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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）

砺兵高原，锻造胜战铁拳******

　　喀喇昆仑，冰封雪裹。

　　侦察无人机悄然升空，盘旋、突防，数据信息快速回传；某型装备辗转腾挪，出其不意打击“敌”目标……新年伊始，记者走进新疆军区某合成团采访，一场合成营体系攻防演练正在进行。

　　指挥方舱内，合成一营营长朱生鑫冷静分析战场态势，指挥地面分队展开协同突击。记者在现场看到，多支力量和无人装备在合成营体系内要素合成、联动释能，指挥和作战场面令人耳目一新。

　　“党的二十大报告指出，‘增加新域新质作战力量比重，加快无人智能作战力量发展’。这是抢占未来战争制高点、提高部队新质战斗力的客观要求。”该团领导说，从空地协同到信息联动，从兵种内配合到跨军兵种联合，他们探索新质战斗力生成规律，锤炼合成营整体作战能力。

　　由步兵团转型为合成团后，该团从平原地区奔赴雪域高原。第一次合成营战术演练中，火力打击分队精度不如以前，步兵分队冲击速度出现下降，兵种要素之间协同也不够顺畅，影响了作战效能。如何在高原高寒条件下更好发挥合成营作战效能，成为该团党委亟需破解的难题。

　　编制体制重塑，战法训法升级。砺兵高原，该团拓展多型主战装备作战效能；分兵种强化、按编组合成，模块组合成为协同作战的考评重心……该团推动合成营编制内多兵种攥指成拳，多力量联合运用不断取得新进步。

　　“提升高原高寒条件下合成营作战能力，兵种协同只是一小步。”该团领导告诉记者，他们更新作战理念，积极探索体系练兵新路。

　　翻开合成一营的作战问题研讨记录本，记者看到，体系作战研究、无人装备作战战术……作战前沿知识成为官兵学习研讨的重点。朱生鑫说，他们结合专业领域和岗位实践，定期开展联合作战指挥问题研讨，组织合成营指挥机构精研兵力布势、体系攻防等课题。

　　指挥控制终端前，合成一营首席参谋刘彪敲击键盘，“敌”空中目标信息显示在屏幕上。他告诉记者，演练前，他们和空军某雷达分队建立信息共享机制，屏幕上显示的正是雷达分队实时共享的信息。侦察席位上，无人机机长陆志豪一边操纵无人机展开侦察，一边将相关信息汇总上传分享。

　　“不断超越自我，才能锻造胜战铁拳。”该团领导说，锚定如期实现建军一百年奋斗目标，他们练兵备战的脚步一刻不停歇，采集了一大批高原作战训练数据，缩短了新装备战斗力生成周期。

　　傍晚时分，侦察连连长张扬带领分队利用无人机侦察确定“敌”火炮阵地坐标后，直升机升空出击，火炮阵地被精准“摧毁”。

　　寒风凛冽，高原天寒。一幕幕火热练兵场景让记者感受到高原官兵高涨的练兵备战热情，他们用冲锋的身影诠释着铮铮誓言：边关有我，请祖国和人民放心！(本报记者 李 蕾 特约记者 冯 毅 通讯员 纵 恒 解放军报)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）