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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）

让“在线看病”更安全便捷，还有哪些事要做？******

　　近段时间，网络问诊的需求激增。此前，为确保初诊的科学准确，国家卫健委曾明确表示“禁止互联网首诊”。如今，让互联网医疗紧急“补位”，显然是必要之举。

　　一来，当前实体医院的发热门诊空前承压，网络诊疗可以缓解医疗挤兑的问题，将资源留给更有需要的人。

　　二来，让患者足不出户就医，也有利于减少交叉感染风险。

　　从实际来看，开放首诊只是第一步。在过去几年，关于互联网医疗的安全讨论不绝于耳。如何进一步加强监管，让这项便民举措更加安心利民，是一个亟待回应的现实问题。

　　对此，《南方日报》专栏作者高维发表了看法。

　　【栏目简介】

　　“学术卡片”栏目所摘选的文章，主要源自光明日报社光明智库、思想理论网络文章评价系统（iWaes系统）、光明日报理论部等主流媒体，希望借此向广大受众传播哲学社会科学最新、最权威的研究成果。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）