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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）

美国防部：乌军士兵将赴美接受“爱国者”防空导弹系统训练******

　　中新网1月11日电据美国有线电视新闻网(CNN)报道，美国国防部发言人莱德10日表示，约有90至100名乌克兰士兵最快将于下周前往美国参加“爱国者”防空导弹系统的训练。

　　据报道，训练计划将在俄克拉荷马州锡尔堡进行。锡尔堡是陆军四个基本训练地之一，也是陆军野战炮兵学校所在地，一个多世纪以来一直被用于士兵训练，美国也在此进行自己的防空系统操作和维护训练。

　　美国国防部发言人莱德表示，他无法给出训练的确切时间安排框架，通常美国士兵需要长达一年的时间接受训练，而此次训练可能将持续数月。

　　上周，莱德曾透露，美国正在考虑“爱国者”防空导弹系统训练地点的各种选择，“包括在美国本土、海外或两者结合”。他还曾表示，与此前提供给乌克兰的防空系统相比，“爱国者”导弹可以击落更多巡航导弹、短程弹道导弹和飞机。

　　自乌克兰危机爆发以来，美国对乌克兰进行了大量军事援助。去年12月，美国首次宣布将向乌克兰提供“爱国者”防空导弹系统。

　　对此，俄方多次指责美国正进一步卷入危机。俄总统普京表示，他“100%”相信俄军将摧毁五角大楼这一最先进的防空系统。俄罗斯安全会议副主席梅德韦杰夫此前也曾表示，如果“爱国者”系统及北约人员被交付给乌克兰，它们将成为俄罗斯的合法军事目标。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）