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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）

第73集团军某旅：新质作战力量“攥指成拳”******

　　第73集团军某旅

　　新质作战力量“攥指成拳”

　　解放军报讯 记者向黎鸣、特约通讯员喻润东报道：春节假期刚结束，第73集团军某旅一场合成营对抗演练打响。该旅领导介绍，此次演练，侦察无人机、指控通信装备等新质作战力量悉数亮相，有效提升了部队战斗力。

　　“党的二十大报告强调，增加新域新质作战力量比重，加快无人智能作战力量发展，统筹网络信息体系建设运用。”该旅领导介绍，作为陆军新型合成部队，近年来他们陆续列装多型信息化装备。为最大限度挖掘新装备潜能，他们在演训中提高险难课目比重，持续强化作战效能发挥、指挥链路贯通、作战体系融入，推动新质作战力量“攥指成拳”。

　　“前方发现‘敌’隐蔽火力点……”指挥车内，该旅合成一营营长何璇紧盯屏幕，接收无人机回传的战场情报。发现“敌”隐蔽火力点正好处于夺控要点时，何璇果断下达“呼叫炮火支援”的指令。随着一声令下，炮火顷刻间覆盖目标，实现精确毁伤。

　　该旅领导告诉记者，下一步，他们还将与友邻部队探索建立长效联训机制，针对多种作战力量运用制订联演联训计划，重点突出作战力量编组联训、指挥信息系统综合演练等内容，全方位提升战场信息收集、辅助决策研判、精准火力打击等实战能力。（解放军报 作者：向黎鸣、喻润东）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）