据媒(méi)体报道，来自英国牛(niú)津大学、IBM欧洲研(yán)究(jiū)所和美国得克萨斯大学的一个科研(yán)团队宣布了(le)一(yī)项重要成就(jiù)：他们通过(guò)堆叠二(èr)维（2D）材料，开(kāi)发(fā)出一种厚度仅(jǐn)几个原子大小的人工神经元(yuán)，其能(néng)够处理光(guāng)和(hé)电信(xìn)号(hào)进行计算，有望用于下一代人(rén)工智能(néng)计算，也有助科学家更好地模拟和理解人(rén)脑。相(xiāng)关(guān)研究成(chéng)果刊载于最新一(yī)期《自然·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内人(rén)士分析指(zhǐ)出，人工智能(néng)应用的发展(zhǎn)呈指数级(jí)增长，对(duì)计算能力也(yě)提出(chū)了越来越高(gāo)的要求(qiú)，只(zhǐ)有开发出革命性硬件，才能适应未来算力爆炸时代的要(yào)求。而此次科(kē)研人员(yuán)用了3种(zhǒng)2D材料制备出了薄如原子的人工神经元，它能学习(xí)和处理(lǐ)更加复(fù)杂的(de)任(rèn)务(wù)。

　　公开资料显示，AI通(tōng)过数据学习(xí)一(yī)层层的神经网络，机器自(zì)主分辨(biàn)参数(shù)，不(bù)断地将参数归类(lèi)、计算(suàn)，形成机器自(zì)我的(de)学习(xí)。神经网络在机(jī)器学习(xí)和认知科学领域(yù)，是一种模仿生物神经网(wǎng)络（动物的(de)中枢神(shén)经(jīng)系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或(huò)计算(suàn)模型。

　　神经网络由大(dà)量的人工神经元(yuán)联(lián)结(jié)进行计(jì)算。大多数情(qíng)况下人工神(shén)经网络能在外界信息的基(jī)础上(shàng)改变内部(bù)结构，具备学习功能。

　　据财联社不(bù)完全(quán)整理，近期在互动易平台(tái)回复人工(gōng)神经元相关业(yè)务(wù)的上市公司包括(kuò)中科曙(shǔ)光(guāng)、科大讯飞、金自天正、大(dà做出贡献，做出贡献与作出贡献的区别在哪)富科技(jì)、深(shēn)水(shuǐ)海(hǎi)纳等，具体(tǐ)情况如下：

　　具体来看(kàn)，科大(dà)讯飞的讯(xùn)飞(fēi)超脑通过(guò)大数据(jù)、云计(jì)算(suàn)和移动互联网(wǎng)，并(bìng)将算法直接和应(yīng)用(yòng)结合，在应用中不断(duà做出贡献，做出贡献与作出贡献的区别在哪n)迭代循环优化。讯(xùn)飞超脑(nǎo)采用(yòng)了对大脑的深(shēn)入解(jiě)剖(pōu)学，使人工神经网络像人的大(dà)脑神(shén)经(jīng)元更加接近，从(cóng)而使用类似的人工(gōng)神(shén)经元(yuán)方式感知认知(zhī)智能问题。

　　中(zhōng)科曙光建设(shè)“全(quán)国一体化算力(lì)服(fú)务(wù)平(píng)台”，通过统一的算(suàn)力服务门户，实现全国范围内智能算力(lì)、通用(yòng)算(suàn)力(lì)资源的融(róng)合调度及弹性(xìng)供给，满(mǎn)足各(gè)类做出贡献，做出贡献与作出贡献的区别在哪用户对算(suàn)力(lì)的多样(yàng)化、可靠性和便捷性的需求。在类脑(nǎo)智(zhì)能领(lǐng)域(yù)，携(xié)手复(fù)旦大学类(lèi)脑智能科学与技术研(yán)究院，依托(tuō)公司全国一体(tǐ)化算力(lì)服务平(píng)台，支(zhī)撑全脑(nǎo)860亿神经元规模的全脑(nǎo)模拟计算(suàn)。

　　不过，值(zhí)得注意的是，有分析人士表示，关于人类大(dà)脑和神经细(xì)胞，还有很多不了解的(de)地方(fāng)。事实上，不知(zhī)道神经细胞是如何利用这15种(zhǒng)特征中(zhōng)的许(xǔ)多特征。

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