1、    人工光合作用将CO2转化为燃料

美国佛罗里达州立大学科学家发现，人工触发合成材料中的光合作用，可以将温室气体的主要成分CO2转化为清洁空气，同时产生能量，具有改善空气质量和创造清洁能源的巨大潜力。这一成果发表在最近一期的《材料化学学报》上。

物理学家组织网26日报道，这项突破意义重大。费尔南多·尤里布-罗莫教授说：“从科学角度看，制造出能够吸收特定颜色光的材料本身非常困难，而从社会角度看，我们正好需要发展能帮助减少温室气体的实用技术。”

尤里布-罗莫和他的团队创造的触发化学反应的方法，被称为金属有机骨架（MOF），能模拟植物光合作用，分解CO2的同时，生成提供能源的太阳能燃料。

多年来，科学家一直在追求将可见光进行化学转化的方法。虽然紫外线具有足够的能量，允许二氧化钛等普通材料中产生类似反应，但紫外线仅占可接收太阳光的4%，而紫色到红色波长的可见光占了大部分，却很少有材料可以“拾取”这些能量较低的光。研究人员已经尝试了各种材料，但可以吸收可见光的材料往往是稀有昂贵材料，如铂、铼和铱等，使得工艺成本极高。

尤里布-罗莫团队使用一种常见的无毒金属钛，添加有机分子后作为光的接收天线，由蓝色LED光反应器组成的发光蓝色圆筒，模仿太阳的蓝色波长，CO2缓慢加入到圆筒中，慢慢发生化学反应后，被还原成两种形式的碳——太阳能燃料甲酸和甲酰胺，同时，圆筒内的空气得到净化。

现在，团队的目标是继续调整该方法，观察其他可见光波长是否也能被触发与合成材料的化学反应。“若可行，这个过程可能是减少温室气体的重要途径，并催生新的技术和基础设施”，尤里布-罗莫举例，如建立能够捕获大量CO2的电厂，或将这种材料制成可以清洁空气并提供家用能源的屋顶。

                                                                                                                                               ————中国科学院

2、    光集成电路尺寸难题有望破解

——迄今最小电路拥有更多光通信通道

美国加州大学河滨分校的科研人员开发出一种具有延展性并能导电的透明聚合物材料，可实现电子设备和机器人的自我修复，特别适用于手机屏幕和手机电池。该研究成果将在近期举办的第253届美国化学学会年会上展出。

据美国电气与电子工程师协会（IEEE）网站近日报道，哥伦比亚大学研究人员研制出迄今最小光学集成电路，其能在很宽的波长范围内表现出高性能水平，有望彻底改变光通信和光信号处理等关键技术。该突破性成果发表在近日出版的《自然·纳米技术》杂志上。

将光集成电路缩小到现有计算机芯片中集成电路的尺寸，是科学界一直试图攻克的难题，但他们始终无法将各种波长的光压缩在一起。而哥伦比亚大学研发的光集成电路，是一种波导模式转换装置，其内“模分复用”技术能在芯片上加入更多的光通信通道。“效果就像大桥上突然增加了几倍的交通容量，或足球场能神奇地容纳多支球队同时训练。”论文共同作者、哥伦比亚大学副教授于南方（音译）说。

新模式转换器首次将集成电路尺寸缩小到光波长的1.7倍，而之前同类装置都是光波长的几倍到几百倍，并且它能在很宽的波长范围内将输入波导模式转变成输出波导模式。

取得这些前所未有性能的关键是，研究人员将一种超表面结构集成到了光学波导上。超表面结构是一类厚度小于波长的二维超薄材料，可实现对光传播模式的灵活有效调控。这次所用的超表面结构由许多纳米天线按亚波长间隔排列而成，能吸收波导最里面的光，调节吸收光的性能后再将其返回波导中。由于纳米天线排列紧密，从而可在不到两倍波长的距离内实现波导模式转换。

于南方表示，他们计划进一步改进模分复用系统，同时使用更加灵活的光学材料，以更有效地调控波导内光的传播

                                                                                                                                                       ————中国科学院

3、    科学家研发出高导热超柔性石墨烯组装膜

近日，浙江大学高分子系高超团队研发出一种高导热超柔性石墨烯组装膜，导热率最高达到2053W/mK（瓦特/米开），接近理想单层石墨烯导热率的40%，创造宏观材料导热率的新纪录；同时该材料由微褶皱化大片石墨烯组装而成，具有超柔性，可被反复折叠6000次，承受弯曲十万次。这一最新成果解决了宏观材料高导热和高柔性不能兼顾的世界性难题，有望在高效热管理、新一代柔性电子器件及航空航天等领域获得重要应用。

电子电器工作时会发热，需要高效热管理来保证其正常运行。新一代器件还要求可弯折性。但现有宏观材料的高导热和高柔性往往难以兼得。而石墨烯的出现为解决这一矛盾提供了理论上的可能。

据悉，高超团队创造性地提出了“大片微褶皱”思路：大片石墨烯缺陷少，可实现高导热率；微褶皱使材料在拉伸弯折时有足够的应变空间，可确保高柔性。这一新思路实现起来倒很简便。三步即可完成：大片氧化石墨烯水分散液通过刮涂成膜；高温热处理，膜中的含氧官能团在高温下分解，释放出气体，同时随着温度的升高，石墨烯缺陷结构逐步修复，气体被阻隔在石墨烯膜内部，因膨胀形成微气囊；机械辊压成膜，在外加压力下微气囊的气体被排出，形成微褶皱。

研究者还使用了无碎片的超大片氧化石墨烯作为原料,以降低边缘声子逸散。同时，采用高温热处理，去除石墨烯表面的官能团并修复石墨烯内部孔洞，得到少缺陷的石墨烯结构。这些结构变化通过拉曼、XRD及透射电镜检测进行了确证。所得石墨烯膜的热导率平均值为1900 W/mK，最高值达到2053 W/mK。

                                                                                                                                                       ————中国科学院

4、    全新忆阻器超越现有机器学习系统

在当今“大数据”时代，现有计算机硬件架构已面临速度和高能耗的瓶颈。美国密西根大学电子工程与计算机系卢伟教授带领同事研发出一种全新忆阻器（Memristor）阵列芯片，其处理图片和视频等复杂数据的速度和能效，超越了现有最先进机器学习系统，可通过大规模集成实现超级计算功能。相关论文发表在最近一期《自然·纳米技术》杂志上。

目前，用机器学习来处理大数据越来越受重视。不过现有的机器学习只是基于现有硬件架构在算法上进行革新，在学习和推理过程中仍需不断在处理器和存储器之间转移大量数据，造成速度上的瓶颈和很高的能耗。而忆阻器是一种新型电子器件，能通过调整内部的原子分布同时实现数据存储和信号处理的功能，低能耗、高效率并行实现机器学习里最基本的矩阵运算。

卢伟他们这次制备的是32×32忆阻器阵列，并用该阵列芯片实现了“稀疏编码”的算法。稀疏编码是一种无监督学习方法，能通过芯片上神经元之间的竞争更有效地找出隐含在输入数据内部的结构与模式。在测试中，新忆阻器芯片经过“学习培训”后，利用很少的神经元成功从一些名画和照片中找到关键特征。

卢伟参与创建的半导体公司Crossbar Inc，已与中国最大规模芯片制造企业——中芯国际展开合作，从去年开始量产基于忆阻器的阻变存储器(RRAM)。他表示，新忆阻器可直接集成到现有传感器和摄像系统上，实时处理和分析视频数据。它们还可以通过大规模集成实现超级计算机的功能。

                                                                                                                                                       ————中国科学院

5、     “高智商”交通灯能“汇报”拥堵路况

为交通灯装配人工智能，或可终结高峰时段道路的交通压力。据英国《每日电讯报》近日报道，英国经济重镇米尔顿·凯恩斯宣布了一项300万英镑的“智能交通灯”安装计划，有望从9月开始将智能灯在一年内安装完毕，届时能提前检测到交通拥堵地段，并通知驾驶员改变路线以缓解拥堵压力。

负责开发这种智能灯技术的“欢呼之城实验室”首席技术官陆阳（音译）表示，现有城市道路的管理水平“智商”很低，交通灯几乎不能对周围拥堵状况作出判断，所有指挥只能靠人工作出。为改变这一状况，该实验室计划为交通灯安装2500个智能摄像头，将人工操作升级为智能灯管理。

摄像头内的传感器能覆盖50平方英里的范围，从而能清晰“看见”所有繁华地段和停车场的运行情况，智能灯会优先让救护车、公交车和自行车通过，从而让交通更加顺畅，防止拥堵发生。“智能摄像头能精准识别并‘汇报’道路使用情况，避免繁琐的人工判断，减少人为判断失误的发生。”陆阳说。

通过对现有管理系统进行升级，既能通过优先放行，保护自行车骑行者等弱势群体的安全；又能改变指示灯颜色，指挥交通避免拥堵。此外，智能交通灯还能在发生危险情况下，及时发出警报，更好地保障行人和驾驶人员的安全，今后还能与无人驾驶车辆无缝对接。

“智能城市”是未来的发展趋势，从废物处理到污染监控，所有城市公共事务今后都会用到传感装置和大数据。米尔顿·凯恩斯率先而为，不仅安装智能交通灯让城市交通更顺畅，还将引入智能技术对城市能源和水资源使用进行管理监控。

                                                                                                                                                       ————海外网

6、    人工智能可助英国节省10%电力

据《金融时报》报道，总部设在伦敦的谷歌旗下人工智能实验室DeepMind正在与英国国家电网公司讨论，如何利用人工智能技术帮助平衡英国的电力供需矛盾，并优化整个电力系统。

DeepMind首席执行官杰米斯·哈萨比斯透露，其正在与英国国家电网公司和其他大的电力供应商进行初步讨论，如何帮助解决他们面临的各种各样的问题。他预计，如果不需投入任何新的基础设施，只是通过优化的手段，可以帮助英国节省10％的电力使用量。

英国国家电网公司运营以及拥有将电力输往英国各地的基础设施。然而，近年来，英国国家电网公司要发挥其平衡电网供需矛盾的作用变得更加困难，因为间歇性可再生能源——如风能和太阳能——已经成为英国能源结构中重要的组成部分。这些新能源受自然因素影响，没有火力、核电等传统电力的稳定性，需要更加智能和灵敏的电力系统加以调节。

DeepMind发言人表示，预测性机器学习技术在帮助电力系统减少对环境的影响上有巨大的潜力。DeepMind的算法可以更准确地预测需求模式，并更有效地平衡英国国家电力系统中的供需矛盾。这项技术最大的前景在于，今后人们可以利用机器学习技术预测电力需求和供应的高峰，从而帮助英国国家电网公司最大限度地利用可再生能源。

                                                       ————海外网

7、    欧盟研制成功航天专用特种碳纤维材料

由葡萄牙、西班牙和爱尔兰的科研团队合作完成的欧盟EUCARBON项目，成功建立起欧洲第一条面向卫星等航天领域应用的特种碳纤维生产线，从而有望使欧洲摆脱对该产品的进口依赖，确保材料供应安全。

EUCARBON项目于2011年11月启动，致力于提升欧洲在航天用碳纤维和预浸渍材料方面的制造能力。项目历时4年，总投入320万欧元。目前，项目团队已成功实现实验室规模的预浸渍材料制造，并可向有意愿采用该材料的公司提供样品。为测试材料适用性，项目团队按现行卫星部件规范生产了2个组件，并通过了所有性能测试。

项目负责人表示，航天专用碳纤维是一种典型的利基市场，即被大企业或大公司忽略的某些细分市场或小众市场。然而，发展这种产品的制造能力会产生连锁反应，将极大提升欧洲在先进材料领域的技术水平和制造能力。另外，除了航天领域，项目也在积极开发特种碳纤维在汽车工业和能源领域应用的潜力。

                                       ————科技世界网