「AI×科研」每日要聞彙總｜7月1日

ScienceAI發表於2021-07-01
AI
目錄：

  • 機器學習應用於地球和空間科學的十種方法

  • 機器學習可以使消防員免於致命的閃燃

  • 深度學習的未來是光子

  • 具有里程碑意義的 CRISPR 試驗顯示出對抗致命疾病的希望

  • 3D 生長材料可以加快智慧建築和機器人新技術的生產

  • 長壽命鋰金屬電池標誌著電動汽車向前邁進了一步

  • 「混沌邊緣」為人工智慧發現開闢了道路

  • 雙位量子邏輯閘

  • 具有光子整合晶片的 18.8 Gbps 實時量子隨機數發生器

機器學習應用於地球和空間科學的十種方法
地球和空間科學 (ESS) 社群越來越多地採用機器學習（ML） 方法來解決緊迫的問題和笨拙的資料集。關於機器學習的書籍和課程通常會介紹一系列演算法，但讓人們自行想象這些演算法的具體應用。許多對將 ML 技術應用於 ESS 資料感興趣的年輕科學家和學生並不清楚如何去做。來自加州大學洛杉磯分校的Jacob Bortnik 描述了 ML 目前應用於 ESS 資料集的10 種主題和方式，希望這個列表能激發讀者在他們的研究中應用 ML 並催化新的創造性用例。
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在地球和空間科學中應用 ML 的十種方法。
相關報導：https://eos.org/opinions/ten-ways-to-apply-machine-learning-in-earth-and-space-sciences
機器學習可以使消防員免於致命的閃燃
閃燃（flashovers）是消防員面臨的最危險的威脅之一。在高溫下，房間內所有暴露在外的可燃材料都可以同時被點燃，釋放出大量的能量。由美國國家標準與技術研究院 (NIST) 和香港理工大學的 Thomas Cleary 及其同事開發出一個新的機器學習演算法——P-Flash。可快速幫助消防員使用來自燃燒建築物的感測器資料預測危險的閃燃點火事件。該模型使用來自數千次模擬火災的資料進行訓練，可以在發生前 30 秒預測室內火災中的一些閃燃。
相關報導：https://physicsworld.com/a/machine-learning-could-save-firefighters-from-deadly-flashovers/
深度學習的未來是光子
深度學習的計算需求增長迅速。促使工程師開發專門針對深度學習的電子硬體加速器。NTT Research 高階科學家、麻省理工學院量子光子學實驗室的訪問科學家 Ryan Hamerly 描述瞭解決該問題的一種非常不同的方法——使用光學處理器：用光子代替電子執行神經網路計算。要了解光學如何發揮作用，需要對計算機目前如何進行神經網路計算有所瞭解。
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作者和他的同事為使用光執行神經網路計算而設計的光子晶片上的圖案。
相關報導：https://spectrum.ieee.org/computing/hardware/the-future-of-deep-learning-is-photonic
具有里程碑意義的 CRISPR 試驗顯示出對抗致命疾病的希望
研究人員首次將 CRISPR-Cas9 （針對主要在肝臟中製造的蛋白質）注入血液，臨床試驗的初步結果表明：治療轉甲狀腺素蛋白澱粉樣變性多發性神經病（ATTR）的CRISPR基因編輯療法NTLA-2001在Ⅰ期臨床試驗中取得積極結果：單劑NTLA-2001導致血清中的轉甲狀腺素蛋白（TTR）水平平均下降87%，最大可達96%。該療法由馬薩諸塞州劍橋的 Intellia Therapeutics 和紐約塔裡敦的 Regeneron 開發。未來將看到基因組編輯更廣泛的應用。
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CRISPR-Cas9 複合物（白色和藍色）可以切割 DNA（綠色），使致病基因失效。
論文連結：https://www.nature.com/articles/d41586-021-01776-4
3D 生長材料可以加快智慧建築和機器人新技術的生產
勞倫斯伯克利國家實驗室和加州大學伯克利分校的研究團隊開發出一種奈米粒子複合材料，可以長成 3D 晶體。這種新材料——3D PGNP（polymer-grafted nanoparticle）晶體適用於智慧建築的奈米級光子學和機器人的執行器等。
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3D 生長的 100-200 奈米晶體圓盤的 STEM 斷層掃描影像。
論文連結：https://www.nature.com/articles/s41467-021-22950-2
相關報導：https://phys.org/news/2021-06-scientists-3d-grown-material-production-technologies.html
長壽命鋰金屬電池標誌著電動汽車向前邁進了一步
美國太平洋西北國家實驗室的一組科學家創造了一種可持續 600 次迴圈的鋰金屬電池，將電池的壽命提高到了創紀錄的水平，為未來電動汽車製造更輕、更便宜、更耐用的電池這一目標邁出了重要一步。該研究於 6 月 28 日發表在《Nature Energy》雜誌上。
論文連結：https://www.nature.com/articles/s41560-021-00852-3
相關報導：https://techxplore.com/news/2021-06-longer-lived-lithium-metal-battery-electric-vehicles.html
「混沌邊緣」為人工智慧發現開闢了道路
悉尼大學和日本國家材料科學研究所 (NIMS) 的科學家們發現，奈米線的人工網路可以在受到電刺激時以類似大腦的方式進行調整。透過將奈米線網路保持在「混沌邊緣」的類似大腦的狀態，它可以以最佳水平執行任務。這表明神經智慧的潛在本質是物理的，該發現為人工智慧的發展開闢了一條令人興奮的途徑。
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自組裝 Ag-PVP NWN 的光學顯微鏡影像（比例尺 = 100 μm）。
論文連結：https://www.nature.com/articles/s41467-021-24260-z
相關報導：https://phys.org/news/2021-06-edge-chaos-pathway-artificial-intelligence.amp
雙位量子邏輯閘
華盛頓大學的研人員利用光子二聚體，開發了一種確定性、高保真兩位量子邏輯閘。這種新的邏輯閘比目前的技術效率高几個數量級。在理想情況下，保真度高達 97%。
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雙光子控制相位門示意圖。
論文連結：https://journals.aps.org/pra/abstract/10.1103/PhysRevA.103.052610
相關報導：https://www.eurekalert.org/pub_releases/2021-06/wuis-anp062921.php
具有光子整合晶片的 18.8 Gbps 實時量子隨機數發生器
目前，只有體積大、速度相對較慢的量子隨機數發生器 (QRNG) 才能實現與量子物理基本定律相當的隨機性水平。現在，中國科學家展示了迄今為止最快的實時 QRNG，使裝置更快、更便攜。該裝置將最先進的光子整合晶片與最佳化的實時後處理相結合，用於從真空態的量子熵源中提取隨機性。
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混合光子晶片的結構和製造。
論文連結：https://aip.scitation.org/doi/10.1063/5.0056027
相關報導：https://www.eurekalert.org/pub_releases/2021-06/aiop-qrn062521.php
天體物理學家首次探測到黑洞-中子星合併
去年LIGO/Virgo引力波探測器找到了兩例引力波訊號：GW200105和GW200115兩個事件。由包括Northwestern University 研究人員在內的一個國際天體物理學家團隊發現，兩個事件——僅相隔 10 天——標誌著有史以來第一次探測到黑洞與中子星合併。
論文連結：https://iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8213/ac082e
相關報導：https://phys.org/news/2021-06-black-holes-swallow-neutron-stars.html


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