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)
我是新时代的兵|为导弹“筑巢”的工程兵******
解说:沙子呷:我是沙子呷,“筑巢”是我们新时代导弹工程兵的神圣使命,在我20年的军旅人生中“掘进”就是关键词。“我们虽然不上发射场,不能亲手送导弹飞天,但每一次掘进,都是为火箭军夯实战斗力基石,同样是在托举大国长剑腾飞。”
构筑‘藏得住、打不着、抗得了、摧不毁’的导弹阵地,按时交出优质工程,是我们导弹工程兵担负国防工程建设的重要任务。我们长年奋战在大山深处,跋山涉水,穿岩凿壁,在地下建设导弹家园。因此,我们也被誉为“为导弹筑巢的人”。
入伍20余年来,我和我的部队,遇到过无数艰难险阻,但每一次都被我们化险为夷。
有一次,作业面已经完成爆破,我们回到施工现场。忽然我听到山体传出滴水声,感觉情况不妙,连忙大喊,快撤。这时,只见作业面拱顶上方出现一道裂缝,细沙碎石开始往下掉落。刚下连的新兵刘晓波第一次遇到这种情形,被吓蒙了。我赶紧快步上前,一把抱上他就往外跑。结果,我刚带着官兵撤到安全地带,就听到一声巨响,作业面被塌方埋得严严实实。
还有一次,一处阵地施工遇到罕见的不良地质,塌方断面形成大窟窿,像是张开了的“老虎口”挡在前面。我立刻带领党员突击队,爬上高空作业架,一边研究处理方案,一边和官兵一起抢险,我们硬是凭借着钢铁般的意志,连续鏖战3个昼夜,成功降服塌方。
当然,“铁”,只是我们导弹工程兵的基本素质,除此之外,我们还是新时代的匠人,更据有创新精神。如今,新装备、新技术、新工艺、新材料等蕴含的科技神力,在岩层深处裂变出巨大效能,为建设优质高效的国防工程提供了强大的技术支撑。导弹工程兵已实现了施工主体由传统工兵向科技工兵、作业模式由人力密集型向科技技能型、指挥手段由单向指令向信息集成的根本转变。
同时,大批优秀的科研人才正在不断加入我们的队伍,“95后”战士已经慢慢成为施工中的主体力量。我们作为新时代的导弹工程兵,扎根深山,沐浴党恩,一路成长。在强军兴军的伟大征程中,我们有坚如磐石的信念,一定会把一项项国防精品工程留在祖国版图上。
科学顾问:费伯禹
制片顾问:范文军
编 导:金 赫
动 画:卞文斌
鸣 谢:北京市人民政府征兵办公室
出 品:中国科协科普部 光明网
(文图:赵筱尘 巫邓炎)