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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：到2099年或有逾40%陆地动物经历极端高温事件******

　　中新网北京1月19日电 (记者 孙自法)国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇生态学研究显示，未来极端气温危及陆地动物，按照当前对未来全球气温估计的最大值，到2099年可能将有超过40%的陆地脊椎动物经历极端高温事件，而长期暴露在高温中可能会对全球许多物种的未来构成威胁。

　　该论文指出，极端热事件是指气温大幅超出历史阈值的时期。现在的极端热事件发生频率比历史记载的更高，而且程度也因人类活动而加剧。极端高温的反复出现会伤害野生动物，与心理应激增加、繁殖输出减少、种群数量下降有关。这说明，持续的气温飙升会对今后的生物多样性构成巨大威胁。之前评估气候变化对野生动物影响的研究未能分析日常热应激的短期动力学，亦未能衡量气温变率而非高温本身所带来的伤害。

　　论文通讯作者、以色列内盖夫本-古里安大学戈帕尔·穆拉里(Gopal Murali)和合作者一起，利用对1950-2099年极端热事件发生频率、持续时间和强度的预测，模拟了在不同温室气体排放情景下，约33600种陆地脊椎动物对极端热事件的暴露情况。他们预计，在高排放情景下(升温预计达4.4°C)，41%的物种在它们分布的至少一半陆地区域内会经历极端热事件。这一比例在中高排放(升温接近3.6°C)和低排放(升温控制在1.8°C以内)情景下分别为28.8%和6.1%。

　　两栖动物和爬行动物面临的风险可能最高，预计将有55.5%的两栖动物和51.0%的爬行动物，会在高排放情景下经历极端热事件，相比之下，鸟类和哺乳动物的这一比例分别为25.8%和31.1%。

　　论文作者总结强调，控制温室气体排放，能大幅减少极端高温对生物多样性的影响。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）