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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）

“大漠天鹰”飞出胜战新航迹******

　　隆冬时节，西北大漠。西部战区空军某基地所属无人机团的一架无人机结束训练准备返航时，突然接到上级“前出查证不明空情”命令。数百公里外的地面站，飞行员和保障人员按照预案迅速进入方舱，接管无人机操控，并将实时画面传回上级指挥所。这一幕训战快速转换的场景，让正在该团采访的记者感受到浓浓的战味。

　　该团领导告诉记者，作为新质作战力量，他们充分发挥无人机在空时间长、飞行油耗低、通联能力强等特点，不断提高人装结合效能，着力将机型优势转化为胜战优势。

　　保障方舱内，记者见到刚结束飞行训练的该团大队长马龙。今年是他改飞无人机的第十年。为实现从“能飞”到“能战”的跨越，十年来，他和战友操控无人机飞越沙漠戈壁、雪山海岛，为打造“临机召唤，召唤即打击”的“大漠天鹰”一路换羽高飞。在一次次跨战区、跨军种的联演联训中，他和战友感到肩上的担子更重了：“以往，我们只在演习初期执行一些侦察任务。如今，无人机往往最早起飞、最晚降落，在高强度对抗中担负越来越重的任务。”

　　那次与某特战旅进行联合演练，该团无人机盘旋高空，将信息数据传递到地面单兵数字终端，帮助渗透作战的特战队员规划路线、实时预警，并随时准备提供空中火力支援。

　　与航空兵某旅开展协同突防突击演练时，该团无人机先期投入战场标定目标位置，提高侦察效率。友军战机发射制导弹药快速返航后，无人机抵近评估毁伤效果，并对残余目标进行补充打击。

　　在多兵种立体攻防演练时，该团无人机组成空中突击队，以最小代价探明“敌”防御漏洞、消耗“敌”防空火力，精准打击高价值目标……

　　面对演训场上取得的一次次进步，这支新质作战力量的官兵没有丝毫自满。记者在该团“军情研究室”看到，参谋长正在研究如何通过与友邻单位密切协同，提高链路抗干扰能力。“要以新质作战力量‘点’的突破，带动整个作战体系打赢能力的提高。”他告诉记者，未来战场，无人作战力量只有在体系支撑下才能释放最大作战效能。为此，他们将无人机纳入基地常态化体系训练，在与异型机及地面部队对抗演练中锤炼实战能力。

　　“党的二十大报告指出，‘加快无人智能作战力量发展’。”该团领导说，随着无人机应用日渐广泛，只有更加积极主动谋战研战，探索创新作战理念、训练模式，才能更好担负起新时代赋予的使命任务。

　　记者采访过程中，远处机场不时传来阵阵无人机引擎的轰鸣声。十年潜心砺翅，利剑扬威沙场。这支新质作战力量乘风奋飞，必将在无人作战领域飞出崭新胜战航迹。(解放军报 记者 马嘉隆 通讯员 葛乐晨 柯长江)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）