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新研发缪子成像技术助力文物古迹安全环保“体检”******

　　新华社兰州1月8日电（记者张文静、呼涛）经过长期积累与研究，兰州大学核科学与技术学院、稀有同位素前沿科学中心刘志毅教授团队成功研发出高精度宇宙射线缪子成像技术及相关设备，并首次对西安城墙等规模较大的文物古迹进行了健康“体检”。

　　始建于隋唐、扩建于明代的西安城墙，是中国现存历史最悠久、规模最宏大、保存最完整的古代城垣建筑，对研究中国古代社会的城市建设、历史文化、军事防御和建筑艺术都有很高价值。该团队介绍，历经数百年，西安城墙出现了部分坍塌、沉陷等现象，一些关键病灶深藏在墙体内部，对探测和勘探手段提出了更大挑战。深入了解城墙内部结构，并有针对性地修复，成为文物保护工作者以及科技工作者研究的重要课题。

　　据介绍，大型目标物的深部成像是长期以来困扰多个领域的难题。常规的内部探测方法有时会破坏目标物结构，不适宜文物古迹的内部探测，因此迫切需要研发更加安全、环保的创新技术和设备。兰州大学研发的高精度宇宙射线缪子成像技术及相关设备则提供了一种全新的解决思路。

　　“缪子是自然界的基本粒子之一，具有极强的穿透能力，可以实现大型目标物的无接触、深穿透和无损成像，与常规人工射线装置相比具有不可比拟的优势。基于缪子成像技术，我们研发出成套的高精度设备，可以较为精确地对规模较大的文物古迹进行安全的内部探测，助力文物古迹的考古与保护。”刘志毅告诉记者。

　　该团队表示，在西安城墙管委会的大力支持下，他们利用缪子成像技术及相关设备将西安城墙的58号马面区域作为首次试点探测目标，不仅探明了马面墙内部分区域明显的密度异常体，而且将其位置、形状、大小较为清晰地呈现了出来，是一次成功的实验研究。

　　记者了解到，该技术还在冰川科考、滑坡监测等领域有着广泛的应用前景。相关研究成果近期发表于《应用物理学杂志》，并被遴选为当期封面文章。

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）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）