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人工智能应用于更多领域 计算机研究深入光电结合******

　　英国科学家在人工智能（AI）领域取得多项突破，包括用AI首次控制核聚变、用AI预测蛋白质结构等。“深度思维”与瑞士洛桑联邦理工学院合作，训练了一种深度强化学习算法来控制核聚变反应堆内过热的等离子体并宣告成功，有助加速无限清洁能源的到来。“深度思维”凭借“阿尔法折叠”算法，预测了迄今被编目的几乎所有2亿多个蛋白质的结构，破解了生物学领域最重大的难题之一，有助于应对抗生素耐药性，加速药物开发并彻底改变基础科学。该公司研发的“DeepNash”（深度纳什）学会了在“西洋陆军棋”游戏中，使用虚张声势等欺骗手段来击败人类对手。该公司AI创建的高效数学算法能解决矩阵乘法问题。该公司AI通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字代理足球运动员，其建模的“AI代理”可与其他人工代理沟通合作，在玩游戏时共同制定计划。

　　牛津大学研究显示，AI能模拟条件反射进行联想学习，比传统机器学习算法快千倍。利兹大学科学家借助AI扫描视网膜以探知心脏病风险。

　　在计算机相关领域，牛津大学研究人员开发了一种使用光偏振来实现最大化信息存储密度的设备，其计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。南安普顿大学工程师则与美国科学家携手，设计了一种与光子芯片集成的电子芯片并创造出一种设备，能以超高速传输信息同时产生最少的热量。

　　在机器人领域，利兹大学团队开发了一种“磁性触手机器人”，直径只有2毫米，可由患者体外的磁铁引导进入肺部狭窄的管道采样。帝国理工学院科学家展示了一组受动物启发的飞行机器人，可在飞行中建造3D打印结构，未来有望用于在偏远地区建造房屋或重要基础设施。格拉斯哥大学科学家将由砷化镓制成的微型半导体打印到柔性塑料表面，所得设备的性能可与目前市场上最好的传统光电探测器媲美，且能承受数百次弯曲，可用作未来机器人的智能电子皮肤。苏格兰科学家开发出了一种先进的压力传感器技术，有助于改进机器人系统，如用于机器人假肢和机械臂。（科技日报记者 刘霞）

访谈｜明治中国总经理松井：没有比中国更具魅力的市场******

　　(第五届进博会)访谈｜明治中国总经理松井：没有比中国更具魅力的市场

　　中新社上海11月6日电 题：访谈｜明治中国总经理松井：没有比中国更具魅力的市场

　　中新社记者 姜煜

　　“没有比中国更具魅力的市场。”明治(中国)投资有限公司总经理松井(MATSUI TAMOTSU)在第五届进博会现场接受中新社记者专访时表示。

　　明治于1916年成立，是日本最大的食品企业，此次首度参展进博会，携乳制品、巧克力/饼干、雪糕、营养食品四大事业板块的“明星产品”亮相，展现其在营养、健康领域的成果，如：凝聚70年乳酸菌科研成果的“明治佰乐益优系列酸奶”、专门为运动爱好者打造的SAVAS匝巴斯系列营养食品等。

　　明治今年将其原本分散经营的四大事业板块进行了整合，希望由此在中国市场实现更大规模的业务发展、满足中国消费者日趋多样的需求。此次参展进博会也是其旗下系列产品进行一体化运营后的首次亮相。

　　1989年通过进口开始在华业务、1993年在广州开设巧克力工厂、1994年在广州设立雪糕工厂、2005年在上海建立巧克力饼干工厂、2011年在苏州建造工厂并在上海开始牛奶和酸奶的生产销售，明治在中国已经深耕30余载，业务不断扩展。现在，中国已经是明治最重要的海外市场。

　　“中国拥有众多人口，GDP也稳步增长，在中国政府共同富裕政策之下，人民的生活和消费水平不断提升。”松井说，“我们相信，作为明治在日本积累起来的营养健康知识、经验与工艺的结晶，我们的产品可以贴近中国消费者的健康需求，为中国消费者不断提供更加具有创新性和更高附加值的产品。”

　　未来，明治在中国市场的事业将会加速发展，其目标是2023年在中国市场的销售目标为其海外销售目标的近一半、至2026年在中国的销售规模比现在增长3倍以上。据松井透露，为了实现这些愿景，明治正不断扩大对中国的投资，其一是在中国同时进行三个工厂的建设，以提升生产供给能力，这些工厂将陆续于2023年和2024年启动。松井说：“我们甚至都没有在日本同时建造过三个工厂”。

　　其二是在广州首次尝试建设牛奶/酸奶以及巧克力饼干的复合型工厂，以强化面向中国市场的创新能力，这也是明治首次尝试建设此类工厂。此外，明治也对在中国的原料供应链进行了投资，以确保优质生牛乳的稳定供应。而进行本土产品研发的“商品开发中心”也正在上海加紧施工。

　　“以上这些投资的总额达到了45亿元人民币以上，我想大家可以体会到明治对于中国市场的重视。”松井说，“此次以‘新朋友’的身份首次亮相进博会，代表着明治开启了在中国市场的新阶段，进一步夯实了品牌积极投入中国健康食品领域的热情与信心。我们期盼与来自世界各地的朋友们在进博会明治展馆相识、结缘。”(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）