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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）
秦岭深处“清隧人”******
(新春走基层)秦岭深处“清隧人”
中新网西安1月17日电(张远 张霖)秦岭近日迎来大雪，银装素裹，货运列车一趟趟穿越秦岭呼啸而过。在秦岭特长隧道里，“清隧人”安洪生一刻不停地忙着清淤以保通保畅。
安洪生是安康工务段营镇桥隧工区工长，工区所养护的西康铁路秦岭特长隧道全长18.46公里，是连接关中与陕南的交通要道。随着全路货运增运增收，西康铁路加开了多趟列车，天窗多在中午时段，每次作业时间只有120分钟，他们必须与时间“赛跑”，抓紧为隧道“瘦身”。
据介绍，隧道内地质条件复杂，更像一个巨大的抽风筒，空气伴着灰尘、杂物与隧道内潮湿的空气粘合在一起，形成橡皮泥一样的淤积，容易污损道床、堵塞水沟，影响侧沟排水和线路状态稳定。每隔一段时间，安洪生就会带着工友们对隧道内淤积进行清理，让隧道设备“神清气爽”。
“大伙儿注意，注意清淤堆放的安全高度和距离。”隧道内轨道车轰鸣声不断，安全帽头灯不断在隧道边墙上交汇，安洪生和工友们挥舞着铁锨干得热火朝天。
图为工友们在隧道内清淤。 陈星衡 摄隧道清淤是个脏活累活，安洪生总会照顾年龄大的师傅们，让他们从事淤积装袋等劳动强度小一些的活，自己则和年轻工友们干最重的“转运”活。他们提着沉重的编制袋、挥舞着胳膊，三步并两步的把编织袋一袋一袋地往轨道车上“甩”。有时候清淤时候受条件限制，需要把手伸进冰冷的淤积里，一把一把将淤积从侧沟中掏出来。
“带了两层口罩，都挡不住这黑灰。”作业时灰尘飞扬，大家都戴着口罩、手套、帽子等，口罩夹层都是黑色的印记，每次清理淤积他们都要挥动铁锹千百次，来来回回要走几万步。来一趟秦岭隧道不容易，为节约作业时间，安洪生和他的工友们带着干粮上“战场”，一干就是一天。
走出洞口，早已过了中午饭点、大伙摘下口罩，就着隧道里的冰水简单洗了把手脸，便席地而坐吃起了干粮。6个小时的奔波，每个人的脸上都形成了一道道黑色印记。“虽然又脏又累，但是每当走出隧道，看到一趟趟列车安全通过，再多辛苦都值了。”安洪生说。(完)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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