世界最快！皮秒閃存器件迎來“破曉”時刻 等

世界最快！皮秒閃存器件迎來“破曉”時刻

AI時代，大數據的高速存儲至關重要。如何突破信息存儲速度極限，一直是集成電路領域最核心的基礎性問題之一。要實現大數據的高速存儲，意味著與之匹配的存儲器必須是在存儲速度、能耗、容量上均表現優異的“六邊形戰士”。

復旦大學集成芯片與系統全國重點實驗室、芯片與系統前沿技術研究院周鵬-劉春森團隊通過構建準二維泊松模型，在理論上預測了超注入現象，打破了現有存儲速度的理論極限。基于這樣的底層理論創新，研究團隊于近日研制出“破曉（PoX）”皮秒閃存器件。“破曉（PoX）”擦寫速度可提升至亞1納秒（400皮秒），相當于每秒可執行25億次操作，性能超越同技術節點下世界最快的易失性存儲SRAM技術。

這是迄今為止世界上最快的半導體電荷存儲技術，實現了存儲、計算速度相當，在完成規模化集成后有望徹底顛覆現有的存儲器架構。在該技術基礎上，未來的個人電腦或將不存在內存和外存的概念，無需分層存儲，還能實現AI大模型的本地部署。

交叉5+學科，發現細菌空間選擇性感染新機制

細菌感染是一個涉及細菌與宿主相互作用的復雜動態過程。傳統研究通常基于生物化學與細胞生物學角度解析細菌感染的機制。近年來，力學因素被證明在調控細菌和細胞的功能和行為方面與生化/代謝因素發揮著同等重要的作用。

近日，中國農業大學朱奎教授課題組、中國科學院深圳先進技術研究院黃術強研究員課題組與北京大學工學院黃建永課題組合作，構建了細菌-宿主細胞互作實驗平臺。

他們借助連續介質力學模型和細胞牽引力顯微鏡技術，定量闡明了宿主幾何及物理力學特性對細菌感染的時空調控規律，表明組織幾何結構對細菌感染的空間分布具有重要調控作用。該研究進一步揭示了力敏感的離子通道蛋白Piezo1在細菌與上皮細胞單層互作過程中扮演的關鍵調節作用。研究人員提出以Piezo1相關的力信號轉導通路為靶點的抗菌思路。

這項研究不僅揭示了力學生物學因素在細菌感染過程中的關鍵調控作用，也為從生物物理力學視角發展新的宿主導向型抗菌策略和療法奠定了基礎，具有重要的臨床應用前景。

守護母嬰健康， AI從眼底尋找答案

作為人體唯一可直接觀察神經血管的活體器官，眼睛在反映全身健康方面具有獨特的“窗口”作用。中山大學中山眼科中心林浩添教授團隊與附屬第一醫院王子蓮教授團隊聯合攻關，首次通過眼底血管特征實現子癇前期（PE）無創早期預測。

PE作為妊娠期特有疾病，是導致孕產婦和圍產兒死亡的主因。現有預測方法多為侵入性且成本高昂，基層推廣困難。研究團隊創新性地以早孕期眼底血管改變為突破口，采用AI深度學習算法提取視網膜特征，結合臨床數據構建PROMPT預測模型（PE風險因素-眼科數據-平均動脈壓預測試驗）。

該研究首次證實眼底血管特征可作為PE預測的新型生物標志物，PROMPT模型預測PE的AUC達0.87（0.83—0.9），預測早產型PE達0.91（0.85—0.97），顯著優于基線模型（plt;0.001），該技術可將嚴重不良妊娠結局檢出率提升至41%。PROMPT模型具備無創、便捷等優勢，為中低收入國家的母嬰保健決策提供依據，對優化妊娠期疾病防控具有重要意義。

破解大型結構運行模態分析難題，監測“先人一步”

運行模態分析是結構健康監測的核心技術，其能以非破壞性、實時性的方式，揭示結構動力特性的本質變化，為損傷預警、性能評估與全生命周期管理提供科學依據。

當下大型結構運行模態分析的前沿問題之一，在于如何合理構造采樣框架以實現后驗分布的快速精確采樣。

對此，西安交通大學孫清教授團隊提出一種名為快速貝葉斯哈密爾頓蒙特卡洛的采樣方法。該方法首先構造了一個哈密爾頓保守相空間，從頻域功率譜密度跡的角度自然拆解了頻域模態空間并構造了后驗概率密度函數，借助拉普拉斯漸進近似的手段將其優化并以勢能形式嵌入哈密爾頓量之中。這一方法以參數梯度形式定義了動能函數中多維質量矩陣，配合隨機動量的使用，使得參數識別過程轉化為相空間中參數沿梯度方向的快速運動采樣問題。

與傳統采樣方法相比，快速貝葉斯哈密爾頓蒙特卡洛法可通過生成符合目標分布的樣本來減輕概率空間中的隨機游走行為，從而大大提升了高維參數背景下運行模態分析的采樣與不確定性評估效率。

借助3D仿生腦芯片，撬動腦炎發病機制“黑箱”

皰疹性腦炎（HSE）是常見的散發病毒性腦炎，病情嚴重且預后較差。盡管抗病毒藥物（如阿昔洛韋）可以顯著降低HSE的死亡率，但仍有相當多病人出現永久性神經功能損傷，其發病機制尚未闡明，也缺少特效治療藥物。

中國科學院大連化學物理研究所生物技術研究部器官芯片與生物醫學研究組秦建華研究員團隊利用器官芯片技術和多種人源細胞，建立了一種3D神經血管單元仿生芯片模擬腦內微環境，研究探索了單純皰疹病毒腦炎的發病機制及潛在治療靶點。

科研人員利用器官芯片技術構建了包含血腦屏障的神經血管單元仿生腦芯片。利用該芯片模型，他們評價了4種與自噬通路調控相關的藥物和天然化合物，其中，自噬激活劑（雷帕霉素、Euphpepluone K、Munronin V）均可有效抑制病毒復制，減輕血腦屏障損傷，并提高細胞存活率。

此外，科研人員還利用器官芯片技術建立了人源3D神經血管單元模型，模擬HSV-1感染引起的炎癥信號激活、免疫細胞募集、自噬障礙等多因素協同介導腦損傷的關鍵環節。該研究不僅深化了對皰疹性腦炎發病機制的理解，也為尋求HSE有效干預措施提供了新的研究模型、工具和平臺。

點“云”撥霧見真章，動“捕”時維破迷障

點云目標識別是實現三維環境智能感知與理解的重要技術之一，在自動駕駛、無人系統、空間探測等領域具有廣泛的應用前景。然而，在實際場景下，受傳感器噪聲、環境干擾等因素影響，點云數據常存在擾動、缺失與形變等退化現象，顯著降低了傳統識別方法的準確性與泛化能力。

北京理工大學許廷發、李佳男團隊針對真實復雜環境下點云目標智能識別中的關鍵科學問題和難題，開展了原創方法和關鍵技術攻關，取得豐碩成果。他們從點云數據增強、特征學習與時序建模三個層面開展系統性研究，提出了樣本自適應在線數據擴增方法、感知對抗模式捕獲策略，以及時序關聯高效建模框架，構建了面向復雜環境的點云目標魯棒識別一體化技術架構，成功突破了點云數據高效擴增、精細化特征表達以及運動特征高效挖掘等關鍵技術瓶頸。提出的系列方法顯著提升了點云識別模型在失真條件下的魯棒性與泛化性能，并大幅提高了識別效率。

該系列研究成果提升了復雜環境下點云感知技術的可靠性與實用性，為無人系統自主導航、空間目標感知等領域奠定了重要的理論支撐與技術保障。