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）
生态环境部规范生态保护红线生态环境监督工作******
生态环境部规范生态保护红线生态环境监督工作
确保功能不降面积不减性质不改
本报讯 记者张维 生态环境部近日印发行政规范性文件《生态保护红线生态环境监督办法(试行)》(以下简称《办法》)。《办法》明确生态保护红线生态环境监督制度安排和具体工作要求，规范生态环境部门生态保护红线生态环境监督工作，最终目的是加强生态保护红线生态环境监督，确保生态保护红线生态功能不降低、面积不减少、性质不改变，提升生态系统多样性、稳定性、持续性，保障国家生态安全。
据介绍，生态环境部主要从谁来监督、监督什么、怎么监督、监督结果怎么应用四个方面开展生态保护红线生态环境监督工作。明确生态保护红线的监督主体；明确生态保护红线的具体监督事项，对生态保护红线生态环境相关制度制定与落实情况、生态保护红线调整对生态环境的影响、生态保护红线内人为活动对生态环境的影响等进行监督；明确具体的监督手段和措施，主要是通过对生态保护红线调整方案的生态环境影响提出审核意见，依托生态质量监测网络和国家生态保护红线监管平台，加强生态环境保护综合行政执法等；通过信息公开、纳入生态环境领域相关考核、纳入中央生态环境保护督察、开展生态环境损害赔偿、依法依纪依规移送查处问责等多种方式，形成监督闭环，强化监督结果应用。
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