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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）

《自然》论文：格陵兰冰盖2001-2011年比20世纪平均高1.5°C******

　　中新网北京1月19日电 (记者 孙自法)国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇气候变化研究论文指出，对公元1100年至2011年格陵兰中北部的温度重建显示，格陵兰冰盖的近期温度是过去1000年里最高的。这项研究指出，格陵兰冰盖在2001年至2011年的温度比整个20世纪平均高了1.5°C。

　　该论文介绍，格陵兰冰盖因其巨大规模、辐射效应和淡水储量，一直对全球气候起着重要作用。格陵兰冰盖边缘的气象站显示，其沿岸区域一直在变暖，但由于缺乏长期观测，关于全球变暖对格陵兰冰盖中部的影响人们此前所知不多。对该区域仅有的多站点冰芯记录来自北格陵兰走廊(North Greenland Traverse)，但已于1995年终止。

　　论文通讯作者、德国阿尔弗雷德·魏格纳研究所玛丽亚·霍尔德(Maria H?rhold)和合作者一起，从北格陵兰走廊的5个考察站点重新钻取冰芯，重建了公元1100年至2011年格陵兰中北部的温度。他们指出，格陵兰中北部近期的温度比之前1000年更高。他们的研究还发现，平均而言，2001-2011年的重建温度比1961-1990年期间高了1.7°C，比整个20世纪高了1.5°C。

　　他们认为，升温或许是自然变率，以及18世纪以来人为气候变化导致明显长期暖化趋势，这两个因素共同作用的结果。

　　论文作者总结指出，冰盖暖化还伴随着融水径流增加，体现出人为气候变暖对格陵兰中北部的影响，并可能加速格陵兰冰盖的冰损失速度。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）