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）

我科学家构建出新型人工碳晶体******

　　日前，中国科学技术大学朱彦武教授研究团队通过对富勒烯C60分子晶体进行电荷注入，在常压条件下构建了C60聚合物晶体以及长程有序多孔碳晶体，并实现了其克量级制备。1月12日凌晨，该研究成果发表于国际学术期刊《自然》。

　　碳是自然界最常见的元素之一，碳原子之间通过不同排列方式，能够形成多种结构，比如我们熟悉的石墨、金刚石和无定型碳，已经广泛应用于各个领域。

　　近年来，富勒烯、纳米碳管、石墨烯和石墨炔等新型碳材料的发现和发展，得到了广泛关注，并引发研究热潮。“如果我们可以在一个晶体结构中引入纳米单元，例如用富勒烯、石墨烯等作为基本结构单元代替普通晶体中的原子，像搭积木一样‘搭建’出新型碳材料，可能会发掘更多新奇性质，发挥更大应用潜力。”朱彦武说。

　　此前，对于制备这类新型碳材料，研究人员要么是利用高温高压等极限条件，要么是采用紫外光、电子束辐照等微观处理技术，但其产率较低、产物不纯，阻碍了人们对该类材料的性质与应用进行更深入探索。

　　在此次研究中，朱彦武团队创造性地使用氮化锂对富勒烯C60分子晶体进行电荷注入，并在温和温度下进行热处理，最终得到大量的C60聚合物晶体以及长程有序多孔碳晶体。

　　值得注意的是，团队通过基于机器学习和神经网络势函数的结构搜索结果进一步表明，长程有序多孔碳基晶体代表了一大类从富勒烯分子晶体到石墨类碳晶体转变过程中的亚稳态晶体结构。

　　“这里的长程有序多孔碳晶体，微观上具有多孔特征但完整保留了晶体的宏观周期性，是一类新的人工碳晶体，未来可能在能量存储、离子筛分、负载催化等领域具有潜在应用。电荷注入技术也为构建这类碳基晶体材料提供了一种搭积木式的制备技术，有望成为在原子级精度上调控晶体结构的新手段。”朱彦武介绍。

　　《自然》审稿人称：“论文中给出的结果令人信服，对晶体学和材料科学领域具有重要意义。”（记者丁一鸣、通讯员王敏）