联合国呼吁加强塑料污染治理

30分钟的微创手术即可将设备放置在大脑上方的骨头中。

现在，IBS的罗德尼鲁夫教授团队利用新的液态金属助熔剂降低金刚石的形成势垒，从而实现金刚石在常压条件下生长。研究小组发现，金刚石生长在一种液态金属合金的亚表面上，该合金由镓、镍、铁、硅的混合物（原子百分比为77.75∶11.00∶11.00∶0.25）组成，在约1025℃、1个大气压下暴露在甲烷－氢气中。

样品横截面高分辨率电子显微镜成像显示，与金刚石直接接触的凝固液态金属中有约3040纳米厚的亚表面非晶区域。通常是将石墨和金属助熔剂放在压力机中，在极高压（5Gpa6Gpa）下加热到高温（1300℃1600℃）后生成，而在更加温和条件下合成金刚石仍然很难。同步加速器二维X射线衍射测量证实合成的金刚石具有非常高纯度，其结构中存在硅空位色心。此外，通过用钴代替镍或用镓铟混合物代替镓，可以生长出高质量的金刚石。这种温度梯度促使碳向中心区域扩散，促进了金刚石生长。

团队深入研究了金刚石在这些新条件下成核和生长的可能机制。进一步实验发现，液态金属中心区域温度较低。尽管大多数信号被作为干扰排除，但在2万多个经过人工审核的信号中，他们找到了8个有望昭示地外智慧生命的候选信号，凸显了AI在加速数据驱动的新天文学时代的潜力。

此外，如果真的接收到来自外星文明的信号，解读其内容将面临前所未有的挑战。在浩渺宇宙间，人类是已知唯一的智慧生命吗？多年来，这个问题一直萦绕在无数科学家心头，也推动他们不断探索更深远的未知。有了此次成功经验，科学家计划用该算法帮助筛选其他系外行星捕手获得的数据，例如欧洲空间局的对流旋转和行星横越任务，以及将于2026年发射的下一代行星搜寻任务柏拉图捕捉的数据。神经网络是一种算法，当输入足够多数据时，它可学习并提高自己的能力。

机器学习识别潜在信号搜寻地外智慧生命（SETI）项目主要是搜索宇宙中外星生命信号。此外，科学家也在借助AI工具，发现新的宜居行星。

AI算法在这项任务中越来越不可或缺，尤其是在分析美国国家航空航天局的开普勒空间望远镜和凌日系外行星勘测卫星等收集的数据时。自然语言处理和机器学习等AI工具可能有助于解码此类信息。例如，机器学习技术有望改变科学家处理和分析天文观测数据的方式。AI能处理和分析远超出人类能力的庞大数据集，其中机器学习算法可筛选宇宙辐射的噪声，从而可以前所未有的速度和准确性识别可能意味着外星生命存在的信号。

鉴于宇宙浩渺无垠，这将是一项艰巨任务。2022年，谷歌AI研究团队开发出名为ExoMiner的神经网络，通过筛选开普勒望远镜的数据，发现了301颗以前未知的系外行星，展示了AI发现宜居行星的潜力。科学家表示，如果人类从外星文明接收到类似阿雷西博信息的信号，AI可分析二进制编码的信息，解析出潜在的含义并予以响应。MSMBTAI基于多阶段模因算法，可作为一种快速筛选工具，通过观察到的特征评估行星的宜居性。

据俄罗斯卫星通讯社报道，印度天文学家开发出新AI算法MSMBTAI，可从已知的5000颗行星中，找出了约60颗可能适合生命生存的行星。该项目利用分布在全球各地的望远镜，在100万颗恒星中寻找智慧生命的迹象。

AI模型正在接受训练，以预测已发现系外行星的宜居性。神经网络发现隐藏系外行星识别太阳系外的行星对寻找外星生命至关重要。

开普勒空间望远镜已借助凌日法发现了数千颗系外行星。加拿大多伦多大学和美国加州大学科学家在2月底出版的《自然天文学》杂志上发表论文称，他们开发出一种机器学习软件，对820颗恒星的突破聆听观测数据进行分析，识别出了近300万个有价值信号。阿雷西博信息是以前地球上最强大的射电望远镜阿雷西博射电望远镜向25000光年外的武仙座M13星团发射的无线电信息。模因算法找出宜居行星确定系外行星是否适合生命繁衍生息是一项复杂的挑战，需要分析从大气成分到表面温度等在内的诸多因素比起光信息流，声波的传输时间要长得多，因此，它们在光纤中保留的时间更长，并且可依次链接到每个后续处理步骤。该研究的关键是光驱动产生的行进声波，其可操纵光学神经网络的后续计算步骤。

神经网络被认为有潜力成为AI的支柱。但缺点是，实现这一点需要巨大的能源支撑。

将它们构建为基于光而不是电信号的光学神经网络，就能高速且高效地处理大量数据。ChatGPT等语言模型能创建出表达自然的文本，并以结构化方式总结段落。

然而，迄今为止，许多实现光学神经网络的实验方法都依赖于固定组件和稳定设备。它允许链接一系列计算步骤，并可为执行的每个计算步骤提供上下文。

此次成果对生成式人工智能（AI）高效解释上下文语义信息至关重要。德国马克斯普朗克光科学研究所与美国麻省理工学院研究人员合作，通过向光子机器学习添加声波维度，成功地为可重构神经形态模块奠定了基础。研究团队此次找到一种基于声波构建可重构模块的方法，用于光子机器学习。该团队用实验演示了第一个构建模块循环算子，这是循环神经网络领域广泛使用的技术。

光声循环算子利用光波导的固有特性，无需人工储层或新制造结构，现已被用来区分多达27种不同的模式，展示了其在节能的同时，高效处理上下文的能力。研究成果17日发表在美国科学促进会网站上。

这也意味着，随着它们飞速发展，这些智能设备必须要有新的解决方案来加速信号处理并降低能耗这也意味着，随着它们飞速发展，这些智能设备必须要有新的解决方案来加速信号处理并降低能耗。

将它们构建为基于光而不是电信号的光学神经网络，就能高速且高效地处理大量数据。研究成果17日发表在美国科学促进会网站上。

德国马克斯普朗克光科学研究所与美国麻省理工学院研究人员合作，通过向光子机器学习添加声波维度，成功地为可重构神经形态模块奠定了基础。比起光信息流，声波的传输时间要长得多，因此，它们在光纤中保留的时间更长，并且可依次链接到每个后续处理步骤。ChatGPT等语言模型能创建出表达自然的文本，并以结构化方式总结段落。神经网络被认为有潜力成为AI的支柱。

该研究的关键是光驱动产生的行进声波，其可操纵光学神经网络的后续计算步骤。该团队用实验演示了第一个构建模块循环算子，这是循环神经网络领域广泛使用的技术。

研究团队此次找到一种基于声波构建可重构模块的方法，用于光子机器学习。光声循环算子利用光波导的固有特性，无需人工储层或新制造结构，现已被用来区分多达27种不同的模式，展示了其在节能的同时，高效处理上下文的能力。

此次成果对生成式人工智能（AI）高效解释上下文语义信息至关重要。但缺点是，实现这一点需要巨大的能源支撑。