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长期以来,古生物学家想要进一步研究化石内部精细结构,一般采用对古组织切片或者连续磨片的方法来进行。中国科学院院士张弥曼就曾使用连续磨片技术,对肉鳍鱼类杨氏鱼的头部进行精细重建,发现了它没有内鼻孔,是原始的肺鱼,从而为寻找登陆鱼类的直接祖先作出了突出贡献。

“这是以前难以做到的。”刘煜说。早前在国外学习工作期间,刘煜就尝试给澄江化石做CT扫描,摸索出一套可以清晰呈现澄江化石微米级别三维细微结构的技术路线。“以前无论用针修还是画图等方法,都只能从化石表面看到二维的信息,通过显微CT技术可以呈现出近乎完整的、三维立体的动物图像。”他说。

回国后,刘煜将当时国际生物学研究领域中最前沿的荧光显微镜、电子扫描显微镜和显微CT等先进研究手段和方法,用于澄江动物群化石标本的研究。

果不其然,此次他们在江西九江武宁地区发现了九江江夏鱼化石。此鱼属于盔甲鱼类,是一种已经灭绝的无颌类物种。其独特的“裂吻”特征,不仅丰富了科学家对古生物多样性的认识,更揭示了生物演化历程中更深层次信息。

扫描发现,盔甲鱼是位于现生的无颌类和有颌类中间环节的物种。而这个环节就是发育生物学家所预测的,颌的起源发育所需要的中间阶段。

在中国科学技术大学教授肖益林看来,研究古生物从繁盛到灭绝的过程具有重要意义,不仅能帮助我们理解地球历史、生命演化等,还能激发公众对自然保护的兴趣。

“我们将这些成果用于笔石化石识别模型,针对113种奥陶纪和志留纪重要笔石属种,所训练的人工智能深度学习模型识别准确率可达86%左右。”徐洪河兴奋地说,这已远高于一般的领域专家。

先进技术的运用让澄江化石研究更加深入。2021年底,刘煜团队凭借“寒武纪特异保存化石与节肢动物早期演化”项目获得2020年度国家自然科学奖二等奖。

笔石,是一类生活在寒武纪至石炭纪海洋中的浮游或游泳型动物,目前已灭绝。它们通常保存在页岩之中,不同的笔石物种蕴藏着不同时期的秘密。

今年2月底,邢立达研究团队对外发布最新成果,经对江西会昌县修路开挖时发现的上千块化石碎片进行清理修复,发现了甲龙亚科新种——英良达泰龙。

“用生态系统研究的方法,推动解决生物与环境之间的互动问题,是一个新方向。”中国科学院院士、古脊椎所研究员徐星说,用生态系统研究的方法,恢复重建古生态系统,可以帮助我们更好地面对未来的挑战。

“将最新的人工智能与深度学习算法融入传统的古生物学研究之中,这个方法非常新颖。”徐洪河说,此项研究打造了一种全新的学科交叉形式,其研究成果可直接服务于页岩气勘探开发。

还有一个相似例子:2019年6月,夏威夷冒纳罗亚观测站记录到大气中二氧化碳浓度再创新高,达到414.7ppm。如果这一浓度持续升高,地球环境将发生怎样的变化?对于这个问题,科学家从化石的记录中找到了部分答案。

“这项研究是古生物学、计算科学、信息科学的一次深度交叉与融合。”徐洪河说,这套方法已经部署在地层古生物大数据中心的化石本体数据库,相关算法也应用于部分其他常见化石门类的识别软件,并开发了适用于移动设备的应用程序。

斗鱼zbo4月22日,游客钟林站在江西省武宁县澧溪镇化石广场的一尊古鱼化石雕像前愣了神:“这些古鱼萌态可掬的模样,居然跟人类这么像,它跟我们有什么关系?”

显微CT技术突破了传统光学显微镜的二维形态学研究局限,实现了古生物研究技术从“0”到“1”的突破,从化石中获得的信息量比之前增加了大约60%到90%。

然而,笔石化石往往个体较小,不同物种的形态差别十分微小。如何准确、快速鉴定笔石化石,对于地质学家和古生物学家来说,都是一个挑战。

近日,肖益林研究团队与中国科学院南京地质古生物研究所及合肥工业大学合作,对华南桂林地区两个典型的晚泥盆世海相碳酸盐剖面进行研究发现,全球气候变冷导致了3.7亿年前的生物大灭绝事件,约80%的海洋无脊椎动物在这次灾难中灭绝。

“这个仪器不仅不需要对化石样品进行磨平破坏,而且还增加了惰性气体喷气口,可降低大气中的氧气、氮气对测量结果的影响,使得测量环境可与真空媲美。”王伟说,仪器用激光束辅助光线测量化石等样品表面的粗糙度,并对检测到的X射线荧光进行校正,从而使无损测量大型化石表面化学元素分布成为可能。王伟说,该仪器可以对野外不可移动样品开展无损检测。

“想要解开谜团,大数据与人工智能技术或许能帮上忙。”中国科学院南京地质古生物研究所研究员徐洪河说。在中国科学院南京地质古生物研究所收藏着大量化石标本,他和团队着手开始对这些化石标本进行研究。

为解决上述问题,王伟课题组基于多方面的创新设计,改进了目前国际上最先进的大幅面材料表面化学元素扫描设备存在的缺陷,研制了可以分析不规则、立体化石表面的化学元素分布的X射线荧光无损分析仪。

采访中,不少专家表示,研究古生物,是一把打开“双开门”的钥匙:不仅可以打开“将今论古”之门,同时打开的,还有“以古启今”之门。

生物死亡后埋藏在沉积物(如泥沙)中,其肌肉、内脏在腐烂过程中会产生各种有机物,有机物与周围的沉积物发生反应,往往会在化石周围的岩石中留下一些化学元素信息。因此,可以用化石及其围岩表面的化学元素分布,寻找这些生物软体的形状或轮廓的线索。

针对化石标本的多模态数据集,徐洪河团队提出了人工智能古生物学的概念。“古生物化石的识别有别于常见的图像分类问题。”徐洪河说,古生物本身在系统分类上存在层级结构,因其依据的形态特征非常细微,对专业性要求极高。

“我们详细采集了1500块笔石化石标本的科学信息,拍摄了大约5万幅化石标本图像,并对这些图像进行像素级标注,创建了笔石化石标本科学权威的数据集。”徐洪河说。其研究团队还提出了化石标本元数据标准,并将数据集的规范与标准向国内外推广。

有一个好消息传来,古脊椎所正在推进与中国科学院高能物理研究所以及自动化所的合作攻关,未来将首次利用大科学装置平台开展古生物学研究。

“肌肉和内脏等软体在生物死亡后通常会很快腐烂,无法在地层中保存下来,因此仅通过硬体化石很难复原生物的真实外形。”中国科学院南京地质古生物研究所研究员王伟说,活跃在2亿多年前的贵州龙,它们是有强健肌肉还是一身肥膘?样貌是像胸前有个大气囊的蜥蜴,抑或是像有个大肚子的鳄鱼?

这也是长期以来,科学家们思考的问题。化石就像记录着地球历史的文字,研究古生物化石就是不断解读这些“文字”,让人们能更系统地了解生命演化、地质变迁。可喜的是,由于科技的加持,科学家们加深了对“文字”的理解,逐渐还原了灭绝生物的真实面貌。

站在中国古动物馆内世界唯一的董氏中华猛龙化石骨架面前,前来参观的人们深感震撼的同时,也在脑补一个画面:它究竟长什么样?

如今,专用CT、AI鉴定、X射线、三维建模等技术已逐渐应用于古生物学研究。我国科学家不断攻坚克难,重建古生物演化历史,产出了诸多重要原创性科研成果。

2023年5月的一天,几位年轻的古生物研究人员半蹲在土石坑内,小心翼翼地用铲子挖掘土石。他们挖出一个个大小不一、凹凸不平的石块,拿在手里摩挲着、观察着,一旦感觉到有异样,就会拿着石块,问不远处的中年男子。

200多岁的古生物学是一门古老的学科。如今,科技为古生物学的研究注入了新的动力。高精尖的科学技术,不仅让我们从化石中看清生命的痕迹,更让我们逐渐看清远古时代古生物演进历程。

2023年,由云南大学古生物研究院、澄江化石地世界自然遗产博物馆、美国哈佛大学研究人员组成的国际科研团队,运用显微CT断层扫描等先进技术手段,给寒武纪节肢动物——等刺虫拍出了多张较为完整的CT片,为学界研究节肢动物的早期演化提供了新的形态学证据。

“左边为待测样品贵州龙化石,右边为钙元素含量分布图,钙元素含量越高,在图中显示的颜色越深。”王伟说,这是通过三维X射线荧光扫描仪对贵州龙化石进行检测并得到元素分布的示意图。经初步研究,贵州龙前胸部相比腹部,钙元素分布面积更广,说明其前胸部软体可能更加膨大。

三叠纪末期,地球曾经历过一段强烈的火山活动时期,经研究化石估算,当时的大气二氧化碳浓度一度高达4400ppm,地球因此经历了一场生物大灭绝,这些历史数据为预测地球系统未来演化的模型提供了宝贵的边界限定值。

热河生物群的大多数化石为压扁的板状,普通CT设备很难对其进行精确扫描和重建。为此,我国研发了首台高分辨板状化石专用X射线显微层析成像设备Micro-CL,极大满足了古生物学界的研究需求。通过这些高精度的成像技术,科学家们能够更深入地探索古生物的内部结构,从而为揭示生物多样性的历史和演化提供关键证据。

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汉诺威展览中心入口处有一个谷歌的广告牌:上面写着“炒作结束,AI来了”。展会主办方也宣称,AI是行业竞争和可持续发展的关键。但实际上,趋势主题并未发挥核心作用。相反,自动化的机械臂和机械部件比AI广告更为常见。被热炒的生成式AI在展会上的低调表现令人惊讶。

斗鱼zbo4月22日,德国总理朔尔茨在2024年汉诺威工业博览会(以下简称“工博会”)上经历了一次人类与人工智能 (AI) 的尴尬互动。朔尔茨被告知可通过语音来控制西门子展台上的机器人抓手,但一开始AI却对朔尔茨的话没有任何反应,重复几次之后,命令才得以执行。这一小小插曲折射了欧洲AI的现状:欧洲的领先地位似乎已经成为过去,但潜力仍在,加强与中美合作将有利于未来发展。

面对反应比较慢的AI,站在一旁的西门子董事会成员塞德里克·内克幽默地自我解嘲道:“这就像政治一样。它需要更长时间才能发挥作用,但当它发挥作用时,效果真的很好。”

目前AI技术在德国经济中的渗透率仍然较低。“数字化是一个广阔的领域,速度和规模决定成功。”欧盟委员会主席冯德莱恩强调,“我们最重要的资本是人才”,“我们在欧洲拥有首屈一指的工业数据宝库。”她希望欧洲在AI等下一个重大技术飞跃方面“走在潮流前面”。

与此同时,人们可看到美国的谷歌和微软等AI领先者在他们的展台上展示AI的最新进展,AI不仅仅可帮助优化流程。一个有趣的示例是一台对讲机,它可通过AI近乎实时翻译。比较而言,工博会主办方颁发的创新奖——2024年赫尔墨斯奖仍然立足具体的工业实践,选择了SCHUNK公司推出的2D抓取套装。该套件由摄像头、电脑、夹具和AI软件组成,可轻松完成分拣和物流任务的自动化。

另一方面,德媒分析认为,机器学习等AI技术其实很早就已集成到了工业流程中,以至于几乎不值得一提。生产过程早已能使用AI进行监控。AI可从装配线上挑选出有缺陷的产品,也可在员工没有合适的安全背心进入生产设施区域时发出警告。不愿使用AI的原因可能是它容易出错,而这在生产中是不可接受的。因此,参展商更专注于经过验证的自动化解决方案。

“我们可以加快速度吗?快一些,再快一些。”朔尔茨在西门子展台尝试着与AI沟通,但遗憾的是,AI对于总理的话“置若罔闻”。朔尔茨重复几次之后,AI才终于“听懂”,控制机器人抓手加快了运转速度。

尽管机器人不守规矩,但朔尔茨在工博会上得出的结论仍然是积极的。“你在这里感受到的是创新,是开发新事物的渴望。这尤其适用于我们如何应对数字化挑战并利用机遇这一真正艰巨的任务。”朔尔茨说,“工业界将目光投向AI和能源转型方案非常重要,因为可负担得起的能源和更多的创新是提高生产力、推动经济增长的先决条件;AI取代工人从事简单劳动,让人们可从事更为复杂的工作。”

4月22日在汉诺威举行的德国研究与创新峰会强调,AI作为新型关键技术,正在发展成为价值创造和社会进步的决定性因素。因此,可使用AI的例子来审视德国和欧洲在研究和创新方面的竞争力整体状况。相关调查表明,只有四分之一的公司和二分之一的大学认为,德国在AI研究和创新方面具有国际竞争力。从关键数据来看,德国和欧洲其他国家在AI研究方面的领先地位已被美国和中国取代。

作为德国和欧洲领先工业技术的代表,西门子正试图实现从工业AI到生成式AI的跨越,使用自然语言控制机器人的AI助手便是其中一个创新。不过,该公司首席技术官兼首席战略官彼得·柯尔特指出了其中面临的巨大挑战。例如,大型语言模型通常太大,必须研究合适的本地小语言模型;它们必须是多模态的,即它们必须能做的不仅仅是语言;此外还需要解决幻觉的问题。

围绕“为工业可持续发展注入活力”这一主题,汉诺威工博会聚焦高效及可持续的工业解决方案、AI、氢和燃料电池等领域的创新成果。备受关注的开幕之旅是德国总理展示德国经济创新能力的最佳时机,尤其是在AI等未来主题方面。

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有材料学专家认为,研发新材料的一种方式就像炒菜不断调整油、盐、酱、醋的比例,找出口味最好的菜谱配方一样,需要不断调整组成材料的种类、比例,从而找出具备优质性能的新材料。当然,这种“炒菜”式研发过程是极其枯燥和漫长的。

“MSEP策略显著提升了3D打印器官的打印效率和精度,扩大了可打印尺度范围,有望为人类解决移植器官严重短缺难题尽一份绵薄之力。未来,我们将朝着两个方向努力。短期内,我们希望进一步提高打印速度,并实现载细胞打印,为后续功能化器官打印奠定坚实基础。长期来看,我们将致力于提高打印器官的复杂性,并进一步提升3D打印组织器官与人体天然器官在结构和功能上的相似度。”金翼飞认为,“形似而神更似”一直是人造器官追求的最终目标。

事实上,生物3D打印技术发展至今,始终有几片“乌云”笼罩其上,限制了这项技术造福人类的进程。赵丹阳说,生物材料选择与适应性、打印精度与分辨率、打印效率与成本、组织血管化与生长、打印结构后续的功能化诱导等,均是目前整个生物3D打印领域面临的重要瓶颈。“我们能做的,就是瞄准其中一两个方向,尽己所能攻坚克难、奋楫笃行。”他说。

大连理工大学机械工程学院教授赵丹阳告诉记者,以往浸入式生物3D打印技术,只能用小针头打印特别小的生物组织。如今,用小针头也可以制造像心脏这样的分米级大尺寸器官。日前,赵丹阳团队与美国内华达大学雷诺分校教授金翼飞团队等组成的海内外联合研究团队,历经多年持续攻关,提出多尺度浸入式打印(MSEP)策略,实现了“一策多用”和“大小通吃”。相关成果发表在学术期刊《美国国家科学院院刊》上。

“浸入式生物3D打印技术在生物3D打印中扮演重要角色,为制造复杂生物组织和器官提供了关键支持。”作为论文第一作者,张诚谈起浸入式3D打印技术时如数家珍,“传统的方法是利用针头挤出生物墨水,在特定的支持浴材料中将成品打印出来。视频中的透明‘果冻’就是支持浴材料,主要起到辅助支撑作用。”

斗鱼zbo“嗡嗡嗡……”30厘米见方的操作台上,一根3D打印针头扎进透明“果冻”中,针口处不断挤出一根“红线”,在“果冻”中沿着电脑规划好的路线来回移动“作画”。当针头自下而上移动到“果冻”上端时,只要按下暂停键,再将一层新“果冻”叠加到旧“果冻”上面,针头又开始“画”起来。最终,一颗高约6.5厘米的红色心形3D模型被仅有1.27厘米长的小针头精准打印出来。

为什么浸入式生物3D打印技术很难打印分米级及以上的大器官?张诚解释,传统的支持浴材料不能在凝胶态和液态之间随意切换,难以在打印时向打印容器中按需添加支持浴材料。因此,打印前支持浴材料就要“一步到位”,要打印的器官有多高,所需要的支持浴材料就要有多深。随之影响的是针头的长度:打印小器官,短针头即可;打印大器官,就需要长针头。这就像是书法,写簪花小楷时多用纤细秋毫之笔;写擘窠大字时则需用斗笔等。

生物3D打印技术基于增材制造原理,以活性细胞、生长因子、生物材料等为主要原料制造生物组织和器官,是再生医学工程领域的重要制造手段。在过去十几年里,生物3D打印技术一直处于快速发展阶段,为医疗、生物学、材料和制造领域带来巨大变革和创新。近年来,较为成熟的生物3D打印技术应用成果频见报端,其涵盖药物、伤口敷料、器官芯片、药物缓释系统、假肢、人体组织器官模型以及生物机器人等多个医学领域。

根据国家卫生健康委员会2018年发布的数据,全国每年急需器官移植的大约30万名患者中,仅有约1.6万人能够获得器官捐献。世界卫生组织统计数据发现,全球每年只有不到10%的器官移植需求能得到满足。

“我们用的‘红线’,是可以模拟细胞外环境的水凝胶生物材料。它有一个很形象的名称,叫‘生物墨水’。”张诚解释,这种利用生物墨水打印生物器官或组织的浸入式打印技术,是生物3D打印的重要分支。

问题随之而来:针头越长,将生物墨水挤出来所需的力就越大。而生物墨水又极其脆弱,针头越长,生物墨水中细胞被破坏的可能性就越大,一不小心就会“鸡飞蛋打”。事实也是如此。记者了解到,目前这项技术仅能打印功能特征尺寸在数百微米到数十毫米之间的组织和器官结构。

由于人体器官在身体内部多具有悬空结构,且生物墨水本身较为脆弱,与在空气中直接打印相比,在凝胶态的支持浴材料中打印更能保障打印结构稳定且不易坍塌。

近日,正在美国内华达大学交流学习的大连理工大学机械工程学院博士生张诚在视频连线中,向记者展示了浸入式生物3D打印技术。

凝胶态是一种特殊的固态形式,果冻、豆腐是日常生活中常见的凝胶态物质。水凝胶是凝胶态物质的一种,因含水量高、与细胞外环境十分相似而被广泛应用于生物制造领域。张诚介绍,支持浴材料通常采用具有良好屈服应力特性的水凝胶。3D打印针头扎入支持浴材料后,由于支持浴材料具有屈服应力特性,在打印针头划过时,材料会变为液态。等针头挤出生物墨水并离开打印位置后,支持浴材料又会重新变为凝胶态,从而将打印墨水材料牢牢“抓住”,使打印结构保持稳定并保障打印结构精度。

有了关键材料保驾护航,利用浸入式3D打印技术制造器官的瓶颈问题迎刃而解,MSEP策略应运而生。凭借“一策多用”的优势,联合研究团队利用小针头不仅构建了具有微米级特征尺寸的高精度角膜结构、具有毫米级特征尺寸的同质/异质眼球和主动脉瓣膜假体,还打印出具有分米级尺度的全尺寸人类心脏模型。该策略在构建多尺度人体组织和器官方面的潜力被充分验证。

经过无数次调整配比和不断重复试验,联合研究团队终于研发出一种刺激响应性支持浴材料。它能够在保持屈服应力特性的同时,随简单的温度变化实现状态转换。“温度低于4摄氏度时,该材料为液体;高于25摄氏度时则为凝胶态。”张诚告诉记者,打印制造时,只需将温度降低,把这种支持浴材料倾倒进打印容器中,随后升温使其变成凝胶态,让针头开始工作;待本层打印完成,倒入下一层低温支持浴材料,再升温继续打印。如此循环,再大的器官都能实现精准打印。

巨大的移植器官缺口让很多人将目光转向了动物器官移植。尽管当前已有临床应用案例,但动物器官移植依然面临费用高昂、具有物种间免疫屏障、存在病毒传播风险和社会伦理问题等重大挑战。而3D打印器官一旦发展成熟,上述问题便有望得到解决。

“如果能用小针头打印完一层后,再在上面倒入一层支持浴材料,再打印一层,如此实现逐层打印就好了。”论文共同通讯作者金翼飞提出了这样的设想。而要实现这个想法,关键在于研发出一种能够随心所欲进行状态转换的新型支持浴材料。

FAQ

斗鱼zbo超导性,即某些材料以零电阻导电的能力,在量子技术领域具有深远前景。然而,在以量子电导为特征的量子霍尔体系中实现超导却是个巨大挑战。

在新设备中,电子在同一纳米尺度空间内以两个相反的方向传播,而且没有散射。这样的一维系统十分少见,有望解决基础物理中一系列问题。

进一步研究表明,这种邻近超导性并非源自沿畴界传播的量子霍尔边缘态,而是源于畴界本身存在的严格意义上的一维电子态。研究小组证实了这些一维态的存在,与量子霍尔边缘态相比,它们显示出更强的超导杂化能力。研究人员认为,内部态固有的一维性质是他们能在高磁场下观察到强大超电流的原因。

随后,该团队探索了一种新策略,灵感来自他们的早期研究。当时研究证明了石墨烯的畴界具有高度导电性。通过在两个超导体之间放置这样的畴界,他们实现了期望的反向传播边缘态之间最终的接近,同时最大限度减少了无序效应。

最新研究中,曼彻斯特大学团队一开始遵循传统方法,使反向传播的边缘态彼此靠近,这通常需要在空间上限制边缘态。然而,这种方法受到实验条件、材料、失序效应等限制。

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      固态电池技术获突破 上市公司更新动态“报喜”

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