本周亮點
AI材料學會形成“肌肉記憶”
就像一個不用看琴鍵就能熟練彈奏的鋼琴家，美國加州大學洛杉磯分校的機械工程師設(shè)計出了一種新的材料，可隨著時間的推移學習行為并發(fā)展出它自己的“肌肉記憶”，允許實時適應(yīng)不斷變化的外力。該材料由一個具有可調(diào)梁的結(jié)構(gòu)系統(tǒng)組成，能根據(jù)動態(tài)條件改變其形狀和行為。這項研究將在建筑、飛機和成像技術(shù)等方面具有重要應(yīng)用。
【資料圖】
驀然回“首”
首個量子可擴展算法面世
英國布里斯托爾大學、量子算法初創(chuàng)公司Phasecraft及谷歌量子人工智能公司的研究人員開發(fā)出了第一個真正可擴展的算法，他們利用這種高效的新算法以及更好的消錯技術(shù)，成功地進行更大規(guī)模的模擬，實驗規(guī)模是此前的4倍，由10倍多的量子門組成。該研究在量子計算機上揭示了強關(guān)聯(lián)電子系統(tǒng)的重要特性，有望催生更高效的太陽能電池。
前沿探索
磁共振成像“看清”大腦神經(jīng)活動
韓國研究團隊開發(fā)出一種新方法，可使用磁共振成像（MRI）在毫秒級時間尺度上，非侵入性地跟蹤大腦信號的傳播。這項研究被稱為“游戲規(guī)則的改變者”，可能會改變科學家研究大腦的方式，并可能導致對大腦工作原理的新理解。
技術(shù)刷新
深度學習可識別顯微照片中的細菌
美國華盛頓大學研究人員開發(fā)出一種深度學習軟件Omnipose，其能幫助解決在顯微鏡圖像中識別各種微小細菌的挑戰(zhàn)，并消除了其前身可能出現(xiàn)的一些錯誤。
新技術(shù)十分鐘完成電動汽車充電
美國賓夕法尼亞州立大學研究人員開發(fā)出一種突破性技術(shù)，他們設(shè)計了一種新的電池結(jié)構(gòu)，除了陽極、電解質(zhì)和陰極之外，還添加了超薄鎳箔作為第四種成分，從而將電動汽車電池的充電時間縮短為僅10分鐘，這是更短充電時間和更長駕駛里程之間的破紀錄組合。
科技軼聞
AI能準確預測“AI的未來”
人工智能模型正用來預測人工智能研究的未來。德國科學家利用人工智能模型，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預測人工智能研究在五年內(nèi)將如何發(fā)展，其預測結(jié)果準確率超過99%。研究人員認為這一結(jié)果在很大程度上反映了目前計算機科學和人工智能領(lǐng)域的思維方式。
（本欄目主持人 張夢然）
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