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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）

科研人员绘制出首个豆科植物根尖单细胞表达图谱******

　　光明网讯（记者宋雅娟）豆科植物的根系不仅具有吸收运输养分、支持及贮存有机物质的重要作用，而且还具有根瘤固氮的生态意义。近日，中国农业科学院生物技术研究所作物生物技术育种创新团队与国内其他科研单位合作，共同绘制完成首个豆科植物百脉根的根尖单细胞表达图谱，鉴定出根尖的主要细胞类型，发现了新的细胞类型特异基因，并分析了各个细胞类型的潜在功能，对研究豆科植物根系发育、结瘤固氮以及生物育种具有重要意义。相关研究成果发表在《植物学报（Journal of Integrative Plant Biology）》上。

　　近年来，单细胞技术解析了模式植物拟南芥和作物水稻等根系的单细胞水平的基因表达图谱，然而，豆科植物根系的细胞类型及其功能尚未解析。

　　研究首先对百脉根基因组进行了组装和注释的提升。在此基础上，对根尖解离出的22,688个原生质体进行了转录组测序，得到了高质量的测序结果，并通过新发现的细胞类型特异表达基因鉴定出了根尖的7种主要细胞类型，在国际上首次绘制了豆科植物百脉根的根尖单细胞表达图谱。

　　科研人员进一步分析了不同细胞类型的功能，发现9种激素和固氮相关基因在不同细胞类型的表达规律。另外，与拟南芥根尖单细胞转录组比较分析，进一步表明了不同植物细胞类型的功能以及保守性和差异性。

　　该研究得到国家科技基础资源调查专项、国家自然科学基金、重庆自然科学基金、中国农业科学院科技创新工程项目资助。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）