梅溪湖大學人工智能研究院的這些研究絕少向外界發表什麼論文，因爲梅溪湖大學也不靠這個來評教授職稱，自有一套嚴謹的考覈標準體系，更注重專業技術人才的專業性、技術性、實踐性、創造性的考覈，尤其是創新技術成果的考覈佔到了不小的比例。
尤其是包括神經元計算機這樣的項目是不會發表論文，不申請專利技術，不接受交流參觀的，這個是華興科技集團公司的核心機密之一。
現在梅溪湖大學人工智能研究院研製的神經元計算機信號處理能力已經超過了“香農採樣定理”規定的極限，也標誌着梅溪湖大學在強人工智能的技術研發上向前邁進了重要的一步。
人工智能研究院在神經元網絡架構系統和芯片架構以及新型的神經網絡模型都搭起了框架，現在要做的就是不斷地添磚加瓦好進行優化。
關鍵是這套神經元計算機裡面處理器完完全全使用市面上現成的半導體技術製成，芯片沒有使用任何複雜的材料或生產工藝，只要楊傑願意，華興科技集團公司可以大規模進行量產。
之前梅溪湖大學人工智能研究院研製出來的人工智能芯片主要是針對大數據專用的芯片，在處理大數據的時候有優勢，而且也依附於傳統的計算機的架構。
之前研究的人工智能模型算法主要還是都集中在軟件層面，這些軟件最終的運算還是要由傳統計算機來完成，依然沒有擺脫傳統計算機結構的束縛。
不過白冰帶領的技術團隊卻是從最底層從頭打造了一套模仿人腦的結構的計算機系統，而且用普通的半導體材料就能製造出來。
因爲這套系統是老闆娘帶隊的，梅溪湖大學人工智能研究院能調動華興科技集團公司所有的資源，沒有人敢在這種拖延，所以研發速度是非常快的。
人類大腦是世界上最先進的電腦，它能快速學習新事物、識別物體、理解語言的含義，並針對外界變化制定應對措施，而且能耗少得驚人，和一隻燈泡差不多，卻比今天任何一臺超級計算機都能更準確地識別語音和圖像。
科學家一直都致力於研發一種類似於人類大腦那樣工作的計算機，現在梅溪湖大學人工智能研究院卻是率先獲得了重要突破。
這套系統設計儘可能效仿腦內的神經網絡，也是讓功耗比普通的計算機高出了好幾個數量級，能在並行計算中實現更高效的通信，不止計算速度，這套系統外部信息的感知能力也是高出了太多。
現在白冰帶領的技術團隊最重要的任務就是如何教會這套電腦如何像人一樣“思考”，變得更加聰明。
白冰跟楊傑提起這個代號爲“女媧”神經元計算機項目的時候也是說自己宛如在創造一個全新的智能生命，感覺是非常奇妙的。
畢竟這套系統的表現出了自主學習的能力，甚至不需要程序員事先“教導”，就能通過自學理解簡單的電子遊戲規則，它是有史以來最複雜、最聰明的機器。
不過這套類人智能系統還是需要白冰等技術專家去爲它教各種運行規則，不僅僅只是依靠計算速度和海量數據庫進行工作，它們還能學會如何用聰明的辦法解決複雜的問題。
楊傑也是希望這套系統能夠逐漸地滲透到以後所有的產業領域裡面去，實現海量資料實時分析所需的運算速度，滿足未來大量感測器流信息的需求，同時將設備體積和功耗降到一個全所未有的程度。
當然，國內外的衆多研發機構和企業裡面的人工智能科學家致力於模仿人類大腦，不過技術路線是五花八門的，有的是試圖把芯片植入大腦，以期取得突破，有的是用現有的計算機體系搭建模擬神經元，有的是將致力於解決神經元和電子芯片的結合問題。
鷹醬國內的萬國商業機器公司跟梅溪湖大學人工智能院的技術路線是相似的，不過他們一年多前才啓動這個項目，而梅溪湖大學啓動這個項目已經很久了。
得益於梅溪湖大學招募到了數名世界頂尖的腦神經科學家，而且這些腦神經科學家對大腦神經元如何工作的研究已經進展到了新階段，並且建立了理論模型，這無疑爲梅溪湖大學人工智能研究院爲開發神經元計算提供了非常大的幫助。
這個也是恰逢其時，如果放在一二十年前研製這種神經元計算機這個項目肯定是白花錢的。
霓虹國在上個世紀八十年代初啓動了第五代計算機項目，其目標是造出能夠與人對話，翻譯語言，解釋圖像，並且像人一樣推理的機器。
這個模擬大腦的計算機項目耗資八億五千萬美金，在當時可以說是一筆投資巨大的項目，折騰了十年後霓虹國也是宣佈研發失敗，負責此項目的人跳樓。
鷹醬媒體對此也是進行了高調解讀，認爲此事的意義不亞於蘇修解體，徹底暴露了東亞在經濟奇蹟背後其實是缺乏思想和創造力的文明。
當然，這種論調是西方這些媒體別有用心的洗腦，將這麼一項科研項目的失敗故意劃到種族優劣上面來，用心是十分險惡的。
這個科研項目的失敗最直接的原因還是在於當時腦神經科學水平沒有達到現在的水平，人工智能還處於蠻荒狀態，而且計算機本身的運算能力也不夠，不失敗纔有鬼了。
梅溪湖大學人工智能研究院啓動神經元計算機項目的時候腦科學水平已經是八九十年代的水平不可同日而語，這些腦科學家已經搞清楚了極少部分神經元本身是如何工作的情況。
技術團隊不是真的要模擬一個人類大腦出來，畢竟腦科學到現在還是處於蠻荒狀態，根本沒有腦科學家知道大腦到底是如何工作的。
爲了研發這款神經元網絡處理器的時候也是讓華興科技集團的半導體集成電路技術團隊遇到了非常大的技術挑戰，尤其是在神經突觸核心電路設計部分。
神經突觸核心電路在實現大腦機能方面有特殊作用，是關鍵中的關鍵，採用了時分複用技術，爲了實現突觸非易失性記憶功能，技術團隊不得不尋找這種傳說中的憶阻器。
憶阻器之前只存在於理論預測當中，之前卻是沒有那個研發機構真正地研製出來。
楊傑這重生者也是再次做作弊，提出了用硫氧化鉬和石墨烯分別作爲憶阻器的介質層和電極材料製備了三明治結構的異質結的技術方案。
技術團隊根據這個技術方案也是迅速地找到了這個憶阻器的製備工藝，將石墨烯、硫氧化鉬、石墨烯堆疊在一起形成具有原子級平整度界面的範德華異質結。
測試結果顯示這種基於全二維材料的異質結能夠實現非常穩定的開關，擦寫次數超過千萬次，擦寫速度小於100納秒，並且擁有很好的非揮發性。
如此高性能的異質結讓設計出來的憶阻器陣列直接使用歐姆定律進行加法運算，使用基爾霍夫定律進行乘法運算，因而能夠實現並行存內運算，從而模擬存內計算，實現速度和能效的大幅提升，減小誤差，非常完美地實現了神經觸突核心電路的功能。
這個也是神經元計算機能夠得以實現的關鍵所在。