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）

玻璃吹制：火焰里的艺术******

　　初冬时节，位于山西省运城市闻喜县的玻璃器皿加工基地里，一派热火朝天的生产景象。经过挑、滚、吹、定等工序，如糖浆般粘稠的玻璃原液在火焰里绽放出千姿百态。

　　成型后的玻璃，还要再经过切、磨、烘、检、洗等流程，一件晶莹剔透的玻璃杯才算制作完成。（王浩庆/文 兰立强/摄）

　　吹制的第一道工序是挑料。工人用挑料杆在玻璃液中轻轻一挑，一团橘黄色的玻璃液便附着在管口。

　　随后，吹制工人将玻璃液吹成灯泡状的小球，随后固定在滚轴上保持形态。这一步骤俗称吹“小泡”。图为初步吹制过后的玻璃“小泡”。

　　在料团成型的基础上再次取料，放入滚料碗中不断转动，滚成圆形，为下一步吹制做好准备。

　　待料团匀称后，吹制工人从挑料杆的另一头将气平缓吹入杆内，同时转动杆体。吹气时间和吹气量是保证产品尺寸的关键，吹气过大会使制品端部过薄，尺寸偏大；反之则端部过厚，尺寸偏小。

　　将吹制后的料团放入模具中，一边吹气一边调整角度。在不停吹气和转动下，使料泡不断胀大，逐渐贴合模具。这一步骤被称作吹“大泡”，对吹制工人的技艺要求较高，通常需要多年的吹制经验才可完成。

　　据工作人员介绍，玻璃在吹制过成中经受了强烈的温度和形状变化，这种变化在玻璃中留下了热应力。热应力会降低玻璃制品的强度和热稳定性。如果直接冷却，很可能在存放、运输和使用过程中破裂。

　　为避免这一问题，玻璃制品在成型后必须进行退火处理。在适当的温度范围内保温或缓慢降温一段时间，减少玻璃中的热应力。

　　玻璃吹制的整个生产流程都需在高温环境下实现。图为工人正使用加热枪烘烤瓶底。

　　等杯子冷却下来，针对杯口处的废料，需按订单尺寸将多余部分进行切割。通常工人会先用玻璃刀割出划痕，紧接着再用火烤，使其自然脱落，确保杯口平滑圆润。

　　图为工人在给玻璃杯进行“烘口”。

　　制作完成的玻璃杯还需进行清洗、检验。图为工人透过光线检查成品。

　　图为工人检查成品。

　　装箱前，工人正清洗玻璃杯。

　　近年来，当地的玻璃制品在市场中越来越走俏，还闯出了国门。