華興科技集團公司旗下的愛華科技集團公司現在已經在根據第二代新型的女媧神經元計算機原型機在研製更大的設備來進行更多的人工智能算法的驗證，以更強的魯棒性、實時性和強智能化去解決各個子集團公司不同技術領域實際的研發需要。
這種強智能的神經元計算機係統華興科技集團公司本身當然要自身先用起來的，同時培養這方麵更多的技術人才。
華興科技集團公司旗下的不少技術部門已經開始用這種新型的神經元芯片搭建不少小型的神經元計算機終端搭載在各種產品平台上進行各種技術驗證測試，畢竟梅溪大學這邊已經將神經元計算機的底層硬件架構和係統軟件架構差不多都給搭建好了，原先在人工神經網絡基礎上進行開發的技術人員轉移到這神經元計算機平台上進行開發難度並不是很困難，因為研究院這邊已經在係統軟件架構上是異架構係統，並且開發出了編譯器，在人工神經網絡技術開發的一些算法模型可以在神經元計算機係統上跑起來的。
白冰帶頭的這些很多科學家團隊多年前研發的就是人工神經網絡智能技術，後來轉到了神經元計算機，自然是早就考慮到了跨平台的技術問題。
楊傑在人工智能研究院這邊其他的實驗室也是轉了半天，這邊的實驗室也是向楊傑這個大老板演示了用神經元計算機作為智能中樞控製多個機器人在複雜運用場景協同工作的場景。
技術人員向係統下達了語音指令後，神經元計算機也是開始向多台機器人下達了語言指令，在沒有技術人員幹預的情況下根據機器人搭載的攝像頭進行場景識別，對機器人進行指揮調度。
技術人員在中間也是不斷地設置各種突發情況來測試這套係統的自我適應調整能力，這套係統也是表現出了很強的等多項智能任務的同時處理的能力。
另外楊傑也是對非監督學習人工神經網絡研發實驗室進行了視察參觀，尤其是對幾個創新性的研究課題進行了解。
這幾個創新性的研究課題就包括了利用深度學習革新圖像處理算法，在極端黑暗的環境中生成高質量的圖像，還包括了在給定某場景語義布局的情況下讓計算機係統能夠生成準確描繪此場景的圖像的技術研究。
這些研發課題也是對計算機係統本身的智力程度以及非監督學習神經網絡算法模型有著非常高的要求。
現在人工智能技術已經成了眾多國家爭相投入的高科技領域，不過大多都是集中在強化學習和監督學習技術領域，在非監督學習技術領域投入的力度都不大，顯得默默無聞。
楊傑自然是深知機器自主學習技術的巨大潛力，所以也是讓人工智能研究院這邊在這方麵投入了不小的力度。 本章已閱讀完畢(請點擊下一章繼續閱讀!)