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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）

“自找苦吃”促进训练转型******

　　本报讯段宁、记者周海良报道：寒冬深夜，安徽省某科技公司生产车间灯火通明，青年员工窦兆魁正在加班加点赶工期。他和同事参加民兵无人机分队跨域训练59天，回公司后又马不停蹄投入到新型装备生产。

　　这一年，从江淮之滨到东南沿海、大漠戈壁，窦兆魁所在民兵无人机侦察分队留下一串串搏击长空的“足迹”。他说：“学习习主席在党的二十大报告中的深情寄语，‘当代中国青年生逢其时，施展才干的舞台无比广阔，实现梦想的前景无比光明’，这让我们备受鼓舞、备感振奋、备提干劲。人生最浪漫的事情莫过于在祖国召唤时，我们正青春。生产线上，我们新时代民兵是骨干；加快无人智能作战力量发展，我们也大有可为、大有作为。”

　　淮北军分区司令员何志坚告诉记者：“追求极限、砥砺尖兵，正成为民兵自我加压的内动力。”这支民兵新域新质分队组建不到4年，瞄准“飞得更远”“融入更深”“奉献战力”目标创下多项纪录。

　　去年盛夏，飞控手吴逍然操控的某型长航时固定翼无人机遭遇海上积雨云，在“水帘洞”中穿行20多分钟，受极限气象影响，发动机航速“爆表”，无法降速。返场时，他们大胆选择停车迫降，最终化险为夷。

　　“成功没有侥幸，只有每一次都力争飞到极限、冲破瓶颈，能力边界才会拓展、思维格局才会升级。”带队干部、某人武部副部长孙欢迎告诉记者，为适应复杂环境，他们把训练场拉到戈壁大漠、深蓝大洋，探寻无人机极限作战效能和保障功能，在一次次“自找苦吃”中实现训练转型升级。

　　刀在石上磨，兵在险中练。前不久，他们采取“公路+铁路”方式奔赴万里边疆，按照“一个过程”，完成多批静态目标侦察指示和实弹毁伤效果评估任务，受到军兵种部队点赞。通过战法攻关和实兵演训，该民兵无人机侦察分队探索形成了一批规范化成果和可复制经验，并主动发挥新时代“小推车”精神，连续2年承担全省无人机分队骨干区域联训任务。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）