科技資訊

迄今最大生物學

AI模型面世

科技日報2025年2月27日報道，英國《自然》網站近日報道了迄今最大的生物學人工智能（AI）模型Evo 2。該模型基于12.8萬個基因組的數據進行訓練，具備從頭編寫整個染色體和小基因組的能力，為設計全新基因組開辟了一條新路。

在前一代模型Evo1的基礎上，來自美國弧形研究所、斯坦福大學和英偉達公司的科學家攜手開發出Evo 2。相較于Evo 1在8萬個細菌、古細菌及病毒的基因組數據上進行的訓練，Evo 2的訓練數據量大幅提升，涵蓋了12.8萬個基因組。這些基因組廣泛涉及人類、動植物及真核生物，囊括了9.3萬億個核苷酸。

團隊表示，鑒于解析這些數據及其他特征所需的龐大算力，Evo 2是迄今發布最大的生物學AI模型。Evo 1和Evo 2模型作為“生成式生物學”這一新興領域的重要成果，將進一步加強對生命基本組成部分的了解。

在醫療保健和新藥研發領域，Evo 2模型可幫助了解與特定疾病有關的基因變體。在針對與乳腺癌相關的BRCA1基因變體測試中，Evo 2在預測良性突變和潛在致病突變方面的準確率達90%以上。這將有助于節省大量時間，精確設計出靶向這些變體的新型分子。

此外，在農業方面，Evo 2模型可提供有關植物生物學的新見解，助力開發出更具氣候適應性

或營養更豐富的作物品種，為解決全球糧食短缺問題貢獻力量。在材料科學領域，Evo 2模型可用于設計生物燃料或分解石油、塑料的蛋白質。

團隊表示，Evo 2已向全球科研人員開放，他們可通過網頁便捷使用該模型，或免費下載該模型的源代碼、訓練數據及參數，共同探索生物學的奧秘。

（2025年2月27日 劉霞 科技日報）

磁性半導體在三維材料中保留

二維量子特性

科技日報2025年3月2日報道，美國賓夕法尼亞州立大學和哥倫比亞大學領導的國際團隊在新一期《自然·材料》雜志上發表了一項重要研究成果，展示了磁性半導體在三維材料中保持特殊的二維量子特性。這一突破為現實世界中的光學系統和高級計算應用提供了新的可能性。

盡管二維材料如石墨烯展示了廣泛的功能，并具有革命性的潛力，但維持其在二維極限之外的優異性能仍然是一個巨大的挑戰。這類材料通常只有一個原子厚的晶體層，可用于柔性電子、儲能和量子技術等多個領域。因此，實現、理解和控制納米級限制，對于量子物理的研究和未來量子技術的發展至關重要。

團隊專注于研究半導體材料中的激子（一種攜帶能量而不帶電荷的準粒子）。然而，傳統塊體材料中的激子結合能較小，導致它們不夠穩定且難以觀察到。激子在二維單層中表現最為穩定并展現出優異性能。傳統的二維材料制備方法涉及手工剝離和堆疊每一層，不僅勞動強度大，而且效率低下。

為了克服這些挑戰，團隊轉向了另一種物理學現象——磁性。他們特別關注了一種稱為鉻硫化溴化物（CrSBr）的層狀磁性半導體。在室溫下，CrSBr作為普通半導體工作。將其冷卻至約131.5開爾文時，CrSBr轉變為反鐵磁系統，其中各層以規則、重復的方式排列其磁矩（自旋），從而有效地抵消磁矩并使材料對外部磁場不敏感。

這種反鐵磁排序確保每一層交替其磁排列，使得激子傾向于停留在具有相同自旋方向的層中，而不是圍繞具有相反自旋的相鄰層。通過這種方式，團隊無需手動剝離即可創建單層原子材料，同時仍可保留清晰的界面。這意味著可以在塊體材料中實現與二維材料相同的受限激子行為。

團隊利用光譜技術、理論建模和計算確定，無論系統有多少層，這種磁約束都能牢固地將激子限制在其共享相同自旋方向的層中。這一發現得到了德國另一研究團隊的獨立驗證，兩個團隊使用不同晶體材料在各自實驗室中獲得了高度一致的結果。

通過這種方法，人們可以更高效地開發出具有卓越性能的新型材料，從而推動下一代高性能計算和光學設備的發展。

（2025年3月2日 張夢然 科技日報）

納米增材制造工藝

可大幅降低芯片生產成本

科技日報2025年3月2日報道，據美國東北大學官網近日報道，該校研究團隊開發出一種新工藝及打印設備，能在納米尺度上更高效地制造先進的電子產品和芯片，其制造成本僅為傳統技術的1%。

傳統微電子制造的基本流程是將材料沉積到薄膜內，再“蝕刻”掉多余部分。每層材料構成電子電路的一部分，多層材料疊加構建，最終形成一個微處理器或存儲芯片。而且，每種材料需要不同工藝進行處理。

團隊表示，上述工藝流程存在幾個明顯缺點。首先是成本高昂。目前，先進電子設備和芯片制造設施的建造成本約為200億至400億美元，每年的運營成本也高達10億美元。其次是采用現有方法制造芯片需要半年到一年時間，測試后的修改同樣需要這么長時間。第三是該流程能耗極高。由于制造過程需要在真空和高溫條件下進行，一個典型晶圓廠的耗電量與5萬個家庭的耗電量相當。

為了降低電子產品和芯片的制造成本，團隊開發出一種增材“自下而上”的制造工藝。他們形象地比喻道，傳統方法就像在石頭上鑿刻出新事物；而新方法則如同用黏土建造新物體。新工藝無需剔除任何材料，只需在合適位置按需放置材料即可。這些材料可使用非常小的顆粒快速沉積，可在一分鐘內建造出小至25納米的結構。新方法不僅產量高，而且成本極低。

（2025年3月2日 張夢然 科技日報）

生物混合機器人

能做出“剪刀手”動作

科技日報2025年3月2日報道，一個對人類來說很容易做到的“剪刀手”，生物混合機器人卻需要復雜的動作組合才能完成。日本東京大學和早稻田大學聯合團隊公布了一項突破性成果：一種能夠移動物體并做出“剪刀手”手勢的生物混合機器人手問世。這一創新為未來的生物混合假肢、藥物測試以及新型機器人的應用開辟了更大可能性。研究發表在新一期《科學·機器人學》雜志上。

生物混合手由3D打印的塑料底座制成，配備人體肌肉組織的肌腱，可以靈活地移動手指。以往的生物混合設備通常規模較小（約1厘米長），僅限于簡單的單關節運動。相比之下，這款生物混合手長18厘米，具有多關節手指，可以單獨或組合移動以做出各種手勢或操縱物體。

該研究的核心成就在于開發了多肌肉組織致動器（MuMuTA）。這些細條肌肉組織在培養基中生長后，像壽司卷一樣卷成一束，形成每根肌腱，確保手指有足夠的力量進行收縮。通過防水電纜傳輸電流刺激這些肌肉，團隊成功地使手指執行了“剪刀手”手勢，還用手指抓住并移動了移液器的尖端，表明該手能夠模仿一系列復雜動作。其多關節手指可以單獨或同時彎曲，具有前所未有的靈活性。

MuMuTA目前僅限于實驗室環境，但其展示了在多個領域的潛力，包括幫助開發新型假肢、對肌肉組織進行藥物測試，并擴展生物混合機器人模仿真實形態的能力。盡管只是看似簡單的“石頭、剪刀、布”游戲中的一個手勢，但它代表了生物混合體和假肢領域正向更高水平的真實感和可用性邁進，同時也展示了人們如何利用先進材料和技術，來創建更加逼真和功能強大的機械裝置，為未來的醫療和機器人技術帶來了新希望。

（2025年3月2日 張夢然 科技日報）

谷歌硅光子芯片

實現無電纜數據傳輸

科技日報2025年3月3日報道，據美國趣味科學工程網站2日消息，谷歌X實驗室近期推出其下一代硅光子芯片Taara。這款芯片無需電纜，僅通過光束即實現了高達10Gbps（千兆比特每秒）的數據傳輸速度，或將重新定義連接和使用互聯網的方式。

第一代Taara技術，主要依賴鏡子、傳感器和硬件系統等物理方式控制光束。而最新一代Taara芯片則采用了硅光子技術，其工作原理與傳統光纖電纜相似，但無需實體電纜，而是利用光來傳輸數據。這款芯片通過軟件控制數百個微型發光器，以操縱光波陣面，無需笨重的移動部件，實現精確引導、控制、跟蹤和校正光束。

由于該芯片使用光作為數據傳輸介質，因此能在光譜的中段提供近乎無限的帶寬。它利用的是紅外光和可見光之間的電磁波譜部分，這部分光譜雖肉眼不可見，卻能讓Taara同時以高達20Gbps的速度在長達20公里的距離上傳輸數據。

谷歌在保留第一代Taara芯片核心功能的基礎上，大幅縮小了芯片尺寸，從交通信號燈大小縮小至一個指甲蓋大小，極大提升了使用的便捷性。此外，新芯片的安裝和設置僅需數小時，而傳統光纖基礎設施的安裝則需要數月甚至數年時間。

谷歌X實驗室已研發Taara芯片多年。Taara最初是為X實驗室的“熱氣球網絡計劃”而開發的。該計劃旨在將AI技術與超壓氣球相結合，為更多地區提供低價且高速的無線互聯網服務。然而，“字母表”公司在2021年停止了該項目，轉而專注于Taara芯片的研發。

在實驗室的測試中，團隊利用兩塊Taara芯片，在戶外成功實現了1公里距離上速率為10Gbps的數據傳輸。

Taara總經理馬赫什·克里希納斯瓦米表示，這項芯片技術可解決人口密集區互聯網帶寬不足、速度減慢的問題，為終端用戶提供10倍甚至100倍于“星鏈”的帶寬，且成本只是其一小部分。此外，Taara或將為自動駕駛汽車提供更快、更安全的通信服務。

按計劃，新款Taara芯片預計將于2026年面市。

（2025年3月17日 劉霞 科技日報）

高分辨率分光計

精確限定暗物質“壽命”

科技日報2025年3月3日報道，日本東京都立大學、PhotoCross株式會社、京都產業大學等機構聯合團隊，發布了近紅外高分辨率分光計WINERED的暗物質觀測結果。此次研究對質量在1.8到2.7電子伏特之間的暗物質粒子的“壽命”設定了迄今最嚴格的限制。相關論文發表于近期出版的《物理評論快報》雜志。

團隊表示，這項研究不僅完善了現有暗物質理論模型，還開辟出一條全新的觀測途徑，可應用于其他望遠鏡和觀測目標。

宇宙只有不到5%是常規物質，剩下95%都由暗物質和暗能量構成。暗物質研究是當前粒子物理學、宇宙學、天體物理學等學科的前沿研究課題。暗物質和原子物質不同，它不參與電磁相互作用，不發光，也不會被光照亮。如果暗物質是一種粒子，它可能會發生衰變、湮滅，進而可能轉化為可觀測的光子或其他可探測的粒子。

利用安裝在智利麥哲倫望遠鏡上的WINERED高色散光譜儀，團隊搜尋暗物質粒子衰變為光子時可能會出現的極窄譜線，從而對暗物質“壽命”進行了精確限定。

觀測側重于矮球狀星系，這些星系被認為富含暗物質。為提高搜索準確性，團隊采用新技術，從WINERED光譜儀收集的數據中剔除了不相干的背景信號。通過組合來自多個目標的數據，他們校正了數據中的誤差，成功從來自地球的其他信號中分離出可能的暗物質信號。

團隊計劃繼續探索可能有助于檢測與暗物質相關信號的技術，如開發專門用于搜索暗物質的新光譜儀等。

（2025年3月3日 劉霞 科技日報）

低能耗自旋波信息

傳輸技術實現

科技日報2025年3月2日報道，瑞典哥德堡大學研究團隊在最新一期《自然·物理學》上發表了室溫下實現低能耗自旋波技術的重要研究成果。他們證明信息可以利用復雜網絡中的磁波運動進行傳輸，這有望成為量子計算機的低能耗替代方案，也為下一代伊辛機的發展奠定了基礎。

伊辛機是一種計算系統，旨在模擬物理材料中磁自旋的自我組織過程，以解決復雜的優化問題。與傳統計算機相比，伊辛機能夠更高效地找到解決方案。它通過編程不同自旋之間的連接強度來運作：正耦合使自旋同向排列，負耦合則導致反向排列。最終的自旋方向代表了問題的最佳解決方案。

研究團隊此次實現了兩個自旋霍爾納米振蕩器之間的相位控制同步。通過調節這些自旋波的相位，他們在網絡中生成二元相位模式，展示了首次實現的同相和異相調節能力。這種調節可以通過改變磁場、電流、施加的柵極電壓或振蕩器間的距離來完成。

這項研究開啟了構建由數十萬個振蕩器組成網絡的可能性，從而推動開發出更加高效的伊辛機。由于這些振蕩器能在室溫下工作，且體積小至納米級別，其可以輕松適應從大型系統到小型設備（如手機）的應用場景。

此外，這項研究聚焦于自旋電子學領域，特別是磁性材料納米薄層中的磁性現象以及由外部刺激（如磁場、電流和電壓）產生的自旋波。自旋電子學的進步有望對包括人工智能、機器學習、電信及金融系統在內的多個領域產生深遠影響，例如推動更強大、更高效的傳感器以及高頻交易系統的開發。

本文的研究團隊證明了自旋波可以作為一種“信息傳輸者”，這不僅提高了數據處理速度，還大大降低了能耗，使得大規模應用成為可能。而它對伊辛機的推動同樣令人矚目。較之當前的計算機，伊辛機能更快速地找到最優解，在未來越來越多處理大數據和復雜算法的應用場景中，這一能力將尤為關鍵——包括在AI領域加速模型訓練，以及在電信行業提高網絡性能與服務響應速度，讓金融機構能在毫秒級甚至微秒級的時間尺度上作出反應……因此我們相信，不僅計算領域有望迎來革新，眾多其他行業也將被惠及。

（2025年3月4日 張夢然 科技日報）

高能同步輻射光源

年底投入試運行

科技日報2025年3月8日報道，被譽為“超級顯微鏡”的高能同步輻射光源今年將迎來關鍵節點。3月6日，中國科學院院士、中國科學院高能物理所研究員王貽芳代表在接受科技日報記者采訪時透露，目前，高能同步輻射光源已經基本建成，一期規劃的14條光束線正在加緊調試，預計今年年底將完成全部設備調試，并投入試運行。

作為中國第一臺高能量同步輻射光源，它也是世界上亮度最高的第四代同步輻射光源之一。該裝置由注入器、儲存環和光束線站等部分組成，擁有看透物質的“超能力”，是前沿基礎科學、工程材料和裝備制造等戰略高技術研究不可或缺的手段。

“通俗地講，高能同步輻射光源就像科學家手中的大號‘顯微鏡’，可以滿足不同領域用戶的需求。”王貽芳說，比如它能看清材料在極端條件下的原子排列變化，指導科學家設計出更堅硬的合金；也能檢查芯片里比頭發絲細千倍的電路有沒有瑕疵，確保手機電腦不卡頓。

其實，我國此前已經建成多臺同步輻射裝置，比如上海光源、合肥同步輻射光源等。那么，為什么還要建設高能同步輻射光源？它與其他同步輻射裝置有什么不同？

對此，王貽芳解釋道：“從光束線指標看，高能同步輻射光源超過了國內所有的同步輻射光源。它的能量很高，達到60億電子伏特，能夠‘看清’厚重的樣品。同時，它的亮度也非常高，比第三代光源高出兩個數量級（百倍）以上，能夠捕捉萬億分之一秒的分子運動，看樣品所用的時間也更短。”

更讓人欣喜的是，我國科研人員在建設高能同步輻射光源的過程中，攻克了多項關鍵技術，實現了多個核心設備的國產化。“比如，我們自主研發了數字束流探測器，其精度達0.1微米；聯合國內相關企業攻克了真空腔體鍍膜工藝、硅像素探測器和讀出芯片等。過去這些技術、設備全部依賴進口，現在都實現了自主可控。”王貽芳舉例道。

王貽芳還透露，高能同步輻射光源設計壽命為30年，建成后還會不斷升級改造，預期工作壽命可達50年甚至更長。未來它將與美國先進光子源、歐洲同步輻射裝置、日本SPring-8、德國PETRA-Ⅲ一起，構成世界五大高能同步輻射光源。

（2025年3月4日 張佳欣 科技日報）