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）
世界自然基金会全球总干事：我们需要停止和扭转生物多样性丧失趋势******
中新网蒙特利尔12月8日电 “人类密切依赖大自然，如果我们现在不采取措施，将会承担大自然给我们的代价。”世界自然基金会全球总干事马克·兰博蒂尼日前警告称。
当地时间12月7日，COP15第二阶段会议“坚持人与自然和谐共生 共建清洁美丽世界”边会在加拿大蒙特利尔举行，边会由生态环境部环境与经济政策研究中心、中国新闻社主办，中国新闻网承办。
在边会的主旨发言中，马克·兰博蒂尼指出，我们无须再向全世界赘述我们所遭受的自然世界的悲剧。全球80%的湿地和100万物种遭到了破坏，过去50年以来，全球陆地和海洋生物总量降低了69%。人类活动对大自然的影响，达到了史无前例的高度。人类活动不仅影响到自然，也会影响到人类自身的生活和经济，以及幸福度和愉悦感。
世界自然基金会全球总干事马克·兰博蒂尼在边会上作主旨发言。尹灵 摄“世界经济论坛中一半的议题都跟生物多样性有关，世界劳动组织有三分之一的议题都跟生物多样性相关，在农业和加工业领域里，生物体系的健康对我们至关重要。”他说。
兰博蒂尼强调，生物多样性和人类安全密切相关，我们需要停止和扭转生物多样性丧失的趋势，任何与这一目标背道而驰的行为都是无法被接受的。我们必须要把全部的精力集中到实现这一目标上来，人类社会的美好未来离不开大自然的保护。
“我们经历了从形成这些观点，到现在负责任地采取行动来减少对自然的损害后果(的过程)。企业界、政界、投资人、消费者都能参与其中，都拥有足够多的机会做出改变。”他呼吁道。(完)
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