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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）

规范装备器材维护保养工作******

　　本报讯谷巍峰、周荣凯报道：“大家注意！维护操作臂里侧大有讲究，一定要先将多功能侦察机器人及远程控制系统打开，防止机械制动时受力造成损坏。”11月30日上午，河南省新乡市红旗区民兵情报信息侦搜分队队员们认真观看厂家技术人员细致讲解示范后，对装备器材进行维护保养。这一天是红旗区人武部的“管装爱装日”，民兵们重点对排爆机器人机械臂、无人警戒巡逻车云台、无人机螺旋桨及脚架等装备进行维护保养。

　　近年来，随着基干民兵装备器材种类越来越多，训练和执行任务使用频率越来越高，特别是新质力量比例逐步提高，一大批科技含量高的新型装备入列，对维护管理工作提出更高要求。

　　今年以来，该部在调研中发现，分队的许多预征预储装备，平时存放于企业、仓库，不同程度存在管理不到位的问题，对装备的性能、使用寿命、应战能力等带来不良影响。

　　为破解这一矛盾，该部在与上级政策对标对表的基础上,先后多次深入民兵装备预征预储单位进行调研，多次与区应急部门沟通，区分装备类型、保障地域、管理维护等内容，制订出台系统的装备维护管理规定细则。同时，积极与征储单位建立常态联系，聘请装备领域技术骨干人才，成立专家人才库，构建优质的师资力量；选拔经验丰富、专业技术精湛的基干民兵担任“装备教员”，对装备使用维护做到有人管、有人教；完善装备管理维护手段和机制，实现每季度一次全面维护、每月一次定点维护、每周一次日常维护。

　　在此基础上，该部每季度对“装备教员”进行集中培训，熟悉装备器材的各项规章制度和要求，做到会使用、会检查、会保养和会排除一般故障。他们还规定，每次装备动用前，安排专人负责对装备逐一进行检查；装备动用过程中，维修人员伴随保障；装备动用后，及时进行维护保养和检修。通过全方位排查、检修和维护，确保装备器材零故障、零隐患，有效提升装备器材战技术性能，为提升民兵分队战斗力打下坚实基础。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）