人工智慧應用於更多領域 電腦研究深入光電結合

英國科學家在人工智慧（AI）領域取得多項突破，包括用AI首次控制核聚變、用AI預測蛋白質結構等。“深度思維”與瑞士洛桑聯邦理工學院合作，訓練了一種深度強化學習演算法來控制核聚變反應堆內過熱的電漿體並宣告成功，有助加速無限清潔能源的到來。“深度思維”憑藉“阿爾法折疊”演算法，預測了迄今被編目的幾乎所有2億多個蛋白質的結構，破解了生物學領域最重大的難題之一，有助於應對抗生素耐藥性，加速藥物開發並徹底改變基礎科學。該公司研發的“DeepNash”（深度納什）學會了在“西洋陸軍棋”遊戲中，使用虛張聲勢等欺騙手段來擊敗人類對手。該公司AI創建的高效數學演算法能解決矩陣乘法問題。該公司AI通過模擬數十年足球比賽的情況，學會了熟練地控制數字代理足球運動員，其建模的“AI代理”可與其他人工代理溝通合作，在玩遊戲時共同制定計劃。

牛津大學研究顯示，AI能模擬條件反射進行聯想學習，比傳統機器學習演算法快千倍。利茲大學科學家借助AI掃描視網膜以探知心臟病風險。

在電腦相關領域，牛津大學研究人員開發了一種使用光偏振來實現最大化資訊存儲密度的設備，其計算密度比傳統電子晶片提高了幾個數量級。南安普頓大學工程師則與美國科學家攜手，設計了一種與光子晶片整合的電子晶片並創造出一種設備，能以超高速傳輸資訊同時産生最少的熱量。

在機器人領域，利茲大學團隊開發了一種“磁性觸手機器人”，直徑只有2毫米，可由患者體外的磁鐵引導進入肺部狹窄的管道採樣。帝國理工學院科學家展示了一組受動物啟發的飛行機器人，可在飛行中建造3D列印結構，未來有望用於在偏遠地區建造房屋或重要基礎設施。格拉斯哥大學科學家將由砷化鎵製成的微型半導體列印到柔性塑膠表面，所得設備的性能可與目前市場上最好的傳統光電探測器媲美，且能承受數百次彎曲，可用作未來機器人的智慧電子皮膚。蘇格蘭科學家開發出了一种先進的壓力感測器技術，有助於改進機器人系統，如用於機器人假肢和機械臂。