应未来算力爆炸时代(dài)的(de)要求。而(ér)此次(cì)科研人员用了(le)3种(zhǒng)2D材料制备(bèi)出了薄如原(yuán)子的人工(gōng)神经元，它能学习和处理更加复杂(zá)的任(rèn)务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过数据学习一层层的神(shén)经网络，机器自(zì)主分(fēn)辨(biàn)参数(shù)，不断地(dì)将参数(shù)归类、计(jì)算(suàn)，形(xíng)成机器自我的学习。神经网络在机器(qì)学习和认知科(kē)学领域，是一种模仿生物神经网络（动物的(de)中(zhōng)枢神经(jīng)系统，特别是(shì)大脑）的结构和功能的(de)数学模型或计算(suàn)模型。

　　神经网(wǎng)络由大量(liàng)的人(rén)工神经元(yuán)联结进行计算。大多(duō)数情况下人工神(shén)经网络能在外界信息的(de)基(jī)础上(shàng)改变(biàn)内(nèi)部结(jié)构(gòu)，具备学习功能(néng)。

　　据财联(lián)社不完全整理，近期在互(hù)动(dòng)易平台回复人(rén)工神经(jīng)元相关业务的上市公司包括中科曙光、科大讯飞(fēi)、金自天正(zhèng)、大富科技、深水海纳等，具体(tǐ)情况如下：

　　具体来看，科(kē)大(dà)讯飞(fēi)的讯飞(fēi)超脑通(tōng)过大数(shù)据、云计算和(hé)移(yí)动互联网，并将算法直接(jiē)和(hé)应用(yòng)结合，在应用中不断迭代(dài)循环优化。讯飞超脑采用了对大脑的深入解剖学，使人工神经网络(luò)像人的大脑神经元更加接近，从而使用类似的(de)人工(gōng)神经(jīng)元方式感(gǎn)知认知智能问题(tí)。

　　中科曙(shǔ)光建设(shè)“全(quán)国一体化算力服务(wù)平(píng)台”，通过统一(yī)的算(suàn)力服务(wù)门户，实(shí)现全国范围(wéi)内智(zhì)能算力(lì)、通用算(suàn)力(lì)资源的融(róng)合调度及弹性供给，满足各类用户对算力的多样化、可(kě)靠性和便捷(jié)性的需求。在类脑智能(néng)领域，携手复旦大学类脑智能科学与技(jì)术研(yán)究院(yuàn)，依托公司全国当年非典为什么神秘结束了一体化(huà)算力服(fú)务平台，支撑全脑860亿神经元规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分析(xī)人士表示(shì)，关于人(rén)类大脑和神经细胞，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种特征中的许多特征。

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