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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）

周鸿祎委员：数字时代新风险丛生 安全不再是“附属品”******

　　【代表委员履职心语】

　　以下为采访摘要：

　　记者：在数字经济蓬勃发展的背景下，面临哪些新的安全挑战？有哪些建议？

　　周鸿祎：最大的安全挑战就是，数字经济是基于数字化技术，数字化技术带来的问题就是一切皆可编程，所有的东西都是软件，软件定义世界。万物互联时代，虚拟空间与物理空间打通，过去所有对虚拟世界的伤害都能变成物理世界的打击；还有大数据驱动业务，数据也变成了可攻击对象，过去数据就是起到存储作用，现在数据一旦瘫痪，就意味着业务停止。

　　具体来讲，网络攻击低成本、隐秘性，导致了现在网络攻击对手已经不再是“小毛贼”，那些勒索软件都是有组织的犯罪；此外，物联网、工业互联网、车联网使得基础设施包括工厂、变电站、交通设施等都成为攻击对象，攻击范围和原来完全不一样；再加上数字化技术本质都是软件，比如，5G通信、物联网、区块链、云计算、大数据、人工智能等，这些技术都属于复杂技术，本身都会有安全问题；还有，数字化带来很多场景的增加，比如，工业互联网场景、车联网场景等，其中，工业互联网涉及很多智能车床、数控车床联网，有很多智能设备和供应链连在一起，供应链又有很多中小企业；车联网还有一个挑战是，过去车厂跟用户不联网，现在用户都要安装App，访问车联网服务。这些改变使得网络数字化安全面临的挑战和威胁与原来网络时代完全不一样。

　　当前，传统行业纷纷进入产业数字化领域，要面临复杂的场景、复杂的数字化技术，就不能够等把这些东西建设好，再把安全作为一个附庸，买点软硬件来合规。我觉得国家一定要支持这些重要行业、关键基础设施，要做好数字化安全顶层设计。

　　过去相关行业遇到网络安全问题，都是找网络安全公司“买药吃”，吃再多“药”也没有真正变成能力的积累和沉淀。网络安全要从卖盒子、卖软件这种思路，转变成为帮助客户建立自己的“数字化医院”，也就是安全基建，要帮助很多城市、大型企业建立网络安全基础设施，有了安全基础设施，就像有了医院，再加上培养大量医生，也就是网络安全专家、网络安全运营人员，这样才能帮助很多单位真正地把自己的安全应对能力建立起来。（光明日报全媒体记者 李政葳 孔繁鑫）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）