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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）

中国社科院考古所2022年开展37项田野考古 新老项目均有重要收获******

　　中新网北京1月12日电 (记者 孙自法)中国社会科学院考古研究所(社科院考古所)2022年度田野考古工作汇报会1月10日至11日在北京举行，陕西太平遗址、河南裴李岗遗址、辽宁牛河梁遗址、新疆呼斯塔遗址等37个发掘项目逐一汇报各自研究进展，并进行交流研讨。

　　中国社科院学部委员、考古所所长陈星灿研究员作会议总结表示，这37项田野考古工作分布在全国16个省区，新老项目均取得重要收获，对于构建文化谱系、填补发现空白、解决遗址布局等重大学术问题，都提供了重要的考古新材料。

　　这37个田野考古项目包括史前考古10项、夏商周考古10项、汉唐考古13项、边疆考古4项，时代上从旧石器时代晚期一直到宋元明清时期；内容上涵盖现代人起源及扩散、农业起源、新石器时代文化起源、文明起源、南岛语族起源和扩散、统一多民族国家的形成和发展、中外文化交流等诸多研究课题。

　　陈星灿指出，尽管受疫情和疫情防控的影响，中国社科院考古所2022年度国外考古项目完全陷入停顿，但国内田野考古工作还是有很大收获，有很多新的重要发现，取得十分优异的成绩。该年度新的田野考古项目包括福建平潭龟山、海南万宁湾仔头、云南昭通朱提古城等，但更多是长期发掘的重要遗址特别是古代都城，如禹会、陶寺、新砦、二里头、偃师商城、洹北商城、殷墟、周原、汉长安城、汉魏洛阳城、邺城、隋唐长安城、隋唐洛阳城、唐宋扬州城、辽上京等遗址，其田野考古工作延续多年也取得重要成绩。

　　从总体上看，中国社科院考古所2022年度田野考古项目不论规模大小，考古工作者都有明确的学术目的、学术目标和课题意识，不少田野项目采取精细提取信息的发掘方法，实施精细化发掘，三维扫描、地理信息系统等先进技术得到广泛应用，信息提取水平较以前有很大提高。同时，包括动植物考古、人骨考古、冶金考古、年代学研究、环境考古、同位素分析、古DNA分析、微痕分析、残留物分析、埋藏学等在内的各种研究上，多学科合作广泛运用已成为从史前到历史时期田野考古发掘和研究的常态。

　　陈星灿强调，田野工作是考古资料收集和一切考古研究的基础，必须抓紧抓实。在田野考古工作中，中国社科院考古所考古工作者文物保护意识空前加强，遗迹和遗物在发掘中就得到及时保护。

　　他也坦言，虽然田野考古发掘简报和报告的撰写日益受到重视，但这方面仍有很大提升空间，许多重要遗址的田野报告，还需要投入更多时间和精力以尽快完成出版。

　　“很高兴年轻一代考古人正充分成长起来，‘70后’‘80后’已成为田野考古的主力，‘90后’也开始成为田野考古的中坚力量，相信未来的田野考古工作会更精彩、也会有更多成果。”陈星灿说。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）