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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）

长期运动可延缓全身多器官衰老******

　　1月6日，中科院动物研究所研究员刘光慧课题组、曲静课题组和中科院北京基因组研究所研究员张维绮课题组合作，在《创新》（Innovation）在线发表论文，系统绘制了机体14种组织器官在长期有氧运动下的单细胞全景图谱，并发现长期运动可以明显降低年老个体的泛组织衰老程度，且增强机体的抗感染能力。

　　研究人员通过行为学评估发现，长期有氧运动不仅增加了小鼠的肌肉耐力，还增强了其学习及记忆能力。此外，运动后，小鼠血液中炎性因子含量较对照组小鼠明显降低。为了进一步揭示运动对机体不同器官和细胞类型的影响，研究人员还分离获得了各组动物的14种组织器官，基于高分辨率的单细胞或单细胞核转录组测序，系统绘制了运动组和对照组小鼠的泛组织单细胞基因表达全景图谱。

　　研究人员发现，小鼠心肌和骨骼肌中的基因表达改变对运动的高度敏感，与横纹肌组织中线粒体数目随运动上调相一致。这表明长期有氧运动可以重塑机体多种器官组织的结构和功能，提升多种器官的生理功能，增强个体的学习记忆能力。进一步的机制研究表明，核心节律转录因子BMAL1的表达上调介导了运动在衰老过程中对心血管的保护作用。（见习记者刘如楠）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）