2016年十大創新技術

環宇

全新抗生素化合物

哈佛大學化學生物學教授安德魯·邁爾斯和他的團隊，找到了從頭合成大環內酯的方法。

大環內酯是抗生素的一大門類，可以治療一般的細菌感染，包括肺炎、鏈球菌性咽炎、耳部和皮膚感染，以及性傳播疾病。研究人員嘗試通過修改已有抗生素的化學性質，讓它們更有效地對付耐藥菌株，但多年來一直未取得什么進展。

邁爾斯和他的團隊在2016年5月發表于《自然》雜志的論文中表示，他們已經合成了超過300種新型化合物。研究人員使用了14種致病細菌進行實驗，發現大多數化合物可以抑制細菌，而且有很多可以殺死耐藥菌株。

量子衛星

2016年8月，中國科學院成功地將世界第一顆量子衛星送入軌道，為建立安全的通信加密法邁進了一大步。

中國科學院的這一項目名為“量子科學實驗衛星”（QUESS），是與奧地利科學院合作的。該項目利用衛星向距中國境內1200千米的兩個觀測站傳輸量子密鑰，這一距離是目前最遠傳輸紀錄的8倍。如果中國研究人員創造了量子密鑰傳輸距離的新紀錄，那么未來的衛星就能提供一個軌道平臺，建立起不可攻破的“量子互聯網”。

會制冷的衣服

納米多孔纖維讓穿著者感到涼快，這可以減少人們對空調的需求。

斯坦福大學材料科學與工程學教授崔屹和他的團隊發現，一種用于制造鋰離子電池的納米多孔聚乙烯材料（nanoPE），可以讓這些輻射散發出去。與棉質衣服相比，nanoPE可以讓模擬的人體皮膚多降溫2℃。崔屹的團隊于2016年9月在《科學》雜志上報告了這一發現。崔屹表示：“如果你穿上nanoPE的衣服，只要外部溫度比你的體溫稍低，你就會感到涼快。”崔屹相信，如果這種材料能夠通過這些測試，就可以用于制作制服和護士服，供工廠和醫院的工作人員使用。

替代外科手術的微型機器人

麻省理工學院的研究人員發明了一個原型機器人，可以在胃里完成簡單的手術，而且完全不需要切口或連接外部的纜線——病人只需把機器人口服下去就行了。

盡管這款機器人還沒在活體動物或人體內進行測試，但負責這一機器人項目的工程師丹妮拉·魯斯認為，這樣的目標是可以實現的。“性能更強的機器人”也許有一天可以通過自帶的傳感器診斷體內出血點;而無須外科手術就能移除體內異物，也將是一個巨大的進步。

能發現貧窮地區的軟件

2015年，聯合國定下一個目標，希望2030年前在世界范圍內消除極端貧困。這個目標很大膽，但第一步就是要找到最窮的人都在哪里。

美國斯坦福大學地球科學系統助理教授馬紹爾·博克和他的團隊認為，可以用機器學習的方法來改進人造衛星成像研究。研究人員利用非洲5國的日間和夜間衛星圖像來訓練圖片分析軟件。在綜合了日間和夜間的圖片數據后，計算機“學會”把日間圖片的特征（道路、城市區域和農業用地）與不同水平的夜間亮度關聯起來。

當訓練結束后，博克的軟件可以僅僅根據白天的衛星圖片發現貧困區域的位置。接下來，博克和他的團隊希望可以用他們的新技術，繪制一張全非洲的貧困狀況地圖。

用超級原子制造超級分子

新方法能夠設計出超越元素周期表限制的原子、分子和有用材料。

雖然化學家早在幾十年前就知道如何構建超級原子，但一直找不到一種可靠的方法將它們連接成更大型的結構。

現在，哥倫比亞大學化學系教授柯林·納科爾斯的研究團隊發現了一種方法，即可以用超級原子來制造“設計分子”。這些合成結構能夠模擬天然分子的特性，同時材料科學家可以對這些特性進行“微調”，以達到某些特殊的目標。

到目前為止，該團隊已經制造出了由兩個或三個鈷-硒超級原子組成的分子。研究人員認為，利用超級原子的構建原理，還可以合成更為特殊的材料，這類材料有潛力應用在柔性傳感器、智能衣服和高能效電池等領域。

抗病毒終極方案

一個罕見的遺傳突變也許可以催生出能對抗所有病毒的藥物。

眾所周知，病毒很擅長躲避人造藥物的攻擊，但它們面對罕見基因突變ISG15時卻很無力。帶有這個突變的人能更好地抵御大多數可以感染人類的病毒——但每1000萬人中只有不到1人攜帶這一突變。美國西奈山伊坎醫學院的杜贊·博古諾維奇和他的研究團隊以6個攜帶這種基因突變的人為研究對象，并在2016年5月的《自然——通訊》上發表了研究結果。他們發現，ISG15突變使得細胞失去了一個調節炎癥的功能，而炎癥可以幫助人體抵抗病毒。

博古諾維奇希望找到一種能模擬這一突變的藥物。目前，他和他的團隊正從1600萬種化合物中篩選有前景的抗病毒藥物。

新算法讓計算機學會橫向思考

人工智能方法可以讓計算機在視覺模式識別方面勝過人類。

借助“貝葉斯規劃學習”這個機器學習框架，計算機已經離這一飛躍不遠了。由紐約大學、麻省理工學院和多倫多大學的研究者組成的團隊證實，只需學習一個例子，使用了貝葉斯規劃學習方法的計算機就能比人更好地識別和復寫陌生的手寫字符。

貝葉斯規劃學習和深度學習有著本質上的差別。深度學習粗略地模擬了人腦基本的模式識別能力。這種機器學習方法用途廣泛且高效，能用來分解和重構未知字母，可以幫助人工智能應用推斷復雜現象（例如河中的水流）的因果模式，并根據這些模式，在完全不同的系統中解決問題。人類經常使用這種抽象的“橫向思考”能力，而貝葉斯規劃學習可以讓計算機也擁有相似的能力。

廉價診斷試紙

對埃博拉、肺結核等疾病的廉價、快速的篩查方法，可以挽救偏遠貧窮地區病人的生命。

比爾及梅琳達·蓋茨基金會資助的一家公司，正在研究超敏感瘧疾測試和結核診斷尿檢工具。華盛頓大學的生物工程教授保羅·耶格爾，也在研發一套檢測血液中埃博拉病毒蛋白的工具。這些測試只需幾美元，人們在使用前也不需要接受特殊訓練。

耶格爾和哈佛大學的化學教授喬治·懷特賽茲等研究者正各自獨立研究核酸試紙。耶格爾正在申請研究經費，用來研發快速廉價的寨卡、登革熱和黃熱病檢測技術。

碳呼吸電池

電化學電池能夠吸收大氣中的碳，將其轉化為電能。

2016年7月，康奈爾大學的兩位研究人員在《科學進展》上發表論文，描繪了一種能捕獲二氧化碳的電化學電池設計。該設計中，電池的正極由金屬鋁制成，這種材料非常便宜、豐富而又易于處理;陰極由多孔碳構成。研究人員往電池里注入氧氣和二氧化碳的混合物。鋁、氧氣和二氧化碳在電池內部反應，產生電能和草酸鋁。

通過碳排放計算可以得出，電池每消耗1千克鋁，可以吸收3.25千克的二氧化碳。