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机器学习应用于地球和空间科学的十种方法
机器学习可以使消防员免于致命的闪燃
深度学习的未来是光子
具有里程碑意义的 CRISPR 试验显示出对抗致命疾病的希望
3D 生长材料可以加快智能建筑和机器人新技术的生产
长寿命锂金属电池标志着电动汽车向前迈进了一步
「混沌边缘」为人工智能发现开辟了道路
双位量子逻辑门
具有光子集成芯片的 18.8 Gbps 实时量子随机数发生器
地球和空间科学 (ESS) 社区越来越多地采用机器学习（ML） 方法来解决紧迫的问题和笨拙的数据集。关于机器学习的书籍和课程通常会介绍一系列算法，但让人们自行想象这些算法的具体应用。许多对将 ML 技术应用于 ESS 数据感兴趣的年轻科学家和学生并不清楚如何去做。来自加州大学洛杉矶分校的Jacob Bortnik 描述了 ML 目前应用于 ESS 数据集的10 种主题和方式，希望这个列表能激发读者在他们的研究中应用 ML 并催化新的创造性用例。相关报道：https://eos.org/opinions/ten-ways-to-apply-machine-learning-in-earth-and-space-sciences闪燃（flashovers）是消防员面临的最危险的威胁之一。在高温下，房间内所有暴露在外的可燃材料都可以同时被点燃，释放出大量的能量。由美国国家标准与技术研究院 (NIST) 和香港理工大学的 Thomas Cleary 及其同事开发出一个新的机器学习算法——P-Flash。可快速帮助消防员使用来自燃烧建筑物的传感器数据预测危险的闪燃点火事件。该模型使用来自数千次模拟火灾的数据进行训练，可以在发生前 30 秒预测室内火灾中的一些闪燃。相关报道：https://physicsworld.com/a/machine-learning-could-save-firefighters-from-deadly-flashovers/深度学习的计算需求增长迅速。促使工程师开发专门针对深度学习的电子硬件加速器。NTT Research 高级科学家、麻省理工学院量子光子学实验室的访问科学家 Ryan Hamerly 描述了解决该问题的一种非常不同的方法——使用光学处理器：用光子代替电子执行神经网络计算。要了解光学如何发挥作用，需要对计算机目前如何进行神经网络计算有所了解。作者和他的同事为使用光执行神经网络计算而设计的光子芯片上的图案。相关报道：https://spectrum.ieee.org/computing/hardware/the-future-of-deep-learning-is-photonic具有里程碑意义的 CRISPR 试验显示出对抗致命疾病的希望研究人员首次将 CRISPR-Cas9 （针对主要在肝脏中制造的蛋白质）注入血液，临床试验的初步结果表明：治疗转甲状腺素蛋白淀粉样变性多发性神经病（ATTR）的CRISPR基因编辑疗法NTLA-2001在Ⅰ期临床试验中取得积极结果：单剂NTLA-2001导致血清中的转甲状腺素蛋白（TTR）水平平均下降87%，最大可达96%。该疗法由马萨诸塞州剑桥的 Intellia Therapeutics 和纽约塔里敦的 Regeneron 开发。未来将看到基因组编辑更广泛的应用。CRISPR-Cas9 复合物（白色和蓝色）可以切割 DNA（绿色），使致病基因失效。论文链接：https://www.nature.com/articles/d41586-021-01776-43D 生长材料可以加快智能建筑和机器人新技术的生产劳伦斯伯克利国家实验室和加州大学伯克利分校的研究团队开发出一种纳米粒子复合材料，可以长成 3D 晶体。这种新材料——3D PGNP（polymer-grafted nanoparticle）晶体适用于智能建筑的纳米级光子学和机器人的执行器等。3D 生长的 100-200 纳米晶体圆盘的 STEM 断层扫描图像。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-021-22950-2相关报道：https://phys.org/news/2021-06-scientists-3d-grown-material-production-technologies.html美国太平洋西北国家实验室的一组科学家创造了一种可持续 600 次循环的锂金属电池，将电池的寿命提高到了创纪录的水平，为未来电动汽车制造更轻、更便宜、更耐用的电池这一目标迈出了重要一步。该研究于 6 月 28 日发表在《Nature Energy》杂志上。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41560-021-00852-3相关报道：https://techxplore.com/news/2021-06-longer-lived-lithium-metal-battery-electric-vehicles.html悉尼大学和日本国家材料科学研究所 (NIMS) 的科学家们发现，纳米线的人工网络可以在受到电刺激时以类似大脑的方式进行调整。通过将纳米线网络保持在「混沌边缘」的类似大脑的状态，它可以以最佳水平执行任务。这表明神经智能的潜在本质是物理的，该发现为人工智能的发展开辟了一条令人兴奋的途径。自组装 Ag-PVP NWN 的光学显微镜图像（比例尺 = 100 μm）。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-021-24260-z相关报道：https://phys.org/news/2021-06-edge-chaos-pathway-artificial-intelligence.amp华盛顿大学的研人员利用光子二聚体，开发了一种确定性、高保真两位量子逻辑门。这种新的逻辑门比目前的技术效率高几个数量级。在理想情况下，保真度高达 97%。论文链接：https://journals.aps.org/pra/abstract/10.1103/PhysRevA.103.052610相关报道：https://www.eurekalert.org/pub_releases/2021-06/wuis-anp062921.php具有光子集成芯片的 18.8 Gbps 实时量子随机数发生器目前，只有体积大、速度相对较慢的量子随机数发生器 (QRNG) 才能实现与量子物理基本定律相当的随机性水平。现在，中国科学家展示了迄今为止最快的实时 QRNG，使设备更快、更便携。该设备将最先进的光子集成芯片与优化的实时后处理相结合，用于从真空态的量子熵源中提取随机性。论文链接：https://aip.scitation.org/doi/10.1063/5.0056027相关报道：https://www.eurekalert.org/pub_releases/2021-06/aiop-qrn062521.php去年LIGO/Virgo引力波探测器找到了两例引力波信号：GW200105和GW200115两个事件。由包括Northwestern University 研究人员在内的一个国际天体物理学家团队发现，两个事件——仅相隔 10 天——标志着有史以来第一次探测到黑洞与中子星合并。论文链接：https://iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8213/ac082e相关报道：https://phys.org/news/2021-06-black-holes-swallow-neutron-stars.html
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机器学习是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。
在学术研究领域，人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体（intelligent agent）
机器学习：引力波探测的功臣
