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science/nature系列：未来五大可能的颠覆性科技

2022-02-11 16:53:21 0 2619

对于未来的科技发展及社会面貌，很多人都有过不同的想象，早在几百年前，就有人根据当时工业和科技的发展状况对未来进行想象，而且现在有很多技术确实已经实现。如今，社会正以肉眼可见的速度不断发生变化，这会对人类的未来产生巨大的影响。基于此，本文将根据近两年science/nature中的重大研究成果，盘点未来五大可能的颠覆性科技。

一、增强现实技术-美国麻省理工学院nature

增强现实 (Augmented Reality) 技术指通过模拟我们对现实世界的感知来将虚拟信息与真实世界巧妙地融合在一起。涉及多媒体、三维建模、实时跟踪及注册、智能交互、传感等诸多学科。目前，AR存在很大的挑战，在模拟人的视觉、听觉、触觉等方面仍有很多技术难题。其中一个关键问题是3D全息投影技术的建立及神经网络的模拟。

对此，美国麻省理工学院（MIT）Liang Shi研究小组开发了一种具有深度神经网络的3D全息投影技术。首先，该研究小组构建出一种具有深度学习及卷积计算的多功能神经网络系统，把人类的视觉信息通过一系列可计量的张量来大致模拟。其次，将模拟出的视觉信息通过计算机转化为图像的形式储存，并一一对应。研究人员使用了具有复杂且可变形状和颜色的场景，从背景到前景均匀分布的像素景深，采取一组新的基于物理的计算来处理遮挡，从而构建出具有高仿真度的训练数据。通过对每组训练图像的学习，张量网络逐步增强了其创建全息图像的能力。完全优化后的网络的运行速度比基于物理的计算快几个数量级。张量全息术可在几毫秒内制作出全息图像，景深信息图像可通过多镜头相机或LiDAR传感器，具有很强的记忆存储功能及高运行速率。

此项研究为实时3D投影技术的实现及人工网络系统的发展奠定了基础，为AR技术的研发提供了技术支持。其研究成果以“Towards real-time photorealistic 3D holography with deep neural networks”为题发表在Nature期刊上。

二、脑功能映射-鲁汶大学疾病研究中心nature

大脑是神经系统的高级部分，作为人体的指挥官，到目前为止人类对大脑的结构和功能仍缺乏深入的了解。大脑不仅拥有数量惊人的神经元和突触，而且它们是非同质的，预计约有500个不同的部分，并通过非常密集的神经元网络连接在一起。而大脑中的神经元结构会根据人类的活动不断变化。如学习、交友、旅游、聚餐等日常活动都会促使大脑结构发生变化。为了更好地揭示神经元之间的相互作用机制，研究者试图设计一种可记录的电子仪器可以读取大脑中的相关信息。

对此，比利时鲁汶大学疾病研究中心通过单细胞转录方法对神经元细胞的三维形态进行深入分析，揭示了果蝇神经元和神经胶质细胞类型的巨大多样性。研究人员分析了跨越9个发育时间点的240919个神经细胞的染色质，并将这些数据与单细胞转录组整合在一起。结果表明超过95000个调节区域用于不同类型的神经细胞，其中70000个与涉及神经发生、重编程和成熟的发育轨迹有关。对于40种细胞类型，可以得出通过网络推理和深度学习，独特的可访问区域与其表达的转录因子和下游靶基因相关联。与此同时，该研究团队揭示了增强子结构有助于更好地理解神经元调节多样性，并可用于设计特定时间点细胞类型的遗传驱动系，促进其表征和操作。

该研究对大大推动了脑科学的发展，为脑功能映射的研究提供奠定了相关理论基础。研究成果以“Decoding gene regulation in the fly brain”为题发表在Nature期刊上。

三、仿生学-复旦大学science

仿生学是指根据生物体的结构与功能工作的原理，设计出新的设备、工具和科技来仿照并代替该生物体的功能。在生物医学领域有着广泛的应用。如人造器官、仿生假肢等，大大促进医疗的发展。在未来，人类有望通过仿生技术将自己的大脑以及身体的各个器官进行升级改造，并与人工智能完美结合。使其具有更高的智力，更强壮的身体以及更长的寿命。仿生学的发展可能带来下一次科技革命，并推动半人半机械化时代的到来。

其中，病毒的变异会大大影响疫苗的功效，与此同时，非复制型疫苗引起的粘膜T细胞免疫反应较差，无法诱导较强的保护性免疫反应。因此，研发安全、高效的粘膜佐剂在保障免疫系统的正常运行以及应对不同病毒感染带来的威胁中扮演这重要的角色。对此，复旦大学研究小组设计出一种肺部仿生纳米颗粒（PS-GAMP）来模拟流感病毒肺部感染，发现其能够在不破坏肺部表面活性剂（PS）和肺泡上皮屏障（AEC）的情况下，激活AMs和AECs，促进疫苗产生高效的体液和T细胞保护性免疫反应，以抵抗多种异型流感病毒的攻击。该研究成员指出：AECs可以产生广泛的交叉保护来抵御各种流感病毒，有望成为可作为一种“通用”流感疫苗的潜在粘膜佐剂。该成果以“Pulmonary surfactant-biomimetic nanoparticles potentiate heterosubtypic influenza immunity”为提发表在Science期刊上。

四、柔性电子-斯坦福大学science

通过柔性电子制成的器件主要有柔性集成电路，光电晶体管、可穿戴传感器、电子皮肤等。它具有很强的可设计性，可应用于多种场景。然而，大多数柔性材料由于可弯曲性有限，需要复杂的转移过程，以及热挑战等问题，使得无法批量生产和大规模应用。

对此，斯坦福大学Eric Pop研究小组开发出一种柔性超晶格PCM，其开关电流密度为0.1 MA/cm2，比柔性或硅衬底上的常规PCM低一到两个数量级。通过降低开关附近处的电流密度可有效解决超晶格材料中的热限制，该器件具有低电阻漂移的多电平性。在多次拉伸、弯曲等变形后仍保持良好的性能。该研究为柔性电子器件的低功耗存储器铺平了道路，也为衬底上PCM的研发提供了全新的设计理念。该成果以“Ultralow-switching current density multilevel phase-change memory on a flexible substrate”为题发表在Science期刊上。

五、人工智能（AI）芯片-三星电子nature

AI技术的革新，使其从计算构架到应用，都和传统处理器与算法有着巨大的差异，因此AI芯片已经成为一项重大的研究课题。

AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。对此，三星电子研究人员设计出一种演示内存计算的 MRAM 阵列芯片，通过用一种新的“resistance sum”电阻来取代了传统标准内存计算架构中的“current-sum”，解决了单个 MRAM 器件的小电阻问题。这种新的MRAM芯片不仅可以用于内存计算，而且还可以作为一个平台来下载生物神经元网络。该研究小组指出，内存计算与大脑有相似之处，因为在大脑中，计算也发生在生物记忆的网络中，即突触，即神经元相互接触的点。事实上，虽然目前我们的MRAM网络所进行的计算与大脑所进行的计算有着不同的目的，但这种固态记忆网络在未来可能被用作一个平台，通过模拟大脑的突触连接来模仿大脑。该成果以“A crossbar array of magnetoresistive memory devices for in-memory computing”为题发表在Nature期刊上。

六、文献

文献链接：

1 https://www.nature.com/articles/s41586-020-03152-0

2 https://www.nature.com/articles/s41586-021-04262-z

3 https://www.science.org/doi/10.1126/science.aau0810

4 https://www.science.org/doi/10.1126/science.abj1261

5 https://www.nature.com/articles/s41586-021-04196-6

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