据媒体(tǐ)报道(dào)，来(lái)自英国牛(niú)津大(dà)学、IBM欧(ōu)洲研究所(suǒ)和美国得克萨斯大学(xué)的(de)一个科研团队宣布了(le)一项(xiàng)重要成(chéng)就(jiù)：他们通过堆叠二维(wéi)（2D）材料，开(kāi)发出一种厚度仅(jǐn)几个原子大小的人(rén)工神经元，其(qí)能够处(chù)理光和(hé)电信号进行计算，有(yǒu)望用于(yú)下一(yī)代人工智(zhì)能计算，也(yě)有(yǒu)助科(kē)学家更好(hǎo)地模拟(nǐ)和(hé)理解人脑(nǎo)。相(xiāng)关(guān)研究成果刊(kān)载于(yú)最新一期《自然·纳米技术》杂志(zhì)。

　　业内人(rén)士分(fēn)析指出，人工智能应用(yòng)的发展呈指数级增(zēng)长，对计算能(néng)力也提出了越来越(yuè)高的要求，只有开发出革命性硬件(jiàn)，才能(néng)适应(yīng)未来算力爆炸时代的要求。而此次科(kē)研人员(yuán)用了3种2D材料制备出了(le)薄如原子(zi)的人(rén)工神经元，它能学习和处理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公开(kāi)资料(liào)显示，AI通过数据学(xué)习一层破壁机能绞肉吗，破壁机能绞肉馅吗层的神经(jīng)网络(luò)，机(jī)器自主分辨参数(shù)，不断地将参数归类、计(jì)算，形成(chéng)机器自我的学习。神经网络在(zài)机器学习和认知科学(xué)领域，是一种模仿生物神经网(wǎng)络（动物的(de)中枢神(shén)经系统，特别是大脑(nǎo)）的结构和功能(néng)的(de)数学模型(xíng)或计(jì)算模型。

　　神经网(wǎng)络由(yóu)大量(liàng)的(de)人工神(shén)经元(yuán)联(lián)结进行计算(suàn)。大多数情况下(x破壁机能绞肉吗，破壁机能绞肉馅吗ià)人工神经网络能在外界(jiè)信息的基础(chǔ)上改变内部结(jié)构(gòu)，具备学习功能。

　　据财联社(shè)不完全整理，近(jìn)期(qī)在互(hù)动(dòng)易(yì)平台回复人工神经元相关业务(wù)的上市公司包括(kuò)中科曙光、科大讯飞、金自天正(zhèng)、大富科技、深水(shuǐ)海纳等，具体(tǐ)情况如下：

　　具体来看，科大讯飞的讯(xùn)飞超脑通过大数据、云计(jì)算和移动互联网(wǎng)，并将算法(fǎ)直接和应用结合，在应用中不(bù)断迭代循环(huán)优化。讯飞超脑(nǎo)采用了对(duì)大脑的深入解剖学，使人(rén)工(gōng)神经网络(luò)像人(rén)的大脑神经元更加接近，从而使用(yòng)类似的(de)人(rén)工神(shén)经(jīng)元方式感(gǎn)知认知智能(néng)问题。

　　中(zhōng)科(kē)曙光(guāng)建设(shè)“全国一(yī)体化算力(lì)服(fú)务平台”，通过统(tǒng)一的(de)算力服(fú)务门(mén)户，实现(xiàn)全(quán)国(guó)范(fàn)围内(nèi)智能算力、通用算(suàn)力资源(yuán)的融合(hé)调度(dù)及弹性供给，满足各类用(yòng)户(hù)对算力的(de)多样化、可靠性(xìng)和便捷性的需求。在类脑智能领域，携手复旦大学(xué)类脑智能科学与技(jì)术(shù)研究(jiū)院，依托公司全(quán)国一体化算力服务平台，支(zhī)撑全(quán)脑860亿神(shén)经元规模(mó)的全脑(nǎo)模拟计算。

　　不过，值得注意(yì)的是(shì)，有分析人士(shì)表示，关于(yú)人类(lèi)大脑和(hé)神经细胞，还有很多(duō)不(bù)了解的地方(fāng)。事(shì)实上(shàng)，不(bù)知(zhī)道神经(jīng)细(xì)胞是如何利用这15种特征(zhēng)中的许多特征。

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