据媒体报道，来自英国牛(niú)津大学、IBM欧(ōu)洲研究所和美国得克萨斯(sī)大(dà)学的一个科(kē)研团(tuán)队(duì)宣布了(le)一项(xiàng)重(zhòng)要成就：他们(men)通(tōng)过(guò)堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几(jǐ)个(gè)原子大(dà)小(xiǎo)的人工神经(jīng)元，其能够处理(lǐ)光和电(diàn)信号进行(xíng)计算，有望用于下(xià)一代人(rén)工智能计算，也有助科(kē)学家更(gèng)好地模拟和理解人脑。相关研究成果刊载于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析(xī)指出，人工智能应用的发展呈指(zhǐ)数级增长，对(duì)计(jì)算能力也提出(chū)了越(yuè)来越高(gāo)的要求，只(zhǐ)有开发出革命性硬(yìng)件，才(cái)能适应未来(lái)算力爆炸(zhà)时代的要(yào)求。而(ér)此(cǐ)次科(kē)研人员用了3种2D材料(liào)制备出(chū)了(le)薄如原子的人工(gōng)神经元(yuán)，它能学习(xí)和处理更(gèng)加(jiā)复杂的任务(wù)。

　　公(gōng)开(kāi)资料显示，AI通过(guò)数(shù)据学习一层层的神(shén)经网络，机器(qì)自主分辨参数(shù)，不断(duàn)地将参数归类、计(jì)算，形(xíng)成(chéng)机器(qì)自我的学习。神经网络在机器学习和认(rèn)知(zhī)科(kē)学领域，是一种模仿生(shēng)物(wù)神(shén)经网(wǎng)络（动物的中枢神经系(xì)统，特(tè)别是大(dà)脑）的结构(gòu)和功能(néng)的数学模型或计(jì)算模(mó)型。

　　神经网络由(yóu)大量的人工(gōng)神经元联结(jié)进行计(jì)算。大(dà)多(duō)数情况下人工神经网络(luò)能(néng)在外界信息(xī)的(de)基础上改(gǎi)变内部结构，具备学习功能。

　　据财联社不完(wán)全整理(lǐ)，近期在互动(dòn发字有几画，发字有几画五行什么g)易平台回复人工神经(jīng)元相关业(yè)务的上市公司包括中科(kē)曙(shǔ)光、科大讯飞、金自天正(zhèng)、大(dà)富科(kē)技、深水海(hǎi)纳等，具体情(qíng)况如下：

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　　具体来看，科大(dà)讯飞的讯飞超(chāo)脑(nǎo)通过大数据、云计算(suàn)和移动互联网，并(bìng)将算(suàn)法直接和应用(yòng)结合(hé)，在应用中不断迭代循环优化。讯飞超脑(nǎo)采用了对(duì)大脑的深(shēn)入解(jiě)剖学，使人工神经网络像人(rén)的大脑神经元更(gèng)加接近(jìn)，从而使用(yòng)类似(shì)的人工神经(jīng)元方式感知认(rèn)知智能(néng)问(wèn)题。

　　中科曙光(guāng)建设“全国一体化算力服(fú)务(wù)平台”，通过统一的算力服(fú)务门(mén)户，实现全国范(fàn)围内智能算力、通用算力(lì)资源的融合(hé)调(diào)度及弹(dàn)性供(gōng)给，满足(zú)各类用户对算力的多(duō)样(yàng)化、可靠性和(hé)便捷(jié)性的(de)需求(qiú)。在类(lèi)脑智能领域，携手(shǒu)复旦大学(xué)类脑智(zhì)能科学与技术(shù)研究院(yuàn)，依托公(gōng)司(sī)全国一体化算力服务平台，支撑全脑860亿神(shén)经元规模(mó)的(de)全脑模拟计算。

　　不过，值得(dé)注(zhù)意的是，有分析(xī)人士表(biǎo)示，关于人类大脑(nǎo)和神经(jīng)细胞(bāo)，还(hái)有很多不了解(jiě)的(de)地方。事实(shí)上，不知道神经细胞是如何利用这15种特征中(zhōng)的许多特征(zhēng)。

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