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4月10日外媒科学网站摘要:为何找不到外星人?学者假说 ...
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4月10日外媒科学网站摘要:为何找不到外星人?学者假说:有些外星文明被AI消灭
时间:2024-4-11 09:32
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4月10日(星期三)消息,国外知名科学网站的主要内容如下:
《科学》网站(
www.science.org
)
美国黄石温泉研究揭示巨型病毒在生命早期扮演关键角色
美国黄石国家公园内沸腾的、充满微生物的温泉被许多研究者视为地球上生命初期形态的缩影。最新对黄石温泉的研究显示,“巨型病毒”在这些原始生态系统中起到了至关重要的作用,可能有助于推动进化的早期步骤。
这项发表在《通讯生物学》(Communications Biology)杂志的研究指出,探究古代病毒的进化对于理解生命早期发展至关重要。
自2003年巨型病毒被首次发现以来,它们因其与细菌相当的体积、远超一般病毒的基因组数量以及拥有类似细菌和其他细胞生命形式的特征而让生物学家感到震惊。这些巨型病毒不仅隐藏在深海红藻的基因组中,也生活在温泉中,为我们探索早期真核生物提供了一扇窗口。
《科学通讯》网站(
www.sciencenews.org
)
汗液中的蛋白质或能抵御莱姆病
在《自然通讯》(Nature Communications)杂志3月19日的一篇报告中,研究人员发现人类汗液中的一种蛋白质SCGB1D2,能够提供保护,阻挡伯氏疏螺旋体——一种通过蜱传播、引发莱姆病的细菌。实验室培养皿和小鼠实验显示,这种蛋白质能抑制伯氏疏螺旋体的增长。然而,一些人的SCGB1D2蛋白质发生变异,使其防护功能降低,从而增加了他们感染伯氏疏螺旋体的风险。
研究团队指出,未经变异的SCGB1D2蛋白质未来有可能作为治疗莱姆病的方法之一,莱姆病是美国和欧洲最常见的蜱传播感染疾病。此外,该蛋白质还可被开发为预防性药物,以防止伯氏疏螺旋体的扩散,尽管这需要一些工程上的调整。
《科学时报》网站(
www.sciencetimes.com
)
1
、超级人工智能:先进文明的
“
大过滤器
”
和外星生命之谜
在《人工智能:宇宙中高级文明稀缺的大过滤器》一篇文章中,来自英国曼彻斯特大学物理与天文系的迈克尔·加勒特(Michael Garrett)探讨了人工智能(AI)及其演进成人工超级智能(ASI)可能作为“大过滤器( Great Filter)”存在的理论。
“大过滤器”理论假设,宇宙中的有意识生命形式在成为跨星际文明之前,必须通过几个关键的演进阶段,其中至少有一个阶段极其难以通过。“大过滤器”核心思想在于,存在至少一个挑战如此之大,以至于几乎无任何物种能够克服它,从而进入到下一个发展阶段。
尽管“大过滤器”这一术语听起来似乎指的是某种外力的有意作用,但其实质是用来分析一系列特定事件在时间线上发生或未发生的相对概率。“大过滤器”可能意味着生命的起源虽然常见,但大多数生命形式永远不会发展到比简单的单细胞生物更为复杂的阶段。或许宇宙充斥着数十亿微生物,但它们并不构建星际航行器。
另一种可能是,“大过滤器”来自技术发展本身。可能每一个高级文明最终都会通过某种极端技术——如世界末日武器、纳米技术或恶意AI——导致自我灭绝。
虽然“大过滤器”仅是一个理论,但它在许多层面上逻辑合理,并为费米悖论——即为何我们尚未在统计上应该充满生命的宇宙中发现外星生命的证据——提供了一个可信的解释。我们尚未探测到任何外星技术证据,也未通过射电望远镜捕捉到外星生命的信号。
2
、沉浸式虚拟现实(
VR
)体验缓解癌症患者疼痛
针对大量癌症患者不得不面临的疼痛问题,止痛药成为了常规治疗的一部分。来自非营利医疗机构MedStar Health与乔治敦大学(Georgetown University
School)医学院的研究团队在一项临床试验中发现,短短10分钟的虚拟现实(VR)体验能显著减轻住院患者的疼痛感,这种减痛效果甚至在体验结束后一天依然持续。
本研究共计纳入128名遭受中至重度疼痛的癌症患者,他们要么接受通过iPad进行的10分钟引导想象练习,要么体验沉浸式VR中的宁静美景。参与者在体验前后均需在0到10分的量表上评估自己的疼痛程度。
结果显示,尽管两种方法均能减轻疼痛,但VR体验的效果尤为突出。相比引导想象练习组的平均降幅0.7分,VR体验组的平均疼痛评分下降了1.4分。
经历了VR干预的患者在体验后24小时内报告了持续的疼痛减轻,其疼痛评分平均比干预前低1.7分,而接受引导想象练习的患者仅见降低0.3分。
此外,体验沉浸式VR的患者还反映,他们的心理不适感也减轻了。
《每日科学》网站(
www.sciencedaily.com
)
1
、新技术
“
弯曲光线
”
有望彻底革新无线通信
一项发表在《通信工程》(Communications Engineering)杂志的新研究,由英国布朗大学和莱斯大学的研究团队共同完成,展示了一种解决无线通信领域一大难题的方法。目前的无线通信系统主要依赖微波辐射传输数据,但预计未来数据传输将转向太赫兹波段,其数据传输能力为微波的百倍。太赫兹信号的应用难题在于它们容易被固体物体阻挡,与微波不同,不能穿透固体。
为了解决这一问题,研究人员通过创新方法使太赫兹信号绕过障碍物,这一发现可能为无线通信领域带来革命性变化,证明了在太赫兹频率上运行的无线网络的可行性。
研究中引入了自加速光束的概念,这种电磁波特殊结构在传播过程中能自然弯曲。此前该技术已在光学频率上得到研究,现在则探讨其在太赫兹通信中的应用。
2、实验室培养脑组织合乎道德吗?涉及复杂伦理和法律问题
虽然通常称为“迷你大脑”,但实验室培养的脑组织并非真正的人类大脑。日本广岛大学的研究人员在《EMBO
Reports》期刊上发表的论文中,对这些从人类胎儿组织中培养出的类脑器官的伦理和法律复杂性进行了深入探讨。
研究凸显了建立全球统一监管框架的迫切需要,以应对胎儿脑类器官研究中的伦理和法律挑战,为科学进步的明智决策和管理提供了重要指导。
3、气候变化将如何影响粮食生产和金融机构
加州大学圣地亚哥分校全球政策与战略学院的研究团队开发了一种创新方法,评估气候变化对农业及金融影响的预测模型,旨在为面临气候灾害威胁的国家提供粮食安全与金融稳定的支持。
该研究发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS)上,其利用巴西的气候与农业数据,发现气候变化触发的农业连锁反应导致该国最大的公共银行之一面临增加的贷款违约风险。预计在未来三十年内,因气候变化而引起的贷款违约率可能增加7%。
研究的预测结果揭示了尽管全球气温普遍上升,但不同地区面临的挑战各不相同,强调了构建特定类型的实体与金融韧性的迫切需要。
随着气候变化逐渐成为全球性的安全挑战,该研究提供的方法论为政策制定者和救援机构在理解及应对气候变化引发的系统性风险方面提供了新的视角和工具。
《赛特科技日报》网站(
https://scitechdaily.com
)
1、AI是如何工作的?研究人员揭示机器学习背后的机制
当前人工智能技术已能与人类在图像分类等任务上展开竞争,但机器学习背后的具体机理何在?
图像分类是一个复杂的挑战,深度学习框架凭借其多层次结构——每层由众多过滤器构成——成功地应对了这一挑战。一般认为,图像在经过各层处理时,其特征及细节将被逐步凸显,尽管这些特征难以具体量化,机器学习的具体工作原理依旧充满未知。
以色列巴伊兰大学的研究团队在《科学报告》(Scientific Reports)杂志上发布的文章中揭示了机器学习成功的关键机制,即如何精确地执行分类任务。研究表明,每个过滤器能够识别特定的图像集合,且随着层数增加,识别过程越加精准。研究者发现了一种量化评估过滤器效能的方法。
这一发现不仅有助于深入理解人工智能如何工作,还能在保证准确性的前提下,提升系统的效率和简化架构。虽然AI技术持续领跑近期的技术创新,但深入了解其工作原理将开启更先进人工智能的大门。
2
、美国科学家在稀土元素提取上获得突破
镧系元素也被称为稀土元素,包括镧、铈、镨、钕等,在清洁能源技术如电动汽车和风力涡轮机等领域有着关键作用。自然界中的稀土元素常与其他元素混合,需通过工业分离以发挥它们的独特性能。然而,传统分离方法成本高昂,耗时且产生大量废物。
美国橡树岭国家实验室(ORNL)科学家开发的新技术,通过结合亲水与亲油两种物质,实现了对特定稀土元素的精确选择和提取。具体而言,亲水物资能捕获较轻的镧系元素,而亲油物资能捕获较重的镧系元素。该技术的创新之处在于,能够从化学混合物中高效提取有价值的元素,且在工业规模上具有可行性。
采用此技术,未来的提取过程预计将使用更小的设备、更少的化学品,并生成更少的废物,从而使新工艺在效率和环保性上均优于传统方法。(刘春)
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