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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）

蜂鸟悬停可能与基因缺失有关******

　　科技日报柏林1月15日电 (记者李山)蜂鸟可悬停甚至向后飞行，这种特殊的飞行技能非常耗能。科学家们发现，新陈代谢的进化适应，例如缺失果糖二磷酸酶-2(FBP2)基因，可增加糖代谢能力，可能是蜂鸟适应悬停所需的肌肉新陈代谢的重要一步。相关成果近日发表在《科学》杂志上。

　　原产于北美和南美的蜂鸟是世界上最小但也是最敏捷的鸟类之一。它们通常只有拇指大小，但却是唯一一种不仅可向前飞行，还可向后和侧向飞行的鸟类。然而，它们特有的悬停飞行非常耗能。

　　德国LOEWE转化生物多样性基因组学中心的迈克尔·希勒教授领导的科研团队研究了新陈代谢的哪些进化适应可能使蜂鸟具有这种特殊的飞行技能。

　　蜂鸟在悬停飞行过程中高速拍动翅膀，每秒最多可达80次。动物王国中没有其他运动方式比这个更耗能，因此，蜂鸟的新陈代谢必须全速运行，甚至比任何其它脊椎动物更活跃。蜂鸟用花蜜中的糖来满足它们的高能量需求，它们吸收得特别快，与人类不同，它们有高活性的酶，可像葡萄糖一样有效地代谢果糖。

　　希勒研究团队对长尾隐蜂鸟的基因组进行了测序，并和其它蜂鸟物种的基因组以及其它45种鸟类(包括鸡、鸽子和鹰)的基因组进行了比较。研究发现，在所有接受检查的蜂鸟中，FBP2都缺失了。进一步的调查表明，在大约4800万到3000万年前，在典型的悬停飞行进化和开始以花蜜为主要食物的时期，FBP2已经在所有蜂鸟的共同祖先中消失了。

　　研究人员解释说，除了FBP2基因的丢失外，蜂鸟可能还发生了其他基因组变化，例如，几个在糖代谢中起重要作用的基因的选择过程导致蜂鸟体内氨基酸发生变化。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）