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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）

新研究破解棉花生物育种“卡脖子”难题******

　　近日，中国农业科学院棉花研究所棉花分子遗传改良创新团队建立了跨越种间和种内的无基因型限制的棉花高效遗传转化体系（SAMT），破解了难以利用棉花主栽品种为受体进行遗传转化的“卡脖子”问题，为加速棉花基因工程育种进程提供了技术保障。相关研究成果发表在《植物学报（Journal of Integrative Plant Biology）》上。

　　基因型限制和转化周期长是棉花遗传转化的两大技术屏障，阻碍了棉花基因功能验证和优异转基因材料创制，往往无法对当前棉花主栽品种进行目标性状的直接改良，难以实现以主栽品种为基础受体的基因聚合和品种改良。

　　该研究以棉花种子顶端分生组织干细胞为外植体，结合农杆菌和超声波处理，将外源载体整合到干细胞中，进而诱导干细胞产生不定芽，并利用壮观霉素抑制主芽生长，诱导腋芽的产生，有效降低嵌合体概率。该研究建立的SAMT转化体系成功打破了棉花种间和种内遗传转化的基因型限制，陆地棉、海岛棉和亚洲棉等多个棉种均成功进行了转化，获得的过量表达转基因材料和基因编辑突变体材料均可稳定遗传。SAMT体系的转化周期为2-3个月，未发生转基因再生苗不育现象，也未出现畸形苗。该体系的建立有助于加速棉花功能基因验证和优异种质资源创制，为棉花生物育种提供科技支撑。

　　该研究得到了国家自然科学基金创新研究群体、中国农业科学院科技创新工程、崖州湾种子实验室揭榜挂帅项目的支持。

学术支持

中国农业科学院棉花研究所

制作

光明网科普事业部

记者

宋雅娟 谢芸

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）