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人工智能应用于更多领域 计算机研究深入光电结合******
英国科学家在人工智能（AI）领域取得多项突破，包括用AI首次控制核聚变、用AI预测蛋白质结构等。“深度思维”与瑞士洛桑联邦理工学院合作，训练了一种深度强化学习算法来控制核聚变反应堆内过热的等离子体并宣告成功，有助加速无限清洁能源的到来。“深度思维”凭借“阿尔法折叠”算法，预测了迄今被编目的几乎所有2亿多个蛋白质的结构，破解了生物学领域最重大的难题之一，有助于应对抗生素耐药性，加速药物开发并彻底改变基础科学。该公司研发的“DeepNash”（深度纳什）学会了在“西洋陆军棋”游戏中，使用虚张声势等欺骗手段来击败人类对手。该公司AI创建的高效数学算法能解决矩阵乘法问题。该公司AI通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字代理足球运动员，其建模的“AI代理”可与其他人工代理沟通合作，在玩游戏时共同制定计划。
牛津大学研究显示，AI能模拟条件反射进行联想学习，比传统机器学习算法快千倍。利兹大学科学家借助AI扫描视网膜以探知心脏病风险。
在计算机相关领域，牛津大学研究人员开发了一种使用光偏振来实现最大化信息存储密度的设备，其计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。南安普顿大学工程师则与美国科学家携手，设计了一种与光子芯片集成的电子芯片并创造出一种设备，能以超高速传输信息同时产生最少的热量。
在机器人领域，利兹大学团队开发了一种“磁性触手机器人”，直径只有2毫米，可由患者体外的磁铁引导进入肺部狭窄的管道采样。帝国理工学院科学家展示了一组受动物启发的飞行机器人，可在飞行中建造3D打印结构，未来有望用于在偏远地区建造房屋或重要基础设施。格拉斯哥大学科学家将由砷化镓制成的微型半导体打印到柔性塑料表面，所得设备的性能可与目前市场上最好的传统光电探测器媲美，且能承受数百次弯曲，可用作未来机器人的智能电子皮肤。苏格兰科学家开发出了一种先进的压力传感器技术，有助于改进机器人系统，如用于机器人假肢和机械臂。（科技日报记者 刘霞）
国际最新研究：天空强力激光能制造虚拟避雷针转移电击路径******
中新网北京1月17日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-光子学》最新发表一篇物理学研究论文称，朝向天空的强力激光能制造出一种虚拟避雷针，转移电击路径。这项发现可能为重要基础设施如发电站、机场、发射台等寻求更好避雷方法开拓了道路。
激光避雷针工作中(图源：TRUMPF公司Martin Stollberg)。 施普林格·自然 供图该论文介绍，迄今为止，最常见的避雷设施是富兰克林避雷针，这是一种电传导金属杆，能拦截雷电放电并将之安全导入地面。作为虚拟、可动的“避雷针”，射向天空的激光光柱可能是一个替代方法。使用强激光脉冲引导雷击的想法之前在实验室环境下得到过研究。然而此前尚无在野外实验性展示激光引导雷击的成果。
论文第一作者及共同通讯作者、法国巴黎综合理工学院和法国国立高等先进科技学校奥瑞莲·霍沃德(Aurélien Houard)与合作者一起，2021年夏季在瑞士东北的森蒂斯山进行实验，探索激光是否能引导雷击。一台大型汽车大小的激光器被安装在一个电信塔附近，每秒发射多到达千次脉冲，这个塔每年被雷击约100次。在雷暴活动期间激光器运作了超过6小时。
激光避雷针工作中(图源：TRUMPF公司Martin Stollberg)。 施普林格·自然 供图论文作者观察到激光转移了4次上行闪电放电过程，使用雷电产生的高频电磁波来定位雷击位置证实了他们的观察；增加雷击时的X射线暴检测也证实了转移引导成功。其中一次雷击被高速摄影机直接记录下来，表明它沿激光路径行进了超过50米。
论文作者总结表示，他们的这项研究发现拓展了大气中激光物理学的认识，或有助于开发新的避雷策略。(完)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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