技术

生物电子设备、神经接口、生物传感器和人工智能硬件的制造变得更加简便，这得益于一种关键材料的简化生产方法。 一次偶然的发现使莱斯大学、剑桥大学和斯坦福大学的一个科学家团队简化了广泛应用于医学研究和计算领域的一种材料的生产。 二十多年来，研究一种被称为PEDOT:PSS的复合材料的科学家，使用化学交联剂来使导电聚合物在水中保持稳定。在与莱斯材料科学家斯科特·基恩合作的斯坦福大学博士生希达尔特·多希试验精确为生物医学光学应用设计材料图案的过程中，他跳过了添加交联剂的步骤，并在准备材料时使用了更高的温度。令他惊讶的是，最终得到的样本竟然保持了稳定性——无需交联剂。 “这是一个更像是偶然的发现，因为希达尔特在尝试与标准配方非常不同的过程，但样本依然表现良好，”基恩说。“我们都在想，‘等一下！真的吗？’这促使我们研究这是怎么发生的。” 基恩和他的团队发现，将PEDOT:PSS加热超出通常的阈值不仅使其没有交联剂也能保持稳定，而且还可以创造出更高质量的设备。这种方法在最近发表的《先进材料》研究中描述，可能使生物电子设备的制造更容易、更可靠，并在神经植入、…

无论是传感器、相机还是显示器：超表面有潜力在我们的日常生活中从根本上改善光学系统。通过更精确地控制光线，它们推动了紧凑的多功能解决方案。研究人员现在开发了一种光学组件，使得在陡角入射时能够实现高效的光控制，克服了以前的限制。 无论是传感器、相机还是显示器：超表面有潜力在我们的日常生活中从根本上改善光学系统。通过更精确地控制光线，它们推动了紧凑的多功能解决方案。在2025年3月31日星期一开始的汉诺威博览会上，来自凯尔斯鲁厄理工学院（KIT）的研究人员将展示一种光学组件，使得在陡角入射时能够实现高效的光控制，克服了以前的限制。 传统的曲面透镜通过在玻璃或塑料中的折射来引导光线，通常体积庞大且沉重，只能有限地控制光波。相比之下，超表面是平坦的，由被称为超原子的微小结构阵列组成。超原子在亚波长尺度上影响光，从而实现对光的相位、幅度和偏振的高度精确控制。“使用超表面，我们可以有针对性地影响光波的时间偏移、强度和振动方向，”KIT纳米技术研究所小组负责人玛丽娜·莱昂尼季夫娜·梅列茨卡博士说道。“得益于其多重控制能力，即同时和有针对性地影响各种参数，单个超表面可以替代多个光学组件。因此，光学系统的大小可以在不影响性能的情况下减小。”生产也会更简单，“超表面可以使用半导体行业的先进光刻和蚀刻技术制造，这使得规模化生产成为可能，”梅列茨卡说。 具有四倍效率提升的超光栅 在汉诺威博览会上，梅列茨卡和她的团队将展示一种使用特制的KIT制造设备制作的光学衍射超光栅。衍射光栅是重要的光学组件，可用于各种工业应用，如光谱学、电信和激光系统。通常，当光的入射角增大时，衍射光栅的效率会急剧下降。KIT开发的超光栅比传统系统高四倍的效率。“我们的超光栅在具有挑战性的条件下提供了前所未有的光控制。这对于未来需要精确光控制的应用来说是一个重要的进展，”梅列茨卡说。由于原型的功能已经得到验证，研究小组目前正在开发针对各种工业应用的光学解决方案。…

科学家们长期以来一直试图解开奇异金属的奥秘——这些材料违背了传统的电力和磁力规则。现在，莱斯大学的物理学家团队利用量子信息科学的工具在这一领域取得了突破。最近发表在《自然通讯》上的研究表明，奇异金属中的电子在一个关键的临界点处变得更加纠缠，为这些神秘材料的行为提供了新的视角。这个发现可能为超导体的进步铺平道路，潜在地改变未来的能源使用。 与铜或金等具有良好理解的电学性质的传统金属不同，奇异金属的行为更加复杂，使其内在机制超出了教科书的描述。研究团队在哈里·C·和奥尔加·K·维斯物理与天文学教授奇妙·西的带领下，转向量子费舍尔信息（QFI），这一来自量子计量学的概念用于测量电子相互作用在极端条件下的发展，以寻找答案。他们的研究表明，电子纠缠这一基本的量子现象在量子临界点达到峰值：即物质两种状态之间的转变。 “我们的发现表明，奇异金属表现出独特的纠缠模式，这为理解其奇特行为提供了新的视角，”西说。“通过利用量子信息理论，我们正在揭示以前无法接触到的深层量子关联。” 研究奇异金属的新方法 在大多数金属中，电子以有序的方式移动，遵循良好建立的物理定律。然而，奇异金属打破了这些规则，在极低温度下表现出对电的异常电阻和异常行为。为了解决这个难题，研究人员专注于一个名为近藤格子的理论模型，该模型描述了磁矩如何与周围电子相互作用。…

研究人员发现了一种更高效的将二氧化碳转化为甲醇的方法，甲醇是一种可以作为更清洁替代燃料的酒精类型。 研究人员发现了一种更高效的将二氧化碳转化为甲醇的方法，甲醇是一种可以作为更清洁替代燃料的酒精类型。 在实验室中，合成甲醇可能非常困难，因为需要经过极其复杂的反应路径以进行选择。该团队之前尝试利用钴酞菁（CoPc）分子和电力从二氧化碳制造这种宝贵的液体燃料，但这种方法效率低下，只有大约30%的二氧化碳被转化为甲醇。 为了更好地扩大甲醇生产规模，本研究团队在反应发生的纳米管催化剂中添加了第二种材料，四甲氧基酞菁镍（NiPc-OCH3）。他们发现，添加这种第二种分子可以将甲醇生产效率提升至50%，比任何已知过程高出约66%。 "这种催化剂系统是少数能够以如此高选择性生产甲醇的催化剂之一，"研究的合著者之一、俄亥俄州立大学化学与生物化学教授罗伯特·贝克尔（Robert…

姆彭巴效应，即在相同条件下热系统比冷系统冷却得更快的现象，首次由亚里士多德在2000多年前描述。1963年，坦桑尼亚学生埃拉斯托·姆彭巴在学校的烹饪课中观察到这一现象，并重新发现了它。姆彭巴后来与英国物理学家丹尼斯·奥斯本合作撰写了一篇论文，描述了其对水的影响。自此有影响力的研究以来，进一步研究表明，这种效应超出了简单液体的范围，甚至可以在各种物理系统中观察到——甚至是微观系统。 姆彭巴效应，即在相同条件下热系统比冷系统冷却得更快的现象，首次由亚里士多德在2000多年前描述。1963年，坦桑尼亚学生埃拉斯托·姆彭巴在学校的烹饪课中观察到这一现象，并重新发现了它。姆彭巴后来与英国物理学家丹尼斯·奥斯本合作撰写了一篇论文，描述了其对水的影响。 自姆彭巴和奥斯本的有影响力的研究以来，进一步研究表明，这种效应超出了简单液体的范围，甚至可以在各种物理系统中观察到——甚至是微观系统。然而，一个基本挑战仍然存在；姆彭巴效应的检测依赖于特定距离度量的选择。 存在无限多的距离度量，因此使用一种距离度量观察这一效应时可能在用另一种评估时无法实现。传统方法通常评估弛豫速度，即温度变化后返回平衡的速率——通过使用一个单一的单调度量，但这通常导致不一致的结果。 这些陷阱促使京都大学的一个研究团队开发了一种普遍标准，以确定姆彭巴效应的存在：一种不依赖于单一度量的方法。他们的方法使用热重标化理论，这是一个统一不同距离度量的数学框架。…

一种新方法显著推进了反射表面的3D成像。该方法结合了高精度光学3D计量和计算机视觉的技术，可能惠及从工业检验到医学成像、虚拟现实以及文化遗产保护等多个应用。 对镜面反射表面进行准确和可靠的3D成像在工业检验、医学成像、虚拟现实和文化遗产保护等领域至关重要。然而，任何曾经参观过游乐园中的镜子屋的人都知道，判断反射物体的形状和距离是多么困难。 这一挑战在科学和工程领域同样存在，在光学计量和计算机视觉研究中，镜面表面的准确3D成像长期以来一直是一个焦点。虽然存在专门的技术，但它们的固有限制往往将其局限于狭窄的特定领域应用，阻碍了更广泛的跨学科使用。 在3月27日发表在《Optica》杂志上的一项研究中，亚利桑那大学的计算3D成像与测量（3DIM）实验室的研究人员提出了一种新方法，显著推动了镜面表面的3D成像。 他们的方法无缝地结合了来自两个已建立技术的信息——相位测量偏折法（PMD）和极化形状重建（SfP），这两种技术通常分别用于光学3D计量和计算机视觉研究。在新方法中，这两种技术的优势互为补充，以前的工作从未充分实现这种整合，为镜面物体的3D成像铺平了道路，既高度准确又广泛适用。…

可以模拟触摸感觉的衣物、为用户提供触觉反馈的触摸显示器，甚至是超轻型扬声器。这些只是一些利用薄硅橡胶薄膜制造的设备，这些薄膜可以被精确控制，按所需的方式振动、弯曲、按压或拉动，而这一切都只需施加电压即可。 可以模拟触摸感觉的衣物、为用户提供触觉反馈的触摸显示器，甚至是超轻型扬声器。这些只是一些利用薄硅橡胶薄膜制造的设备，这些薄膜可以被精确控制，按所需的方式振动、弯曲、按压或拉动，而这一切都只需施加电压即可。来自萨尔布吕肯机电一体化与自动化技术中心（ZeMA）的研究团队，由萨尔大学的斯特凡·泽莱克教授和保罗·莫茨基教授，以及萨尔应用科技大学的约翰·黑佩教授领导，将在国际贸易展会汉诺威工业博览会（Hannover Messe）上展示他们的智能薄膜驱动技术是如何变得更加高效、稳定、敏感和响应迅速的（3月31日至4月4日，2号展厅，萨尔创新展位B10）。 由萨尔大学的斯特凡·泽莱克教授和保罗·莫茨基教授领导的研究团队正在使用一种薄膜，这种薄膜的厚度与家庭保鲜膜相差无几，赋予物体新的能力，同时节约能量。当用于可穿戴纺织品时，这些薄膜可以移动并压在皮肤上，提供触觉反馈，从而增强VR游戏体验，使玩家能够感受到纹理、冲击和其他身体感受。当薄的聚合物薄膜集成到工业手套中时，它可以响应操作员手和手指的运动，从而使计算机能够“理解”具体的手势和动作。轻量级扬声器的能耗远低于传统扬声器，新型信号发生器和降噪纺织品只是萨尔大学和萨尔布吕肯机电一体化与自动化技术中心的智能材料系统专家正在开发的其他原型中的一部分。 但他们是如何激活这些薄膜的呢？萨尔大学智能材料系统教授、ZeMA科学主任兼首席执行官保罗·莫茨基解释道：“薄膜的每一侧都涂有一层电导层。”当研究人员向聚合物薄膜施加电压时，这些电导层相互吸引，压缩聚合物并使其向侧面膨胀，从而增加其表面积。保罗·莫茨基表示：“通过改变施加的电场，我们可以控制薄膜的运动，基本上创建一个轻量但高效的驱动器。”研究人员能够精确控制这些涂层薄膜的运动，称为电介质弹性体（DE），并可以使其进行慢或快速的弯曲运动或按所需频率振动。或者，他们可以使薄膜保持固定的静止位置，而无需不断提供电能。…

新型人工神经元能够独立学习，并且在生物对应物的建模上更加紧密。来自哥廷根大学哥廷根校园生物网络动力学研究所（CIDBN）和马普自组织与动态研究所（MPI-DS）的研究团队编程了这些信息形态神经元，并由此构建了人工神经网络。其特别之处在于，个别人工神经元以自组织的方式进行学习，并从网络中自身的环境获取所需信息。研究结果发表于《PNAS》。 人脑和现代人工神经网络都是极其强大的。在最低层次上，神经元作为相对简单的计算单元协同工作。一个人工神经网络通常由多个层组成，这些层包含单独的神经元。输入信号通过这些层，经过人工神经元处理，以提取相关信息。然而，常规的人工神经元在学习方式上与其生物模型有显著差异。大多数人工神经网络依赖于网络外部的总体协调进行学习，而生物神经元则仅接受并处理来自其网络中邻近其他神经元的信号。在灵活性和能效方面，生物神经网络仍然远远优于人工神经网络。 被称为信息形态神经元的新型人工神经元能够独立学习，并在邻近的神经元之间自组织。这意味着网络中的最小单元不再需要外部控制，而是自己决定哪个输入是相关的，哪个不是。在开发信息形态神经元时，研究团队受到大脑工作方式的启发，尤其是大脑皮层中的锥体细胞。这些细胞也处理来自其周围环境中不同来源的刺激，并利用这些刺激进行适应和学习。这些新的人工神经元追求非常一般、易于理解的学习目标：“我们现在直接理解网络内部发生了什么，以及个别人工神经元如何独立学习，”CIDBN的Marcel Graetz强调。 通过定义学习目标，研究人员使神经元能够自主找到其特定的学习规则。团队专注于每个单独神经元的学习过程。他们应用了一种新颖的信息理论度量，以精确调整神经元应寻求更大冗余与邻居协作，还是尝试在网络信息的自己部分进行专业化。“通过在输入的某些方面进行专业化，并与邻居协调，我们的信息形态神经元学习如何为网络的整体任务做出贡献，”MPI-DS的Valentin…

如何重力使一个完美的球体在倾斜面上滚动是小学物理的经典内容。但世界比教科书复杂得多。科学家们试图定量描述现实世界物体更为复杂的滚动物理学。他们现在结合了理论、模拟和实验，以理解当一个不完美的球形物体放置在倾斜面上时会发生什么。 科学家们来自哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院（SEAS），在L. Mahadevan的带领下，进行了一项研究。Mahadevan是应用数学、物理学和生物学（有机体与进化生物学）教授，他们结合理论、模拟和实验，旨在理解不完美的球形物体在倾斜面上放置时会发生什么。 这项研究发表在《美国国家科学院院刊》，灵感来源于对日常世界的好奇，可能为涉及滚动的不规则物体提供基本见解，从纳米尺度的细胞运输到机器人等。 “我们在这个世界上看到的几乎和别人看到的一样，”Mahadevan说。“但如果我们选择停下来思考，甚至在漫步中思考，我们会了解这个世界，也许还会了解我们自己。通过探索这个简单问题，建立不同数学和物理领域之间的联系是很有趣的——谁知道呢，也许将来这会变得有用。”…

工程师们设计和合成了一种突破性的全新材料——一种无铜超导氧化物——能够在常压下以大约40开尔文（约-233摄氏度）进行超导。 新加坡国立大学（NUS）物理系的阿里安多教授和林尔超博士设计并合成了一种突破性的全新材料——一种无铜超导氧化物——能够在常压下以大约40开尔文（K）或约-233摄氏度（℃）进行超导。这项发现进一步推动了新加坡国立大学和新加坡在高温超导研究前沿的领导地位。 在发现铜氧化物超导性近四十年后，该发现促成了1987年诺贝尔物理学奖的颁发，NUS的研究人员现在已经确定了另一种高温超导氧化物，扩展了对超常超导性的理解，超越了铜氧化物。 超导体的潜力 现代电子设备在运行过程中会产生热量并消耗能源。然而，超导体具有一种被称为零电阻状态的独特特性，可以消除由于电阻引起的能量损失。从理论上讲，这使得它们非常适合现代电子应用，应对全球日益增长的能源需求。…

研究人员发现了扭曲二维二硒化钨晶格中的全新干涉模式。这些所谓的莫尔条纹可以通过调整层之间的扭转角度来调节，使其看起来像是周期性斑点或甚至一维带，并且可以大幅改变材料的物理性质。 当光通过一对稍微不对齐的周期性结构时，可以观察到最简单和最美丽的自然发生模式之一。这种现象被称为莫尔效应，不仅视觉上美观，而且对材料的性质具有重要影响。 在《ACS Nano》上发表的一篇文章中，由东京大学工业科学研究所的研究人员领导的团队宣布发现了一种前所未见的莫尔图案：二硒化钨双层中的一系列周期性的一维带。 在纳米材料中，莫尔图案依赖于两层原子之间的相对角度；通过调整晶格之间的角度，可以实现不同的图案。通常，这个扭转角度很小——仅为几度——因为模式的特征尺寸随着扭转角度的增加而减小。然而，当研究人员尝试较大的扭转角度时，出现了一些意想不到的现象。…

计算机模拟分析五种工业微生物，确定235种有价值化学品的最佳菌株和代谢工程策略。 气候变化和化石燃料的枯竭增加了全球对可持续化学生产的需求。为了应对这些环境挑战，微生物细胞工厂作为使用可再生资源生产化学品的环保平台越来越受到关注，而增强这些细胞工厂的代谢工程技术正成为最大化生产效率的重要工具。然而，选择合适的微生物菌株和优化复杂的代谢途径的困难仍然对实际工业应用构成重大障碍。 韩国科学技术院(KAIST)（校长李光亨）于3月27日宣布，化学与生物分子工程系的杰出教授李相嫣的研究团队利用计算机模拟全面评估了多种工业微生物细胞工厂的生产能力，并基于这些发现确定了生产特定化学品的最合适微生物菌株以及最佳代谢工程策略。 之前，研究人员曾尝试通过大量生物实验和细致的验证过程，确定众多微生物候选菌株中的最佳菌株和高效代谢工程策略。然而，这种方法需要大量的时间和成本。近年来，引入基因组尺度代谢模型（GEMs），这些模型基于生物体的整个基因组信息重建其代谢网络，已经使得通过计算机模拟系统性分析代谢通量成为可能。这一发展为克服传统实验方法的局限性提供了一种新方式，彻底改变了菌株选择和代谢途径设计。 因此，KAIST化学与生物分子工程系的李教授团队评估了五种代表性工业微生物——大肠杆菌、酿酒酵母、枯草芽孢杆菌、谷氨酸棒状杆菌和假单胞菌——对235种基于生物的化学品的生产能力。研究人员使用GEMs计算了每种化学品在工业条件下的最大理论产量和最大可实现产量，从而建立了识别每种目标化合物最合适菌株的标准。…