2023年國外十大科技新聞揭曉！
【化工儀器網(wǎng) 時(shí)事熱點(diǎn)】科技新聞是科技領(lǐng)域新近發(fā)生的事實(shí)的報(bào)道。改革開放以來，我國科技事業(yè)正日益進(jìn)入興盛時(shí)代，新聞媒介與廣大受眾對科技成果及其報(bào)道的關(guān)心程度也超過了以往任何時(shí)候。由于黨和國家對科技工作的重視，一個(gè)依靠科技促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大好局面正在形成。
12月25日，由科技日報(bào)社主辦、部分兩院院士和媒體人士共同評選出的2023年國內(nèi)、國際十大科技新聞揭曉。從活體中的電極，到引力波的“歌聲”；從單原子水平的探索，到廣袤太空里中國人自己的實(shí)驗(yàn)室；從人類對自身細(xì)胞級的了解，到人工智能真正走入我們的生活……2024年即將開啟，前行不輟的科學(xué)家們，向著科技新紀(jì)元一步步邁進(jìn)。
1.活體組織中“長出”電極
瑞典研究人員通過注入以酶作為“組裝分子”的凝膠，再利用人體分子作為觸發(fā)器，首次成功地在活體組織中培育出電極。今年2月發(fā)表在《科學(xué)》雜志上的這項(xiàng)成果，為在生物體中形成完全集成的電子電路鋪平了道路。這種直接在活體組織內(nèi)創(chuàng)建電子電路的方法，提供了通過神經(jīng)系統(tǒng)電信號或調(diào)節(jié)神經(jīng)回路就能治療疾病的途徑。
2.雄性小鼠產(chǎn)生功能性卵細(xì)胞
雄配子和雌配子——分別為精子和卵母細(xì)胞(卵子)，由名為原生殖細(xì)胞的一類干細(xì)胞產(chǎn)生。這些干細(xì)胞分化成配子，需要性染色體發(fā)揮正常功能?！蹲匀弧冯s志3月發(fā)表的論文報(bào)告了一項(xiàng)干細(xì)胞研究重磅成果：將雄性小鼠干細(xì)胞轉(zhuǎn)化為雌性細(xì)胞并產(chǎn)生功能性卵細(xì)胞。這些卵細(xì)胞在受精后得到的胚胎中，約有1%能產(chǎn)生健康的后代。這是一項(xiàng)能啟發(fā)或推動(dòng)未來生育力的研究。
3.雙縫實(shí)驗(yàn)在時(shí)間維度重建
2023年4月，英國科學(xué)家借助一種能在飛秒(千萬億分之一秒)內(nèi)改變特性的“超材料”，在時(shí)間而非空間維度重現(xiàn)了著名的雙縫實(shí)驗(yàn)。最新實(shí)驗(yàn)揭示了更多光的基本性質(zhì)，也為創(chuàng)造出能在空間和時(shí)間尺度上精細(xì)控制光的終極材料奠定了基礎(chǔ)。這項(xiàng)成果未來或有多種應(yīng)用，例如用于信號處理和通信或光計(jì)算的光開關(guān)。
4.國際團(tuán)隊(duì)公布引力波背景輻射劃時(shí)代發(fā)現(xiàn)
2023年6月，科學(xué)家們第一次“聆聽”到了在宇宙中蕩漾著的引力波永恒合唱，聲音比預(yù)期要大得多。這是針對引力波背景的劃時(shí)代重大發(fā)現(xiàn)。此次探測到的引力波背景最可能的來源是陷入“死亡螺旋”的一對超大質(zhì)量黑洞。這些黑洞龐大到能達(dá)到數(shù)十億個(gè)太陽質(zhì)量。由于幾乎所有星系，包括銀河系中心都盤踞著這樣一個(gè)黑洞怪物。因此當(dāng)兩個(gè)星系合并時(shí)，它們的超大質(zhì)量黑洞會(huì)相遇并開始相互繞轉(zhuǎn)。一旦兩個(gè)黑洞足夠接近，就有可能被脈沖星計(jì)時(shí)陣列觀測到。
5.單原子X射線信號首次探到
讓材料檢測方式發(fā)生歷史性突破，并不是僅僅依靠設(shè)備升級就可以，科學(xué)家們需要從原子水平進(jìn)行革新。6月，來自美國俄亥俄大學(xué)、阿貢國家實(shí)驗(yàn)室、伊利諾伊大學(xué)芝加哥分校等的科學(xué)家，首次拍攝到了單原子X射線信號，這一突破性的成就有望徹底改變?nèi)藗儥z測材料的方法。
因?yàn)閱蝹€(gè)原子產(chǎn)生的X射線信號極其微弱，傳統(tǒng)探測器的靈敏度不足以檢測到它。為解決這個(gè)問題，該團(tuán)隊(duì)在傳統(tǒng)的X射線探測器上添加了一個(gè)鋒利的金屬尖端，該探測器放置在待研究樣品上方僅1納米處。當(dāng)銳利的尖端在樣品表面移動(dòng)時(shí)，電子穿過尖端和樣品之間的空間產(chǎn)生電流，這本質(zhì)上檢測到每個(gè)元素獨(dú)特的“指紋”，從而使該研究人員將掃描隧道顯微鏡的超高空間分辨率與強(qiáng)X射線照明提供的化學(xué)靈敏度結(jié)合了起來。
6.人類Y染色體組裝與分析完成
人類Y染色體由于結(jié)構(gòu)復(fù)雜一直很難測序和組裝。超過一半的Y染色體在當(dāng)前的人類參考基因組組裝中缺失，導(dǎo)致人們對Y染色體的認(rèn)識很不全面，限制了對其組成、復(fù)雜性以及在不同人群間差異的理解。作為“端粒到端粒”聯(lián)盟的一部分，由美國國家人類基因組研究所領(lǐng)導(dǎo)、包括約翰斯·霍普金斯大學(xué)、加州大學(xué)圣克魯斯分校等多家機(jī)構(gòu)的科學(xué)家，此次報(bào)道了完整的人類Y染色體的62460029個(gè)堿基對序列。這次的組裝糾正了當(dāng)前人類參考基因組組裝中關(guān)于Y染色體的多個(gè)錯(cuò)誤，同時(shí)還向參考基因組中添加了逾3000萬個(gè)堿基對，揭示了多個(gè)基因家族的完整結(jié)構(gòu)，并確認(rèn)了41個(gè)新的蛋白質(zhì)編碼基因。在另一篇論文中，聯(lián)合團(tuán)隊(duì)組裝了代表世界21個(gè)不同人群的43名男性的人類Y染色體。這些組裝結(jié)果更詳細(xì)闡釋了Y染色體在18.3萬年的人類演化歷史中的遺傳差異。
《自然》雜志8月發(fā)表的兩篇論文公布了人類Y染色體的組裝和分析。這項(xiàng)全球100多名科學(xué)家參與的研究，填補(bǔ)了當(dāng)前Y染色體參考的諸多空白，帶來了對不同人群演化和變異的見解。
7.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)出全新蛋白質(zhì)
8月，美國麻省理工學(xué)院團(tuán)隊(duì)宣布將注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，以更好地理解和設(shè)計(jì)蛋白質(zhì)。該方法將幾何深度學(xué)習(xí)與語言模型的兩種優(yōu)勢結(jié)合起來，不僅可預(yù)測現(xiàn)有蛋白質(zhì)特性，還可設(shè)想自然界尚未設(shè)計(jì)出的新蛋白質(zhì)。此次新模型通過對基本原理建模，將大自然發(fā)明的一切作為基礎(chǔ)，重新組合了這些自然構(gòu)建塊。團(tuán)隊(duì)在訓(xùn)練模型時(shí)，根據(jù)不同蛋白質(zhì)的功能來預(yù)測它們的序列、溶解度和氨基酸組成部分。然后，在收到新蛋白質(zhì)功能的初始參數(shù)后，模型發(fā)揮出創(chuàng)造力并生成了全新的結(jié)構(gòu)。
8.中國國家太空實(shí)驗(yàn)室正式運(yùn)行
8月18日，中國載人航天工程辦公室傳來喜訊：中國國家太空實(shí)驗(yàn)室正式運(yùn)行，空間應(yīng)用正有序展開、成果頻現(xiàn)。截至目前，空間站已開展了60余個(gè)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目、上萬次在軌實(shí)驗(yàn)，獲得了近60TB原始實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，下行了300余個(gè)科學(xué)實(shí)驗(yàn)樣品。
9.迄今最全人腦細(xì)胞圖譜發(fā)布
10月，同時(shí)刊發(fā)在美國《科學(xué)》《科學(xué)進(jìn)展》和《科學(xué)·轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)》雜志上的21篇論文，公布并闡釋了迄今最全的人類大腦細(xì)胞圖譜。多國科學(xué)家參與的這一系列研究，揭示了3000多種腦細(xì)胞類型的特征，將有助于深入理解人類大腦的獨(dú)特之處并推進(jìn)腦部疾病和認(rèn)知能力等研究。這一系列研究首次在單細(xì)胞水平上繪制了人類大腦圖譜，顯示其復(fù)雜的分子相互作用，為更好理解人腦奠定了基礎(chǔ)。
10.大型語言模型不斷迭代升級
12月6日，谷歌公司宣布推出一種名為Gemini的新人工智能模型，并聲稱該模型在一系列智力測試中的表現(xiàn)優(yōu)于GPT-4模型和“專家級”人類。谷歌聲稱，Gemini的中檔Pro版本擊敗了其他一些模型，例如OpenAI的GPT3.5，但更強(qiáng)大的Ultra超過了所有現(xiàn)有AI模型的能力。它在行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)MMLU基準(zhǔn)上的得分為90%，而“專家級”的人類預(yù)計(jì)能達(dá)到89.8%。這是人工智能首次在測試中擊敗人類，也是現(xiàn)有模型中得分最高的。
該測試涉及一系列棘手的問題，包括邏輯謬誤、日常場景中的道德問題、醫(yī)療問題、經(jīng)濟(jì)和地理問題。在同一測試中，GPT-4的得分為87%，LLAMA-2的得分為68%，Claude 2的得分為78.5%。Gemini在其他9項(xiàng)常見基準(zhǔn)測試中的8項(xiàng)中擊敗了所有這些模型。
(資料來源：科技日報(bào))
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