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光子量子芯片让人工智能变得更智能和更环保

一组研究人员展示了即使是小规模的量子计算机也能通过一种新颖的光子量子电路提升机器学习性能。他们的发现表明，今天的量子技术不仅仅是实验性的，它在特定任务中已经可以超越经典系统。值得注意的是，这种光子方法还可以大幅减少能量消耗，提供一个可持续的前进道路，因为机器学习的能量需求正在飙升。 数据点的分类可以通过光子量子计算机完成，从而提高传统方法的准确性。图片来源: Iris Agresti 当前的热门研究主题之一是将两项最近的技术突破结合起来：机器学习和量子计算。一项实验性研究显示，已经小规模的量子计算机可以提升机器学习算法的性能。这项研究由维也纳大学的国际研究团队在光子量子处理器上进行。该研究最近发表在Nature…
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过时手机如何为智能城市提供动力并拯救海洋

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光子在虚空中碰撞：量子模拟从无中创造光线

物理学家成功模拟了一种奇特的量子现象，即光似乎从空荡荡的空间中产生，这一概念至今仅存在于理论中。通过尖端的模拟技术，研究人员模拟了强激光如何与所谓的量子真空相互作用，揭示了光子如何相互反弹，甚至产生新的光束。这些突破恰逢新的超强激光设施准备在现实中测试这些令人困惑的效应，潜在地为揭示新物理学甚至暗物质粒子打开了一扇大门。 使用先进的计算建模，由牛津大学领导的研究团队，与里斯本大学的高级技术研究所合作，首次实现了实时三维模拟，展示了强激光束如何改变“量子真空”——这一状态曾被认为是空的，但量子物理学预测它充满了虚拟的电子-正电子对。 令人兴奋的是，这些模拟重现了量子物理学预测的一种奇特现象，称为“真空四波混合”。这表明，三束聚焦激光脉冲的综合电磁场可以极化真空中的虚拟电子-正电子对，导致光子像台球一样相互弹跳——在一种“黑暗中的光”过程中生成第四束激光。这些事件可以作为在极高强度下探测新物理学的探针。 “这不仅仅是学术好奇心——这是实验确认量子效应的重要一步，之前这些效应主要是理论上的，”研究共同作者、牛津大学物理系的彼得·诺雷斯教授说。 这项工作正值新一代超强激光即将上线之际。英国的Vulcan…
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这款电池自毁：受《碟中谍》启发的生物可降解电源

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光子量子芯片让人工智能变得更智能和更环保

一组研究人员展示了即使是小规模的量子计算机也能通过一种新颖的光子量子电路提升机器学习性能。他们的发现表明，今天的量子技术不仅仅是实验性的，它在特定任务中已经可以超越经典系统。值得注意的是，这种光子方法还可以大幅减少能量消耗，提供一个可持续的前进道路，因为机器学习的能量需求正在飙升。 数据点的分类可以通过光子量子计算机完成，从而提高传统方法的准确性。图片来源: Iris Agresti 当前的热门研究主题之一是将两项最近的技术突破结合起来：机器学习和量子计算。一项实验性研究显示，已经小规模的量子计算机可以提升机器学习算法的性能。这项研究由维也纳大学的国际研究团队在光子量子处理器上进行。该研究最近发表在Nature…

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光子量子芯片让人工智能变得更智能和更环保

一组研究人员展示了即使是小规模的量子计算机也能通过一种新颖的光子量子电路提升机器学习性能。他们的发现表明，今天的量子技术不仅仅是实验性的，它在特定任务中已经可以超越经典系统。值得注意的是，这种光子方法还可以大幅减少能量消耗，提供一个可持续的前进道路，因为机器学习的能量需求正在飙升。 数据点的分类可以通过光子量子计算机完成，从而提高传统方法的准确性。图片来源: Iris Agresti 当前的热门研究主题之一是将两项最近的技术突破结合起来：机器学习和量子计算。一项实验性研究显示，已经小规模的量子计算机可以提升机器学习算法的性能。这项研究由维也纳大学的国际研究团队在光子量子处理器上进行。该研究最近发表在Nature…

过时手机如何为智能城市提供动力并拯救海洋

在全球每年生产超过10亿部智能手机的背景下，研究团队正在改变电子废物的处理方式。与其将旧手机扔掉，他们展示了一种开创性的方法：将过时的智能手机转变为微型数据中心。这种低成本的创新（每部手机仅8欧元）提供了实际应用，从监测公交乘客到观察海洋生物，而无需使用新技术。 每年，全球生产超过12亿部智能手机。电子设备的生产不仅耗能密集，还消耗珍贵的自然资源。此外，制造和运输过程会向大气中释放大量二氧化碳。同时，设备的老化速度比以往任何时候都快——用户平均每2到3年会更换仍然正常工作的手机。老旧设备充其量被回收利用，最糟糕的情况是最终被扔进垃圾填埋场。 尽管最可持续的解决方案是改变消费者的行为，更仔细地考虑每个新型号是否真的需要取代旧款，但这说起来容易做起来难。快速的技术发展令旧设备迅速过时。因此，需要替代方案——例如通过赋予设备全新的用途来延长其使用寿命。 这正是塔尔图大学计算机科学研究所的研究人员胡贝尔·弗洛雷斯、乌尔里希·诺比斯拉特、和智刚·尹，以及来自技术研究所的佩尔塞维朗·恩戈伊和他们的国际同事所测试的方法。“创新通常不是从新事物开始，而是从一种重新思考旧事物的方法开始，重新构想它在塑造未来中的角色，”胡贝尔·弗洛雷斯，普适计算的副教授解释道。他们证明了旧智能手机可以成功地转变为小型数据中心，能够高效处理和存储数据。他们还发现，建造这样的数据中心非常便宜——每个设备大约8欧元。 这些小型数据中心有广泛的应用。例如，它们可以在城市环境中，如公交车站，收集实时乘客数量数据，从而优化公共交通网络。…

光子在虚空中碰撞：量子模拟从无中创造光线

物理学家成功模拟了一种奇特的量子现象，即光似乎从空荡荡的空间中产生，这一概念至今仅存在于理论中。通过尖端的模拟技术，研究人员模拟了强激光如何与所谓的量子真空相互作用，揭示了光子如何相互反弹，甚至产生新的光束。这些突破恰逢新的超强激光设施准备在现实中测试这些令人困惑的效应，潜在地为揭示新物理学甚至暗物质粒子打开了一扇大门。 使用先进的计算建模，由牛津大学领导的研究团队，与里斯本大学的高级技术研究所合作，首次实现了实时三维模拟，展示了强激光束如何改变“量子真空”——这一状态曾被认为是空的，但量子物理学预测它充满了虚拟的电子-正电子对。 令人兴奋的是，这些模拟重现了量子物理学预测的一种奇特现象，称为“真空四波混合”。这表明，三束聚焦激光脉冲的综合电磁场可以极化真空中的虚拟电子-正电子对，导致光子像台球一样相互弹跳——在一种“黑暗中的光”过程中生成第四束激光。这些事件可以作为在极高强度下探测新物理学的探针。 “这不仅仅是学术好奇心——这是实验确认量子效应的重要一步，之前这些效应主要是理论上的，”研究共同作者、牛津大学物理系的彼得·诺雷斯教授说。 这项工作正值新一代超强激光即将上线之际。英国的Vulcan…
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解密微生物信号：人工智能推动牛奶安全检测的新纪元

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通过将基因测序和牛奶样本中微生物的分析与人工智能（AI）相结合，科学家们发现了牛奶生产中的异常现象，例如污染或未经授权的添加剂。这种创新方法可能会增强乳制品行业的安全性。 通过将来自牛奶样本的基因测序和微生物分析与人工智能（AI）相结合，研究人员成功识别出牛奶生产中的差异，包括污染和未经批准的添加剂。这一开创性的方法可能提高乳制品安全性，正如本研究的作者所指出的，他们来自宾州州立大学、康奈尔大学和IBM研究院。 根据发表在与美国微生物学会相关的期刊mSystems的研究结果，该团队利用霰弹枪宏基因组学数据和AI，识别出秘密添加到他们收集的散装水桶样本中的抗生素处理牛奶。为了确认他们的结果，研究人员在公开可用的基因测序散装牛奶数据集上应用了他们的可解释AI工具，从而展示了他们的无目标方法的可靠性。 Erika Ganda，主要作者和宾州州立大学农业科学学院专注于食品动物微生物群的助理教授，表示：“这是一项概念证明研究。通过分析生牛奶中微生物的数据，并借助人工智能，我们可以判断出牛奶的特性，例如它是预巴氏灭菌的、后巴氏灭菌的，还是来源于经过抗生素处理的奶牛。”…

电子花：用电子花瓣革新神经观察

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一种新型设备已被开发出来，具有四个可调节的花瓣和铂电极。当暴露在保持细胞结构的液体中时，这些花瓣会卷绕在一个球状体周围。这种卷曲动作是由软水凝胶的膨胀促成的，确保设备对组织温和且用户友好。e-Flower的设计旨在与当前的电生理系统无缝对接，为研究人员提供即插即用的解决方案。这一创新消除了对复杂外部驱动器或有害溶剂的需求。通过在类器官上利用这项技术，研究人员将能够从各个角度记录电活动，从而更深入地理解大脑功能。人们希望这将揭示与神经发育、脑部损伤恢复和神经疾病相关的新发现。 神经球体，即三维脑细胞的聚集体，正在实验室环境中被证明在研究神经网络和调查神经疾病方面至关重要。EPFL的e-Flower呈花状，作为3D微电极阵列（MEA），使研究人员能够以前所未有的方式观察这些球体的电活动。这一重大进展记录在Science Advances上，为脑类器官的更高级研究铺平了道路，脑类器官是大脑组织的复杂迷你表征。 “借助e-Flower，我们可以实时记录神经球体更大部分的神经活动，而早期工具缺乏这种能力。我们的灵活技术使我们能够在不伤害精细3D神经结构的情况下获得精确的记录，从而增强对它们复杂电路的理解，”论文的第一作者、神经X研究所软生物电子界面实验室（LSBI）负责人Stéphanie Lacour解释道。…

革命性的人类动作识别：人工智能技术的突破性飞跃

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研究人员推出了一种创新的人工智能视频分析器，可以准确地识别视频内容中的人类行为。想象一下，一台不仅仅是录制的监控摄像头；它可以通过区分正常活动和可疑行为来实时解释事件。这一愿景在弗吉尼亚大学工程与应用科学学院正在成为现实，得益于他们尖端的研发：一种基于人工智能的智能视频分析器，以惊人的准确性和智能识别视频中的人类行为。 这项技术被称为语义和运动感知时空变换网络（SMAST），为社会提供了多种优势，如增强监控、提高公共安全、促进医疗保健中的高级运动跟踪，并优化自动驾驶汽车在复杂环境中的导航方式。 “这一人工智能创新能够在挑战性环境中实现实时动作识别，”领导研究团队的电气与计算机工程系教授兼系主任斯科特·T·阿克顿评论道。“这一进展可能在预防事件、改善诊断和潜在地挽救生命方面发挥至关重要的作用。” 革命性的人工智能带来详细的视频洞察 那么，SMAST是如何运作的呢？它的核心是利用人工智能。该系统基于两个基本要素来识别和理解复杂的人类行为。第一个要素是多特征选择性注意模型，使人工智能能够专注于场景中的重要方面，如个人或物体，同时忽视无关细节。这提高了识别行为的准确性，例如区分某人投掷球和单纯地移动手臂。…

光能驱动材料：能源高效超级计算的突破

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研究人员利用X射线显微镜识别出一种铁电材料，该材料能够根据受控的超快速外部刺激（如光脉冲）调整其反应。这一发现为节能微电子技术的应用提供了潜力。 “现代超级计算机和数据中心的能耗达到几个兆瓦，”美国能源部（DOE）阿贡国家实验室的物理学家海丹·温表示。“我们的目标是寻找能够促进更高能效微电子的材料。一个可行的选择是适合人工神经网络的铁电材料，它可以集成到节能电子设备中。” 铁电材料被广泛用于各种信息处理设备，包括计算机存储、晶体管、传感器和执行器。阿贡的研究人员观察到一种铁电材料表现出意外的自适应行为，可以根据光脉冲击打材料的光子数量逐渐变化，以实现特定结果。他们与莱斯大学、宾夕法尼亚州立大学以及美国能源部的劳伦斯伯克利国家实验室的科学家合作。 研究中所涉的铁电材料含有彼此相连的区域或域，就像水中的油滴那样截然不同。这些纳米级域可以应对光脉冲重新排列，为微电子中的高效信息传输提供潜力。 该铁电样本被设计为一种层状结构，交替使用铅和钛酸锶。在莱斯大学的合作伙伴的帮助下，这种七层结构惊人地比标准纸张薄1000倍。之前，团队曾向一个样本照射单个强光脉冲，导致了均匀有序的纳米结构。…

工程师展示超清洁生物燃料创新的革命性进展

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贝勒大学的研究人员引入了一种创新的方法，有效地燃烧生物燃料，使用先进的旋流爆炸（SB）喷油器燃烧甘油/甲醇混合物，同时几乎没有排放。这项尖端技术允许对通常由于其粘稠度而难以点燃的燃料进行极为清洁的燃烧。 在最近发表在《燃料》期刊上的研究结果中，贝勒大学的研究人员，与基石雾化与燃烧实验室（CAC）相关联，开发了一种突破性的技术，有效地燃烧生物燃料，利用最先进的旋流爆炸（SB）喷油器几乎零排放地燃烧甘油和甲醇的混合物。这一进展促进了对通常因其高粘度而难以燃烧的燃料的超清洁燃烧。 这些发现有潜力显著影响学术研究和工业实践，为可持续能源选项建立新的基准。 “这项研究突出了贝勒燃烧技术如何将粘稠的生物废物转化为清洁能源，”首席作者Lulin Jiang博士解释道，她是CAC实验室的主要研究员，同时也是贝勒大学工程与计算机科学学院的机械工程助理教授。…

揭开古代孤立类星体的神秘面纱：天文学家取得惊人发现

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天文学家发现了在早期宇宙中似乎意外孤立的古老类星体。这一观察提出了问题，即考虑到附近缺乏额外物质来支持它们的发展，这样极其明亮的物体是如何在如此早期出现的。 类星体本质上是一个星系的极其明亮的核心，中心包含一个活跃的超大质量黑洞。当黑洞吞噬周围的气体和尘埃时，它会释放出大量的能量，使类星体成为宇宙中最亮的天体之一。类星体的探测追溯到大爆炸后仅几亿年，如何在相对短的宇宙时间内获得如此亮度和质量仍不清楚。 科学家们提出，最早的类星体是从具有极其密集的原始物质的区域发展而来的，这也导致了其周围形成了几个较小星系。然而，由麻省理工学院主导的一项新研究显示，一些古老的类星体似乎在早期宇宙中出奇地孤立。 利用美国宇航局的詹姆斯·韦伯太空望远镜（JWST），天文学家们回顾了超过130亿年的时间，以调查五个古老类星体的周围环境。他们观察到一种意外的环境多样性，称为“类星体场”。尽管一些类星体位于邻近50多颗星系的密集场中——正如所有模型所预期——但其他类星体则似乎漂浮在只有少数遥远星系的空白区域。 这些孤立的类星体对物理学家们构成了挑战，他们试图理解这样辉煌的天体是如何在周围没有大量物质支持黑洞的生长的情况下形成的。…

利用热动力学：调节晶体结构热量的创新技术

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研究人员创建了一种管理晶体内部热量流动的技术。这种紧凑设备可用于开发复杂的热管理系统，在电子设备中帮助防止过热。 电子零件中过多的热量会对各种设备的性能产生负面影响。例如，基于硅的计算机芯片的速度和内存能力显著受其散热能力的影响。尽管对更好解决方案的需求很高，但管理热量仍然是一个复杂的问题。 东京大学工业科学研究所领导的研究小组在《自然》期刊上发表的一项最新研究显示了如何控制石墨晶体中的热传导。他们利用流体动力学的原理与固态晶体中的声子进行相互作用。 声子被称为“准粒子”，代表了固态材料中原子或分子的集体振动。晶体由在其结构中均匀分布的有序重复的原子模式构成。 “在晶体中，原子键在原子振动时（例如，加热时）类似于弹簧的功能。这些‘弹簧’共同作用，形成穿过晶体传播的波，或声子，”研究的主要作者黄鑫解释道。…

利用可见光：二氧化碳回收的双重好处

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通过将可见光与电化学相结合，科学家们改善了二氧化碳转化为有用产品的过程，导致了一个意想不到的发现。研究团队发现，可见光极大地增强了一种称为选择性的关键化学特性，这为CO2转化及催化研究和工业生产中涉及的多种其他化学过程的进展铺平了道路。 通过将可见光与电化学相结合，科学家们改善了二氧化碳转化为有用产品的过程，导致了一个意想不到的发现。研究团队发现，可见光极大地增强了一种称为选择性的关键化学特性，这为CO2转化以及催化研究和工业生产中涉及的许多其他化学过程的进展铺平了道路。 化学家们用于将CO2转化为有价值商品的方法称为电化学还原。在此过程中，CO2气体的流动通过电解池，电解池将CO2和水分解成一氧化碳和氢。正如伊利诺伊大学厄本那-香槟分校的化学教授Prashant Jain所解释的那样，这些物质随后可以转化为所需的碳氢化合物产品。“然而，反应速度较慢，并且需要大量填充金或铜等昂贵催化剂材料的大电极。因此，我们的实验室正在探索加速此过程的方法，并尽量减少对昂贵催化剂的需求，使其成为替代燃料领域更可行的解决方案，”他说。 这项研究由Jain和前研究生Francis…

将振动转化为瓦特：创新材料将不太可能的来源转化为电能

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想象一下，轮胎能够在移动中为车辆充电，路灯由经过交通的振动照亮，或高耸的建筑物通过其自然摇摆产生电力。这些引人入胜的能源解决方案可能很快成为现实，这要归功于研究人员专注于在受压或受到振动时产生电力的可持续材料。 想象一下，轮胎能够在移动中为车辆充电，路灯由经过交通的振动照亮，或高耸的建筑物通过其自然摇摆产生电力。 这样的创新能源解决方案可能很快会被伦斯勒理工学院的研究人员实现，他们正在开发环保材料，通过压缩或振动产生电力。 在最近发表在《自然通讯》期刊上的一项研究中，研究团队创建了一种聚合物薄膜，包含一种独特的硫族元素钙钛矿化合物，能够在机械应力下产生电力——这一过程称为压电效应。尽管还有其他压电材料可用，但这种材料脱颖而出，成为一种领先选择，因为它不含铅，使其非常适合用于机械、基础设施和生物医学设备。 “我们对我们的发现及其对可再生能源过渡的潜力感到兴奋，”研究的主要作者、机械、航空航天与核工程系教授尼基尔·科拉特卡尔（Nikhil…

水中浑浊液滴的增长：一项深刻的探索

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一般来说，要看清浑浊的液体是相当困难的，但一组研究人员已经成功克服了这一挑战。 在雾霾弥漫的区域驾驶时，汽车的车灯提供的帮助有限，因为光线会被空气中的微小水滴散射。当尝试观察水中牛奶滴的内部或用白光观察蛋白石宝石的结构时，类似的问题也会出现。在这些场景中，光的多次散射妨碍了对内部情况的清晰检查。来自美因茨大学（JGU）和杜塞尔多夫海因里希·海涅大学（HHU）的研究人员开发了一种探索晶体液滴内部的新方法。他们的发现最近发表在期刊《软物质》（Soft Matter）上。 单色光揭示了问题 当一滴墨水放入水中时，众所周知，墨水颗粒最终会因扩散而扩散。然而，由相互排斥的颗粒组成的液滴的行为就不那么可预测了。尽管与类似于太阳中相互排斥的颗粒组成的独特材料（如尘埃等离子体）相关的模拟已有一些研究，但对液体中相互排斥颗粒的液滴研究却不多。过去旨在测量此类液滴三维行为的实验大多失败。如今，科学家们创建了一种简单的实验室方法，用于研究白光无法穿透的情况，而使用X射线也不实用。他们的技术利用了散射多次的光的颜色依赖于局部颗粒浓度这一事实。这种效应在晶体材料中尤为明显，其中不同浓度的区域会显示不同的颜色；浓缩区域呈明亮的蓝色，而稀释区域则呈现出红色的色调。相反，当使用包含多种波长的白光时，所有颜色会同时散射，使得几乎不可能确定每种色调在混浊混合物中的来源。…

揭示硅藻的秘密：自然界的碳捕获超级英雄

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在海洋中发现的微小硅藻对吸收周围的二氧化碳（CO2）非常有效。它们可以利用多达20%的地球CO2。来自瑞士巴塞尔大学的一个研究小组最近在这些藻类中识别出一种蛋白质外壳，该外壳对于高效的CO2 固定至关重要。这一重要发现可能会导致旨在减缓大气CO2的创新生物工程战略。 硅藻虽然微小且肉眼不可见，但它们是海洋中最丰盛的藻类物种之一，在全球碳循环中发挥着重要作用。它们利用光合作用从环境中摄取大量的CO2，并将其转化为支持海洋生物生长的养分。然而，导致硅藻在这一过程中特别有效的具体机制仍然大多未被探索。 一个由巴塞尔大学生物中心的本·恩格尔教授领导的研究团队，与来自英国约克大学和日本关西学院大学的科学家合作，揭示了一种在硅藻CO2 固定过程中起关键作用的蛋白质外壳。通过使用冷冻电子断层成像(cryo-ET)等先进成像技术，研究人员揭示了这种名为PyShell的蛋白质外壳的分子结构，并阐明了其功能。相关发现已在Cell上发表了两篇文章。…

利用人工智能应对抗生素耐药性

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在一项初步调查中，科学家们利用人工智能识别抗生素耐药菌。这标志着将GPT-4纳入医学诊断的一个重要初步步骤。 在苏黎世大学（UZH），研究人员利用人工智能（AI）帮助识别抗生素耐药的细菌。该团队由UZH医学微生物学研究所的教授阿德里安·埃格利（Adrian Egli）领导，正在开创性地研究如何利用OpenAI开发的强大AI GPT-4来评估抗生素耐药性。 该团队应用AI来解释一种名为Kirby-Bauer圆盘扩散试验的标准实验室评估。该测试指导医生确定特定抗生素对细菌感染的有效性。利用GPT-4，科学家们开发了“EUCAST-GPT-expert”，严格遵循EUCAST（欧洲抗微生物耐药性测试委员会）评估抗微生物耐药机制的标准。通过整合当前数据和专家协议，该系统使用数百个细菌分离株进行评估，帮助检测对关键抗生素的耐药性。…
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