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）

全球至少一半冰川将在本世纪消失******

　　地球冰川在21世纪将如何演变？这一问题决定着海平面的上升幅度，对全球应对和适应气候变化至关重要。在近日发表于《科学》杂志的新研究中，法国图卢兹空间地球物理学和海洋学研究实验室领衔的国际团队揭示了比之前预测的更大的冰川质量损失，全球温度升高与冰川质量损失之间存在线性关系。

　　根据该团队的研究，至本世纪末，地球全部215000座冰川（格陵兰和南极冰盖除外）的质量与2015年相比可能减少26%至41%。这一损失相较此前的预测增加了14%到23%，进一步印证了政府间气候变化专门委员会（IPCC）最新版报告的有关预测。

　　全球80%的冰川都是小于1平方公里的小型冰川，受气候变化影响，它们更容易遭受质量损失。根据本世纪末升温1.5℃的情景，预计到2100年全球49%的冰川，包括绝大多数小冰川将消失，并导致海平面上升9厘米。该情景之下，最大的冰川也将受到影响，但1.5℃目标被视为遥不可及。如果温度上升达到4℃，大小冰川都会受到严重影响，全球冰川数量将下降83%，并导致海平面上升15.4厘米。

　　此外，各地区冰川消融速度存在差异，中低纬度地区的冰川受影响最大，特别是中欧、高加索、斯堪的纳维亚、亚洲北部、加拿大西部、美国和新西兰。这些地区的冰川将在气温升高2℃的情况下经历强烈的冰消作用，并且在升温达3℃时几乎完全消融。以阿尔卑斯山为例，如果全球升温1.5℃，其高山冰川的质量可能损失85%，如果升温4℃，则会损失99%。

　　为了更准确预测冰川消融情况，该团队依赖于一项新研究观察结果。该研究量化了2000—2019年期间全球冰川质量损失的普遍性和加速情况。这些信息使校准数学模型成为可能，该模型收录了地球上现存的全部21.5万个冰川。此外，该模型还考虑了此前忽略的影响因素，如与冰山崩解相关的质量损失，以及覆盖在冰川表面的碎片对其消融的影响等。

　　该研究指出，最大的冰川，如阿拉斯加、加拿大北极地区或南极洲周围的冰川，是未来海平面上升的关键，仍可以通过实施遏制温度上升的措施以减少其质量损失。（记者李宏策）