國際

美國

美國科學家通過腦機接口同時恢復脊髓損傷患者的運動和觸覺;

美國科學家利用基因工程菌制成生物傳感機器人;

美國思科公司發(fā)現(xiàn)3D打印的“克隆指紋”能以80%成功率通過生物識別系統(tǒng);

美國空軍將機器學習和人工智能集成于機動作戰(zhàn);

美國馬薩諸塞大學開發(fā)出由八層憶阻器組成的三維集成電路;

高通推出機器人RB3平臺，未來將支持5G連接;

美國卡內基梅隆大學以海蛇尾為靈感開發(fā)軟體機器人;

美國機器人公司開發(fā)新冠病毒自動檢測機器人系統(tǒng);

美國IBM蘇黎世研究中心開發(fā)通用型便攜式可編程微流體系統(tǒng)。

英國

英國研究人員采用機器學習技術預測鋰離子電池安全狀況。

歐盟

歐盟投資研發(fā)下一代作戰(zhàn)直升機技術;

德國研發(fā)出具有自我推進能力的柔性微型機器人;

瑞典林雪平大學開發(fā)出高導電性柔性熱電材料。

美國利用機器學習技術

加速高性能材料的開發(fā)與部署

美國能源部勞倫斯利弗莫爾國家實驗室（LLNL）正在開發(fā)一種預測材料性能的新方法，旨在利用機器學習技術加速從新材料發(fā)現(xiàn)到大規(guī)模部署的過程，消除測試評估候選材料性能等瓶頸，顯著減少部署時間。新方法已用于對一種鈍感高能炸藥三氨基三硝基苯（TATB）性能的分析評估。科學家利用計算機視覺和機器學習技術，對TATB原材料粉末的掃描電子顯微鏡（SEM）圖像進行分析，通過材料的晶體特征直接預測其性能，從而避免了復雜的性能測試工作。結果表明，與專家評估和儀器分析等常規(guī)方法相比，新方法可以減少24%的預測誤差。研究團隊表示，機器學習模型還可以發(fā)現(xiàn)并使用專家未充分利用的晶體屬性。

新AI算法能監(jiān)測全球海洋塑料垃圾

英國人工智能團隊報告了一種能檢測海洋環(huán)境中大塑料（大于5毫米）漂浮垃圾帶的新方法。研究人員利用歐洲空間局“哨兵2”號衛(wèi)星數(shù)據(jù)，訓練機器學習算法將塑料從其他材料中區(qū)分出來，平均準確率達86%，局部區(qū)域最高達到了100%。

鑒于漂浮物吸收和反射的可見光與紅外光波長不同，英國普利茅斯海洋實驗室研究人員勞倫·比爾曼及其同事利用這種光譜特征，在“哨兵2”號數(shù)據(jù)中識別出了漂浮物帶。研究團隊隨后訓練了一種機器學習算法，能根據(jù)不同塑料和天然材料的特定光譜特征，為組成這些漂浮帶的個體材料進行分類。

研究團隊利用四個不同地區(qū)沿岸海域的“哨兵2”號數(shù)據(jù)測試了這種方法：阿克拉（加納）、圣胡安島（加拿大）、峴港（越南）和蘇格蘭東部（英國）。該方法能以86%的平均準確率成功將四個地方的塑料從其他漂浮材料或海水中區(qū)分出來，在圣胡安島的準確率更是達到了100%。

該研究結果表明，這種方法在四個不同的海岸帶都取得了成功。研究人員希望這種方法可以與無人機或高分辨率衛(wèi)星聯(lián)用，提高對海洋塑料垃圾的全球監(jiān)測。

利用電腦游戲能研究認知能力

俄羅斯莫斯科國立心理師范大學利用獨特的電腦游戲，評估和訓練玩家的認知能力、決策速度以及預測形勢的能力。研究人員認為，認知能力的現(xiàn)代研究方法不僅意味著測評計算能力和邏輯思維能力，還要能夠評估游戲玩家在快速變化的條件下所作出的預測和決定的質量。

在虛擬游戲空間中，有眾多活躍對手與玩家對抗，他們的行為受到基于復雜數(shù)學算法的人工智能的控制。玩家的目標是“消滅”有限游戲場內的所有對手。

“依靠偶然過程理論和非線性最優(yōu)化方法，我們開發(fā)出了這款程序，它不僅有助于分析受試者在解決任務時的正確性，還有助于分析他的行為?！蹦箍茋⑿睦韼煼洞髮W信息技術系心理研究信息技術中心量化心理學實驗室主任帕維爾·杜明解釋說。

杜明稱，人工智能使游戲過程適應具體的受試者，觀察受試者的戰(zhàn)略，制造難度不同的情況。設計者們指出，這款電腦游戲實際上還是復雜自動化系統(tǒng)操作者所需能力的檢驗工具和模擬練習器，如工兵機器人或領空監(jiān)控無人駕駛飛行器等。

團隊的下一個任務是準備將系統(tǒng)引進教育實踐，并在所制造的人工智能的基礎上開發(fā)出在意外情況下提高自動化系統(tǒng)生命力的程序元件。

印度今年將有14臺新超級計算機投入使用

據(jù)《印度快報》近日報道，在印度國家超級計算機計劃（NSM）下，印度超級計算機能力將迎來有史以來最大幅度提升，2020年將有14臺新超級計算機投入使用。

印度科技署（DST）在近日的官方聲明中表示，超算計算機將在2020年底之前部署在印度各國家級研究實驗室和學術機構，其中3臺將在一個月內安裝完，分別在印度理工學院的坎普爾分校、海得拉巴分校及位于班加羅爾的賈瓦哈拉爾·尼赫魯高等科學研究中心投入運行。另外11臺超算，8臺將部署在印東北地區(qū)有關機構，其總計算能力為16 petaflops（千萬億次），其余3臺每臺計算能力為3petaflops，將在印度理工學院的孟買分校、欽奈分校及德里的國際大學加速器中心投入使用。一旦部署完畢，NSM計劃下超級計算機總數(shù)將增至17臺，印度計算設備性能將有極大提升，成為國家知識網絡主干。

印度國家超級計算機計劃（NSM），2015年5月啟動，是一項為期7年、投資450億盧比（約合6.5億美元）的計劃，旨在為印各大學和科研機構建立一個由70多臺高性能超級計算機組成的網絡。該計劃由印電子和信息技術部和DST聯(lián)合實施指導，牽頭節(jié)點單位為印度高新計算發(fā)展中心和班加羅爾的印度科學學院。

俄羅斯

俄羅斯科學家創(chuàng)造人工神經網絡診斷新冠病毒感染并發(fā)癥;

俄羅斯科研人員將建造護理機器人。

澳大利亞

澳大利亞昆士蘭大學科學家開發(fā)出能量轉換效率高達16.6%的

新型量子點太陽能電池。

日本

日本理化學研究所開發(fā)出高效柔性光充電裝置;

日本披露其高超聲速武器研發(fā)路線圖;

日本與瑞士研究人員合作開發(fā)出百萬像素級光子計數(shù)相機。

其他

蘭德公司發(fā)布《在量子計算時代確保通信安全：管理加密風險》

報告;

北約開發(fā)新工具評估GPS干擾影響;

多國聯(lián)合研究團隊取得容錯量子計算新突破。