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）

柴达木盆地清洁能源产业发展释放“链式”效应******

　　中新网西宁1月11日电 (李隽)11日，记者从青海省海西蒙古族藏族自治州获悉，2022年以来，该州聚焦规划引领、错位发展、一体推进和多能互补，持续推进清洁能源产业发展稳中求进，清洁能源生产和清洁能源消纳呈现“双轮驱动”发展，清洁能源产业链释放“链式”效应。

　　截至目前，该州新能源产业装机总规模达到1207万千瓦，在建大基地项目750万千瓦，在建市场化项目1100万千瓦。

　　青海省地处青藏高原东北部，水电资源丰富，太阳能资源得天独厚，风资源居全国前列，可用于光伏、风电建设的荒漠化土地资源丰富，是中国重要的能源接续基地。其中地处柴达木盆地的海西州年平均光照3000小时以上，是中国太阳能资源最丰富的地区之一。

　　据悉，该州制定《海西州清洁能源产业发展“十四五”规划》《打造清洁能源产业高地海西行动方案》，确立全州风电光伏装机至少达到3000万千瓦，清洁能源占一次能源消费比重和可再生能源电力消纳权重均须超出全省平均水平目标。对标4条特高压电源基地，依托“风光”和土地资源，厘清每个新能源园区的空间边界和整装开发片区，加快交通设施、电力走廊等基础设施建设，保障新能源企业“拎包入住”。

　　依据海西州经济发展布局和区域资源优势，设立新能源发电集群产业分链、光伏装备制造产业分链、风电制造产业分链、新型储能电力系统产业分链、零碳产业园分链等7条分链，坚持因地制宜、分类开发，明确清洁能源各产业链发展方向，形成错位互补的发展格局。

　　海西州坚持“源网荷储”一体化推进，优化整合电源侧、电网侧、负荷侧资源，构建“以荷定源”“负荷先行”“荷源一体”等“源网荷储”一体化就地就近消纳发展模式，使新能源变成产业项目的招商配置资源，让清洁能源在产业发展中真正发挥出链式效应。

　　该州统筹把握清洁能源发展特征，利用常规电源，合理配置储能，着力提升可再生能源消纳水平，实现风光热储、风光水储、风光火储协同发展，提高电源质量水平，为能源供需提供保障。目前，中广核、鲁能等重大光热项目建设正在稳步推进。(完)