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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）

无缘八强 郑钦文伤退热身赛******

　　1月11日，距离2023澳网开幕还有4天，中国新锐郑钦文没能在澳网前最后一站热身赛走得更远。在女子网球协会(WTA)500阿德莱德第二站女单次轮比赛中，郑钦文面对大满贯冠军科维托娃，在首盘6比7失利后宣布退赛。郑钦文接下来将调理左侧大腿伤势，力争在澳网开幕前找回状态。

　　在澳网前最后一站热身赛，郑钦文从资格赛开始连遭苦战。在3小时击败波塔波娃晋级正赛后，郑钦文首轮又耗时超过2小时逆转罗杰斯。本轮面对大满贯冠军科维托娃，郑钦文在首盘两度破发，两度被对手回破，将比赛拖入抢七。抢七中郑钦文一度以6比3手握3个盘点，最终被科维托娃逆转拿下首盘。此前郑钦文的大腿已经缠上绷带，在首盘失利后，郑钦文宣布退赛，科维托娃晋级八强。接下来团队将帮助郑钦文进行康复，力求在澳网开幕前恢复身体和状态。

　　据悉，2023年澳大利亚网球公开赛正赛将于16日开赛。澳网最新信息显示，张帅、郑钦文、朱琳、袁悦、王曦雨、王欣瑜、郑赛赛等七位中国“金花”将参加女单正赛。

　　文/本报记者 褚鹏 

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）