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）

天津大学发现新型结晶抑制剂 有望用于治疗肾结石******

　　中新社天津2月3日电 (孙玲玲 焦德芳)记者3日从天津大学获悉，天津大学结晶中心教授龚俊波团队与休斯敦大学等开展国际合作，成功发现一种新型结晶抑制剂。该研究得到中国国家自然科学基金支持，成果发表于国际权威期刊《自然·通讯》。据悉，该抑制剂可有效抑制诱发尿酸盐结石形成的晶体生长，有望为肾结石患者带来福音。

　　据介绍，这种新型抑制剂能在特定浓度下产生“自抑制”结晶现象，可以控制甚至完全阻止晶体生长，为尿酸盐结石预防治疗提供了全新思路——患者只需把尿酸浓度控制在特定范围内，就能长效抑制尿酸盐晶体生长，不再需要其他外来治疗药物抑制肾结石的形成。

　　肾结石是尿液中无机或有机盐类浓缩过饱和析出形成的晶体聚结体。传统结石抑制剂多来源于天然中草药或水果提取物，这些“天然抑制剂”分子不同于结石成分，患者需要长期依赖药物或保健食品摄入。龚俊波团队与休斯敦大学课题组合作，首次发现了尿酸盐酮-烯醇互变异构体可成为一种高效的“伴生抑制剂”。尽管目前实现这种治疗路径还有待进一步研发，但这项发现具有广阔的研究前景和医疗价值。

　　“药物有效性与它们在人体中的溶解速率密切相关。通过这项研究，我们还找到了当互变异构体作为缺陷被纳入药物晶体内部时，会对其溶解速率产生显著影响这一重要规律。”据该成果论文第一作者、天津大学化工学院讲师汤伟伟介绍，“这不仅是学界在肾结石病理性结晶机理与调控方面取得的重要进展，还可为高端药物晶体质量控制和工业结晶过程开发提供科学理论指导。”(完)