天地志 | 能读懂你的AI即将到来
👁新闻关键词：迄今为止/自传最快/恒星 /北斗系统/“人鼠杂交体”/人工智能解码
第
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则
-中科院国家天文台发现迄今银河系自转最快恒星-
据央视网4月11日报道：研究团队基于国家重大科技基础设施郭守敬望远镜数据，发现了一颗迄今银河系自转速度最快的恒星。其自转速度约为540千米每秒，比目前银河系中自转速度第二快的恒星约快100千米每秒。这一成果日前在国际学术期刊《天体物理学快报》发表。
科研团队通过分析这颗银河系里自转速度最快的恒星光谱发现，这是一颗非常热的大质量恒星。由于自转速度超快使得星体变扁，这导致了它的赤道温度低，引力小，发出的光比较暗淡；而两极温度高、引力大，发出的光比较明亮。
进一步研究发现，这颗恒星位于银河系的外旋臂上，距太阳大约3万光年。该恒星正在以约120千米每秒的速度离开它目前的所在地，表明这颗星可能起源于双星作用，由于主星在演化后期星体膨胀，导致了这颗星开始吸积主星物质，从而自转加快。最后由于主星作为超新星爆炸，该恒星被抛出，成为银河系中自转速度最快的恒星。
第
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则
-北斗导航复杂环境下定位成功率超95%-
“得益于北斗导航系统是我国自主研制的卫星导航系统，广州海格通信集团股份有限公司（以下简称海格通信）通过自主创新研发，在复杂环境下，将定位成功率从原本的70%提升至95%以上。”近日，2019年广东省科技进步奖一等奖项目“面向复杂电磁环境的北斗导航创新技术研究及产业化”（以下简称北斗创新项目）技术成果第一完成人、海格通信主任专家田震华说。
产品效果体现如下两方面。
大众消费领域的应用规模化
今年是我国北斗导航系统全球组网的收官之年。近日，第54颗北斗导航卫星成功定点，到达工作轨道，进入卫星长期运行管理模式。
另外，北斗三号最后一颗全球组网卫星4月4日运抵西昌卫星发射中心西昌航天发射场，标志着北斗全球星座组网进入最后冲刺阶段。这是我国第55颗北斗导航卫星，计划于5月发射。
2020年，北斗三号全球星座部署将全面完成，届时，汽车智联、精准农业、智慧城市、测绘等行业将有大量应用北斗相关产品，同时在消费者端口，包括手机在内的大量日常应用也将全面展开，北斗行业前景广阔。
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充分接收导航信号完成定位
据了解，北斗创新项目的主要难点在于：要在多种空间环境、电磁环境、动态环境、温度环境下，让北斗导航产品稳定可靠地完成定位解算，并完成电路和算法的芯片化。
“简单地说，就是我们要尽量剔除各类干扰信号，充分接收可用导航信号，从而完成卫星定位解算。”田震华说，北斗创新项目团队在多年技术积累的基础上，通过将应用环境分类建模、信号及信息处理算法仿真，综合多源信息融合、抗干扰、防多径、高精度、高动态等多项关键技术，将电路及算法软件固化为北斗射频和基带芯片，最终以芯片为基础完成产品研制和推广应用。
第
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则
-“人鼠杂交体”的到来-
随着研究人员在充满伦理道德的技术上取得长足进步，在其它动物身上为人类培育替代器官的梦想或有望实现；来自日本动静大学的研究者中内启光 (Hiromitsu Nakauchi)如今实现了在小鼠和大鼠胚胎中培育出由人类细胞组成的组织，研究人员随后将会将这些杂交的胚胎移植到代孕动物机体中，直到今年3月日本的一项新法律生效，这一研究步骤才会得到批准。研究者Nakauchi还与同事申请利用猪的胚胎进行类似的实验，诸如此类研究的目的在于在动物体内培育出未来有望移植到人类机体中的器官/组织，但有研究人员认为，在实验室培育出的“类器官”也会更加安全和有效。
第
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则
-人工智能解码系统识来临，别错误率低至3%-
最近，美国加州大学旧金山分校的科研团队使用人工智能解码系统，把人的脑电波转译成英文句子，最低平均错误率只有3%。这项研究发表在《自然·神经科学》杂志上。
参加实验的4名志愿者都是癫痫患者，他们由于治疗需要在大脑表面植入了数百个微电极。研究人员正是利用这些微电极阵列来记录其脑电波信号，然后借助人工智能系统进行解码。
这项研究的创新之处在于，采用端到端的深度学习网络实现神经信号翻译，从工程角度展示了人工智能技术应用于神经信号解读的潜力。”清华大学医学院神经工程实验室、清华大学人工智能研究院教授洪波在接受科技日报记者采访时评价说。
洪波分析，这项研究的难点在于两个方面。首先是采用了高密度微电极阵列，间距4毫米，多达256个电极，覆盖大脑皮层表面的关键脑区，获取了足够的神经信息用于解码。这种电极在国内尚没有可用于临床的产品。
另外，研究中深度循环神经网络的训练，除了采用时间轴上的卷积操作提高特征提取能力，还把语音频谱特征也作为训练目标，大大降低了对神经数据量的需求。
“脑机接口的一个核心难题是神经信息的解码和翻译，脑电信号噪声大，背后的神经编码机制复杂未知，这些都是挑战。”洪波认为，以深度学习为代表的人工智能技术发展，为脑机接口打开一条应对该挑战的新路径。
不过，在洪波看来，人工智能与脑机接口结合，也带来新难题：如何获得大量的训练数据？来自人脑的高精度神经数据通常只在临床条件下才能获得，这会使神经网络训练陷入困境。
“这项技术目前主要用于癫痫外科的临床，帮助外科医生在切除癫痫病灶之前，确定关键的语言功能区。要让渐冻人、高位截瘫等残疾患者用上这样的脑机接口，还要继续解决长效电极和解码效率的问题。”洪波说，“人们所期待的戴上脑电帽就能读出心里话，从科学和工程角度来看还有很远的距离。但脑科学和人工智能技术的结合，有可能加速这些探索和研发的进程。”
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