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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）

青海：极濒危物种普氏原羚栖息地监测已实现全覆盖******

　　中新社西宁1月10日电 (记者李江宁)记者10日从青海湖国家级自然保护区管理局获悉，据最新调查数据显示，普氏原羚栖息地监测面积达639.08平方公里，对该物种栖息地监测已实现全覆盖。

　　普氏原羚是中国特有的哺乳动物中数量最少的物种，也是中国甚至世界有蹄动物中处于最濒危的物种。青海湖周边是普氏原羚在世界上仅存的栖息地。

　　普查显示，2007年，普氏原羚种群数量在300余只左右，比大熊猫数量还少。在官方及民间各界10多年的努力下，几近灭绝的普氏原羚物种逐步摆脱濒危处境，种群有了明显的恢复。普氏原羚野外种群数量恢复至3000余只。

　　2022年8月，官方机构对普氏原羚产羔期种群进行了调查。此次调查共划分为6个分布区，含观测样区16个，这16个观测样区散布于青海湖流域的海北州刚察县、海晏县、海南州共和县、海西州天峻县四县境内，涵盖普氏原羚在青海湖流域内所有栖息地。

　　据统计，调查观测样区总面积为639.08平方公里。其中保护区内观测样区总面积220.10平方公里，保护区外观测样区总面积418.98平方公里。

　　“普氏原羚作为濒危物种一直以来是保护区的重点保护对象，但目前人们对普氏原羚的认识还不够深入，通过对普氏原羚栖息地的监测，可以了解普氏原羚分布状况和种群数量，以及栖息地植被和土壤等影响普氏原羚生存的主要因素，提出普氏原羚保护与管理的对策，为有效保护这一濒危物种奠定基础。”青海湖国家级自然保护区管理局自然保护科科长孙建青说。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）