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”，允許實時適應不斷變化的外力。該材料由一個具有可調(diào)梁的結構系統(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、飛機和成像技術等方面具有重要應用。
【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，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，他們設計了一種新的電池結構，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，其預測結果準確率超過99%。研究人員認為這一結果在很大程度上反映了目前計算機科學和人工智能領域的思維方式。
（本欄目主持人 張夢然）
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