据媒(méi)体报道，来自英国(guó)牛津大学、IBM欧洲研(yán)究所和美国(guó)得克萨(sà)斯大学的一个科研(yán)团队(duì)宣布了一项重要成就：他们(men)通过(guò)堆叠二(èr)维（2D）材料(liào)，开(kāi)发出(chū)一(yī)种(zhǒng)厚度仅几(jǐ)个(gè)原子(zi)大小(xiǎo)的(de)人工神(shén)经元，其(qí)能(néng)够(gòu)处理光和电信号进行计算，有(yǒu)望用(yòng)于下一代(dài)人工智(zhì)能计算，也(yě)有助科学家(jiā)更好地模拟和(hé)理解人脑。相(xiāng)关研究成果刊载(zài)于最新一(yī)期《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业(yè)内人士分析(xī)指出，人工智能应用(yòng)的发展呈指数级增长，对计(jì)算(suàn)能力(lì)也提出(chū)了越(yuè)来(lái)越高的要(yào)求(qiú)，只有(yǒu)开发(fā)出革命(mìng)性硬件(jiàn)，才能适(shì)应未来(lái)算力爆(bào)虾青素精华液适合什么年龄段，用虾青素擦脸一年后炸时代(dài)的要(yào)求。而此次科研人员用了(le)3种(zhǒng)2D材料制备出了薄(báo)如原(yuán)子的人工神经(jīng)元，它能学习和处理更加复(fù)杂的任务。

　　公(gōng)开(kāi)资料(liào)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(duàn)地(dì)将参数归类、计算，形成机器自我的学习。神经网络(luò)在机器学习(xí)和认知(zhī)科学(xué)领域(yù)，是一(yī)种(zhǒng)模仿生(shēng)物神经网(wǎng)络（动(dòng)物的中(zhōng)枢(shū)神经系统，特(tè)别是大脑(nǎo)）的结构和功能的数(shù)学模型或(huò)计(jì)算模型。

　　神经网络由(yóu)大量的人工神(shén)经元联结进(jìn)行(xíng)计算。大多数情况下人工神经网络(luò)能在外界信(xìn)息的基础上改变内部结(jié)构，具备学习功能(néng)。

　　据财联(lián)社不完全整理，近(jìn)期在互动易平台回复(fù)人工(gōng)神(shén)经元相关(guān)业务(wù)的上市公司包括中科曙(shǔ)光、科大(dà)讯飞、金自天正、大富科(kē)技、深水海纳等，具体情况如下：

　　具(jù)体来看(kàn)，科大讯飞的讯飞超脑通过大数据、云(yún)计算和移动互联网，并将算法直接(jiē)和应用(yòng)结合，在应用中不断迭代循环优化。讯飞超脑采用(yòng)了对大(dà)脑的深(shēn)入(rù)解剖学，使人工神经网络像人(rén)的大脑神经元更加接近，从而使用类似的人工神经元方式感知认知智能问题。

　　中科(kē)曙光建(jiàn)设“全国一(yī)体化算力(lì)服务平台”，通过(guò)统一的算力服务门户，实现(xiàn)全国(guó)范围内智能算力、通(tōng)用(yòng)算(suàn)力资源的融合调度及弹性供给，满足各(gè)类用(yòng)户对算力的多(duō)样化、可靠性和便捷性(xìng)的需求。在(zài)类脑智能领域，携手(shǒu)复旦大学类脑智(zhì)能科学(xué)与技(jì)术研究院，依托公(gōng)司全国一(yī)体(tǐ)化算力(lì)服务平台，支撑全脑860亿神经元规(guī)模的全(quán)脑模拟计算。

　　不过(guò)，值得(dé)注意的是，有分析(xī)人士(shì)表(biǎo)示(shì)，关于人类大脑和神经(jīng)细胞，还(hái)有(yǒu)很多(duō)不了解的(de)地(dì)方(fāng)。事实上(shàng)，不知道神经细胞是如何利用这(zhè)15种特征中的许多(duō)特征。

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