本周科技看点速递
（10.7-10.13）
1 如何用生成式 AI 定义我们的未来？
2 异构预训练Transfomer多机器人操作技能学习
3 脑科学的“登月时刻”？果蝇大脑连接组完整绘制！
4 灵感源自猫眼的仿生人工视觉
5 硅谐振器红外成像打造芯片级红外成像系统
6 多材料三维微纳制造技术
7 一维“全同”半导体条带阵列制造
8 直升机涡轴发动机压气机冲蚀磨损研究
9 气溶胶合成新技术，拓展高熵材料的设计合成边界
10 结合植物蛋白和金属镓的抗菌液态金属新材料
01
计算机科学
如何用生成式 AI 定义我们的未来？
人工智能（AI）当下及未来的进步，意味着它在解决先前被视为棘手难题的能力上实现了阶段性的转变。随着公司继续创新人工智能系统并将其集成到当前产品中，我们有责任问自己：我们想要构建的未来是什么？近日，微软研究人员在Nature Computational Science期刊发表一篇Comment，探讨了生成式AI带来的道德问题和对社会未来的影响。
在生成式人工智能中，大型语言模型 (LLM) 是近期取得许多进展的原因。人工智能提高了各种知识工作环境中参与者的生产力，例如编程、写作、咨询和客户支持。值得注意的是，生产力的提高在参与者之间并不均匀分布。生成式人工智能对新手和低技能工人的帮助，比对经验丰富和熟练的工人的帮助更大。结果表明，在知识工作领域，人工智能正在充当一种平衡力量。从劳动力来看，鉴于生成式人工智能可以带来经济效益，而且在了解和使用人工智能的人之间存在差异，人们担心人工智能可能会加剧现有的经济不平等。为了抵消这种影响，无论是否通过基于社区的参与式设计，从事生成式人工智能工作的工程师都应该与他们目前未服务的社区成员合作，以了解人工智能如何为这些社区提供价值。
此外，人工智能还可以深刻影响任务、工作和职业。当出现技术创新（如生成式人工智能）时，机器可以解决的问题集会增长，涵盖人类过去解决的一些问题。人们的职业往往与他们自己的个人身份和自我价值交织在一起。当出现技术创新（如生成式人工智能）时，机器可以解决的问题集会增长，涵盖人类过去解决的一些问题。因此，一些过去从事新任务的人类被取代，出现了需要解决的新问题。在这种情况下，尤其重要的是要考虑到那些拥有权力或自主权，来决定他们与人工智能系统的关系的人之间存在不平等。
根据作者的分析，训练 AI 系统的工人有三种前进的方式：（1）倡导公平和公正的工作条件，推动以道德的方式对待自身。（2）改变有关公平公正工作实践的法律。（2）在线劳动力市场中，促进工人的数量多于工作量。因此，在特定平台上提供工作的公司可以利用他们拥有的权力迫使平台确保工人得到公平对待。没有人知道我们将走向什么样的未来。与其关注人工智能将把社会带向何方，不如关注当下，并以此指导我们朝着令我们满意的结果前进。这样，无论社会最终走向何方，我们都可以确保我们对目前所取得的成就感到满意。
图1 论文配图
（图源：sorbetto / Getty Images）
简评：
@清华大学机械系2023级硕士生 李明暄
研究者们深入探讨了人工智能（AI）对社会的深远影响，特别是生成式人工智能（LLM）如何改变知识工作和加剧或缓解社会不平等。我们能够认识到，AI技术获取不平等的问题（如教育、收入和性别差异）和AI背后的人力劳动问题，都有可能对社会造成深远的影响。对这些问题的思考有助于我们理解和思考AI如何人类共建未来。
异构预训练Transformer实现
多机器人操作技能学习
通用机器人模型目前最大的障碍是异构性。这一问题的困难性在于，必须收集全方位——每个机器人、任务和环境的特定数据，且学习后的策略还不能泛化到这些特定设置之外。近日，何恺明带队的MIT、Meta FAIR团队提出了异构预训练Transformer（HPT）模型。该研究工作预训练一个大型、可共享的神经网络主干，就能学习与任务和机器人形态无关的共享表示。换句话说，可以在策略模型中间放置一个可扩展的Transformer，而不用从头开始训练。
受到多模态数据学习的启发，HPT使用了特定于本体的分词器（stem）来对齐各种传感器输入，映射为固定数量的token，之后送入Transformer结构的共享主干（trunk），将token映射为共享表示并进行预训练。在对每种本体的输入进行标记化（tokenize）之后，HPT就运行在一个包含潜在token短序列的共享空间上运行。论文提到，这种层次结构的动机来源于人类身体的脊髓神经回路层面中，特定运动反应和感知刺激之间的反馈循环。预训练完成后，使用特定于任务的动作解码器（head）来产生下游动作输出，但所用的实例和任务在预训练期间都是未知的。预训练包含了超过50个单独的数据源，模型参数超过1B，模型的代码和权重都已公开发布。
实验结果表明，HPT优于多个基准模型，并在模拟器基准和真实世界环境中，将未见任务微调策略性能提升20%。预训练的HPT在面对不同姿势、物体数量、相机配置、光照条件时，表现出更好的泛化能力和鲁棒性。在真实环境中，HPT加持下的机器人本体，能够自主向柴犬投食。而且，即便在操作过程中洒了一地狗粮，机器人也能用抹布将其收到一起。而在模拟环境中，HPT架构让机器人任务操作，更加精准。
这项研究被NeurIPS 2024接收为Spotlight。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2409.20537
图2 HPT中的stem架构
简评：
@清华大学机械系2023级硕士生 李明暄
异构预训练模型为机器人学习领域中的“异构性”问题提供了一个创新的解决方案。这个模型通过预训练一个大型、可共享的神经网络主干，学习与任务和机器人形态无关的共享表示，从而解决了机器人策略模型泛化能力不足的问题。该研究有望为机器人基础模型铺平道路。
脑科学的“登月时刻”？
果蝇大脑连接组完整绘制
科学家们首次完整绘制了果蝇的成年大脑连接组！果蝇大脑的完整连接组——也就是神经元连接的“高清无码”地图——终于绘制完成了！这可是个相当于绘制了一座复杂城市所有建筑、街道和线路的超级工程！🤯 这项研究发表在《自然》杂志的九篇系列论文中，被誉为神经科学领域的里程碑事件。
这项研究毫无疑问可以帮助科学家们理解大脑如何运作： 理解电信号如何在神经元之间传递，从而驱动复杂的生物行为，例如学习、记忆、决策等等；推动神经科学研究，有了这张“线路图”，研究人员就可以更深入地研究果蝇大脑中视觉、嗅觉、行走、决策等基本功能的神经活动，并探索这些神经活动是如何与行为联系起来的；以及促进其他连接组项目， 这项成果将推动斑马鱼、小鼠甚至人类大脑连接组的绘制工作。绘制人类大脑连接组，被认为是神经科学领域的终极目标。
图3 FlyWire项目主页
简评：
@清华大学机械系2024级硕士生 王禹
这项研究使用了机器学习算法来识别和重建神经元及其突触，并由数百名志愿者手动校对。如果没有 AI 的帮助，这个任务如果只靠一个人完成，需要 33 年，而现在，他们只用了 3 年左右就完成了！让数百名非专业志愿者可以像玩游戏一样，手动校对 AI 生成的 3D 神经元和突触重建结果。 这不仅提高了重建的准确性，还大大加快了研究进度用于 FlyWire 的技术，特别是将 AI 与众包相结合进行校对的方法，将有助于加快类似项目的进展，如小鼠和斑马鱼的相关研究工作，甚至包括人类的大脑。
02
先进制造
仿生成像再发Science子刊
灵感源自猫眼的人工视觉
近日，首尔大学Dae-Hyeong Kim院士团队在Science Advances刊发题为“Feline eye–inspired artificial vision for enhanced camouflage breaking under diverse light conditions”的人工视觉最新进展。
具体地，研究人员提出了一种新型的人工视觉系统，灵感来源于猫的眼睛结构，特别是其垂直的瞳孔和反光层（tapetum lucidum）。该系统设计为在单目框架下实现优越的物体检测和识别能力。通过使用狭缝状椭圆形光圈和半球形硅光电二极管阵列下方的金属反射器，该系统有效减少了过量光线并增强了光敏感性。
研究团队首先设计了一个包含可调光圈的光学系统，其核心是一个半球形硅光电二极管阵列，该阵列结合了图案化的金属反射器，模仿猫眼的反光层结构。使用光线追踪方法模拟了不同光圈形状的成像特性。模拟结果显示，使用垂直光圈的系统在目标物体和背景之间保持了更好的对比度，有效地克服了伪装现象。在明亮环境下，垂直光圈能够防止过量光线的进入，保持清晰的焦点；而在昏暗条件下，光圈的全开状态则最大化了光线的摄入。研究团队进行了多组实验。在不同的光照条件下，使用真实的物体进行成像测试。测试结果表明，受猫眼启发的视觉系统在检测伪装物体方面表现优异，特别是在背景复杂或光照变化剧烈的情况下。实验中，系统能够在不同环境下快速调整光圈形状，以适应变化的光照条件。
为了解决光敏感性不足的问题，研究团队对光电二极管阵列进行了优化。通过在阵列后方集成图案化的金属反射器，显著提高了光的吸收效率。实验结果显示，集成反射器的光电二极管在可见光波长范围内的光吸收效率提高了52%。这一创新设计使得系统在低光照条件下依然能够清晰地捕捉到目标物体。
图4 猫眼仿生示意图
简评：
@清华大学机械系2024级硕士生 王禹
本文提出的受猫眼启发的人工视觉系统，不仅在物体检测和伪装破坏方面表现出色，还为未来的仿生视觉技术提供了新的思路和方法。研究表明，仿生设计能够有效提升人工视觉系统的性能，减少对计算资源的需求。未来的研究可以进一步探索如何提高系统的像素密度和光学特性，以满足更复杂应用场景的需求。同时，结合机械驱动的摄像头位置调整技术，有望扩展系统的视场，为移动机器人在动态环境中的应用提供更强的支持。
硅谐振器红外成像打造
芯片级红外成像系统
近日，一支来自英国诺丁汉特伦特大学的科研团队最近开发出一种基于硅谐振器的红外成像技术，能够将红外光高效转换为可见光。这项创新技术利用硅超表面和四波混频原理，实现了宽谱红外成像，并显著降低了对信号光强度的要求。该技术在无创医学成像、食品质量控制和环境监测等领域具有广泛的应用潜力。科研团队正致力于将这一技术集成到芯片级别，以推动红外成像技术在多个领域的应用发展。
图5 红外成像系统
（来源：Light: Science & Applications）
简评：
@清华大学机械系2024级硕士生 苟镇韬
这项基于硅谐振器的红外成像技术具有高灵敏度、宽谱成像能力，并且成本效益显著。它在医学成像、环境监测和食品安全等领域具有广泛的应用潜力，有望推动相关领域的技术进步。
多材料三维微纳制造技术
最近，德国马普所智能系统研究所梅廷·斯蒂（Metin Sitti）教授实验室提出了一种创新的多材料三维微纳制造技术，该技术利用毛细力捕获策略在三维微纳米框架上沉积多种纳米材料，突破了传统双光子聚合技术在材料选择上的限制。通过在硅基板上进行表面亲疏水性分子修饰，并结合双光子加工技术，研究人员成功打印出聚合物微尺度三维框架模板。随后，通过毛细作用捕获并沉积纳米颗粒，实现了多种材料的三维微纳制造。这项技术在制备多功能微纳机器人方面具有巨大潜力，有望推动生物医学领域的创新应用，如靶向载药、细胞刺激和光热治疗等。
图6 制造技术示意图
（来源：Nature Communications）
简评：
@清华大学机械系2023级硕士生 苟镇韬
FiBa软执行器兼具轻量化和多功能特性，成功解决了传统软机器人的重量问题和泛化性问题。研究团队所实现的四种仿生运动模式成功展示了FiBa在爬行、攀爬、抓取、飞行等机器人任务中的应用，这是以往的软体机器人所难以实现的。该研究可能能够为为软机器人领域的执行器设计带来新的突破。
一维“全同”半导体条带阵列制造
近日，中国人民大学刘灿副教授和北京大学刘开辉教授领导的研究团队在低维材料制造领域取得重大突破，成功实现了一维“全同”半导体条带阵列的制造。这一成果在短时间内连续发表了两篇Science论文，被评价为该领域的里程碑式工作。研究团队创新提出了“多重界面耦合原子制造”策略，能够精确控制二硫化钨（WS2）条带的手性结构和极化方向，从而实现了一维半导体阵列的“全同”控制。此外，他们还提出了一种“晶格传质-界面外延”的新方法，用于制备二维菱方相晶体，突破了二维材料表面生长中的多项限制。这些研究成果不仅为新型功能化晶体的精准原子制造提供了新思路，而且有望推动自驱动光电探测及新机理太阳光伏等领域的技术发展。
(DOI:10.1126/science.adn9476)
图7 WS2带状阵列
（图源：Science）
简评：
@清华大学机械系2024级直博生 张佳悦
这项研究不仅展示了低维材料制造技术的巨大潜力，也为光电探测和光伏技术的发展开辟了新路径。通过精确控制材料的手性和极性，研究人员为未来光电器件的性能提升和集成化提供了可能，预示着光电子领域的一次重要进步。
直升机涡轴发动机压气机冲蚀磨损
研究取得新进展
近期，湖南科技大学与英国University of Huddersfield联合团队在直升机涡轴发动机压气机冲蚀磨损领域取得了重大突破。研究成果发表在《Wear》期刊上，该研究针对直升机涡轴发动机在高原和沙漠等环境中运行时，压气机叶片因吸入外部环境中的颗粒物而造成的连续冲蚀磨损问题，建立了颗粒连续冲蚀下的压气机瞬态分析模型。通过颗粒测速实验和钛合金冲蚀磨损实验，研究了不同时间下颗粒运动轨迹和叶片磨损区域的演变规律，为叶片的优化设计及抗冲蚀材料的研发提供了科学依据。这一研究对于保障直升机在极端恶劣环境中的安全稳定运行具有重要的应用价值和学术意义。
图8 文章内容整体介绍
（图源：Wear）
简评：
@清华大学机械系2024级直博生 张佳悦
这项研究不仅提供了对直升机涡轴发动机压气机冲蚀磨损机制的理解思路，而且为叶片设计和材料研发提供了重要指导，有望显著提升直升机在复杂环境中的运行安全性和可靠性。
气溶胶合成新技术，
拓展高熵材料的设计合成边界
近期，美国劳伦斯伯克利实验室与布法罗大学的研究团队，运用非平衡火焰气溶胶合成技术，成功制造出多种晶体形态的高熵氧化物纳米陶瓷，涵盖了岩盐型、尖晶石型、四方型、萤石型及金红石型等多种类型。此外，他们在单一萤石结构中高效地整合了22种金属阳离子，此举极大地拓宽了高熵材料的设计与合成范畴。
研究团队强调，他们的核心目标是研发一种革命性的合成技术，旨在打破传统热力学束缚，实现不互溶元素在单相结构中的有效融合，同时规避相分离问题，从而开辟新型无机材料的合成新路径。在这一过程中，休姆-罗瑟里规则构成了他们面临的主要障碍，该规则严格规定，构成材料的元素需具备相近的原子尺寸和晶体结构，这无疑严重制约了新材料的研发进程。
为了跨越这些限制，他们着手探索非平衡火焰气溶胶合成技术的潜力，力求突破传统合成方法在热力学上的局限。
起初，他们选取了几种基础二元体系进行试验，包括完全互溶的（NiMg）O、部分互溶的（NiAl）Ox以及完全不互溶的（NiZr）Ox，以此评估该技术在制备纳米陶瓷固溶体方面的效能。
实验结果显示，该方法能够高效地整合多种金属氧化物，形成单一相的纳米陶瓷，验证了其可行性。随后，研究团队进一步探究了氧化镍与其他金属氧化物的相容性。实验证明，即便是对于传统方法难以合成的元素组合，如氧化镍与二氧化锆，火焰气溶胶合成技术也能成功制备出均匀的固溶体，展示了其强大的合成能力。
图9 纳米陶瓷制备过程
简评：
@清华大学机械系2024级硕士生 李林殊
在本次研究中，主要采纳了一种普遍适用的非平衡策略，据此构建了一个囊括中熵及高熵材料（涵盖氧化物、合金、以及有机金属框架等范畴）的综合性数据库。该数据库的构建旨在挖掘这些材料在多元化新能源应用领域中的潜在价值。通过这一途径，成功实现了对材料结构、成分以及形态在原子尺度上的精确调控。此外，该团队还具备了深入探究某些特定材料颗粒精细结构的能力。例如借助先进的4D扫描透射电子显微镜重建技术能够精确地揭示材料内部缺陷与其性能之间错综复杂的关系。
03
生物工程
结合植物蛋白和金属镓的
抗菌液态金属新材料
近期，清华大学的研究团队成功研发出一种创新的口服纳米药物，该药物凭借其精准靶向能力和对病灶免疫微环境的有效调控，为溃疡性结肠炎提供了一种快速且安全的治疗方案。这一突破不仅为溃疡性结肠炎的治疗策略开辟了新的希望，也为胃肠道和免疫紊乱疾病的新型口服药物研发奠定了坚实的基础。
以往，溃疡性结肠炎的治疗面临两大挑战：一是局部药物递送困难，二是肠道微环境的免疫调节复杂。此次研究通过采用一种高效的“双管齐下”策略，不仅提升了治疗效果，还显著降低了副作用。溃疡性结肠炎患者的肠道微环境中，活性氧（ROS）水平较高，这往往导致免疫系统的紊乱。
为了应对这一挑战，研究团队设计并合成了一种对活性氧响应的ε-聚赖氨酸，并将其作为高效的活性氧清除剂。通过去溶剂法，团队成功制备出纳米颗粒，并利用层层累积自组装技术（LBL），在纳米颗粒外层依次包裹了壳聚糖和低分子量肝素，从而打造出一种靶向制剂。研究发现，炎症细胞表面高表达的整合素-α4和整合素-αM能被低分子量肝素特异性地靶向。通过体内外实验，结合成像技术和流式细胞术的定量分析，团队进一步验证了这一发现。
此外，团队还发现，聚赖氨酸中的活性氧敏感键能够迅速有效地清除微环境中的活性氧，从而实现“双管齐下”的治疗效果，为溃疡性结肠炎的有效治疗提供了可能。
这种设计不仅简洁明了，而且具有极高的适应性，对于开发针对自身免疫性疾病的整合素靶向治疗策略具有重要的指导意义。
图10 纳米药物作用流程图
简评：
@清华大学机械系2024级硕士生 李林殊
本次设计的靶向递送系统包含两大核心组件：活性氧清除组件和靶向定位组件。这两个组件相互协同，共同实现了对炎症部位的精准靶向以及原位高效清除活性氧的双重功能。展望未来应用，借鉴此模块化设计理念，我们可以针对各种疾病微环境的特异性，创新研发多功能靶向口服递送系统，从而拓展出多种高效靶向递送功能成分的新途径。更进一步，通过不断优化制备流程，并选用具备更高生物相容性和安全性的材料，我们有理由相信，在未来数年内，有望突破溃疡性结肠炎在临床治疗中缺乏特效药物的现状。
04
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供稿 | 清华大学机械工程系研究生分会
主办 | 清华大学机械工程系研究生分会
文字丨机械系研会学术部
编辑丨潘智辉
审核丨王健健、钱泓宇、李明暄
