擔心鞋子開裂？3D列印能讓材料自我修復了！技術前沿洞察
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大家好，又到了一周一次的技術前沿洞察欄目啦！
無論是 3D 列印修復材料讓修復鞋子成為可能，還是用人工智慧檢測服用藥物過量，可以說，這些前沿科技都跟我們的生活緊密相關。小探趕緊帶你來看看，從全球頂尖高校，到大公司的實驗室，在人工智慧、5G、物聯網、3D列印等領域近期都有哪些成果！
美國高校
藥物過量？華盛頓大學研究員開發 APP 提供「第二次機會」
根據美國國家藥物濫用研究所的數據，美國平均每 12 分半鐘因阿片類藥物過量而死亡。
現在，華盛頓大學艾倫學院網路和移動系統實驗室及華盛頓大學醫學院的麻醉和疼痛醫學系的研究人員提供了預防阿片類藥物相關死亡的解決方案，通過 APP 快速檢測和干預，從而預防這些死亡。
該團隊在論文中描述了一種新的非接觸式 App 來檢測阿片類藥物過量的跡象。該應用程序稱為 Second Chance（第二次機會），將手機的揚聲器和麥克風轉換為主動聲納系統，以不顯眼的方式監視人的呼吸和 3 英尺內的移動，尋找表明他們可能處於危險之中的跡象。
研究人員之一，艾倫學院教授 Shyam Gollakota 說，該應用程序的最終目標不僅是監控個人狀況，而是最終能立即將用戶與可能挽救生命的治療聯繫起來。 「人們可以在阿片類藥物使用期間使用該應用程序，這樣如果他們過量，手機可能會將他們連接到朋友或緊急服務以提供納洛酮（小探註：這是一種可帶回家在吸毒過量時挽救生命的解毒劑）。」
更多關於此項技術的報道，可訪問：
https://news.cs.washington.edu/2019/01/09/mobile-app-developed-by-uw-researchers-offers-people-a-second-chance-in-the-event-of-an-opioid-overdose/
南加大師生開發新型 3D 列印材料，可實現自我修復
未來，我們或許不需要扔掉破損的鞋子和玩具，因為它們會進行自我修復。近期，來自南加州大學Viterbi工學院研究員們開發了一種新型的 3D 列印橡膠材料，可以實現材料的自我修復功能。
該學院助理教授 Qiming Wang 一直從事3D列印材料領域的工作，他與學生及康涅狄格大學助理教授 Yang Li 合作，創造了這種新材料，如果斷裂或被刺破，可以快速進行自我修復。
這種材料或將改變鞋子、輪胎、柔性機器人甚至電子產品領域的遊戲規則，縮短製造時間，提高產品的耐用性和使用壽命。
（3D列印自修復橡膠鞋底不是夢）
該研究使用光來固化具有某種幾何形狀的橡膠。
二硫化物基團可以在斷裂時重整，通過加入氧化劑，將硫醇轉化為另一個二硫化物基團即實現了這種自我修復能力。找到兩者之間的正確比例是解鎖材料獨特屬性的關鍵。
「當我們逐漸增加氧化劑時，自愈行為變得更強，但光聚合行為變得更弱，」Wang 教授解釋說， 「這兩種行為之間存在競爭關係。最後，我們發現了一種能夠實現高度自愈和相對快速光聚合的比例。「
在短短 5 秒內，他們可以列印 17.5 平方毫米的材料，並且可以在 20 分鐘內列印出一個完整的物體。當這種材料被切成兩半後，在 60 攝氏度下，它只需 2 個小時就可完全癒合，恢復其強度和功能。如果提高這個溫度，自我修復時間則會降低。即便在常溫下，這種材料依然具備自愈能力。
更多關於此項技術的報道，可訪問：
https://viterbischool.usc.edu/news/2019/02/broke-your-shoe-what-if-it-could-repair-itself/
普林斯頓大學用 AI 捕捉並翻譯動物的「行為語言」
你可能已經看過好萊塢明星的「動作捕捉」套裝，穿著全身服裝，充滿感測器，讓電腦將它們變成綠巨人或龍或魔法野獸。
（扮演綠巨人的 Mark Ruffalo 穿著用於動作捕捉的連體衣，臉上粘滿了光點）
現在，來自普林斯頓大學 Mala Murthy 和 Joshua Shaevitz 的實驗室合作有了新的進展，他們可以用人工智慧技術，在已有的視頻中自動跟蹤動物們的動作。
他們把這種 AI 動作捕捉的新工具命名為 LEAP Estimates Animal Pose （LEAP）。LEAP 可以在幾分鐘內完成訓練，高精度地自動跟蹤數百萬幀視頻中動物的各個身體部位，而無需添加任何物理標記或標籤。
（LEAP對視頻中長頸鹿動作的捕捉）
LEAP 對於小到蒼蠅老鼠，大到獅子、長頸鹿等動物都可以進行動作捕捉。以前開發的用於追蹤人體運動的 AI 工具，需要通過大量的人工注釋數據進行訓練。而在 LEAP 中，研究者們對這一方法進行了優化，並建立了一個系統，允許用戶自由選擇與收集的數據類型最匹配的神經網路。」
「該方法可廣泛用於動物模型系統，用來測量具有基因突變或藥物治療的動物的行為，」分子生物學和普林斯頓神經科學研究所（PNI）副教授 Mala Murthy 說。
詳細介紹該新技術的論文發表在 2019 年 1 月出版的《「自然方法》」雜誌上。
對該技術感興趣的小夥伴，可以訪問以下鏈接：https://www.princeton.edu/news/2018/12/20/translating-language-behavior-artificially-intelligent-motion-capture
康奈爾大學用感測器技術和數據優化食品生產
康奈爾大學計算機科學教授 Ken Birman 及其學生正在應對數字農業特有的挑戰——利用感測器技術和數據系統優化食品生產的各個方面。
例如通過先進的感測器技術和大數據，有效監測數百萬英畝的葡萄、杏仁和蘋果的水是否緊迫？物流和成本是多少？在擁有 1000 頭配有網路感測器的奶牛的奶牛場，奶牛的健康是否可以在疾病影響健康和生產力之前被預測？
康奈爾數字農業倡議（Cornell Initiative for Digital Agriculture，CIDA）於去年成立，旨在整合康奈爾大學的多學科優勢，將研究人員與從業人員聯繫起來，共同應對全球糧食系統的挑戰。
數字農業的增加使康奈爾大學戰略學科優先領域的總數達到 8 個，並將為增加資源提供主動權，以便將創新的跨學科教師團隊聚集在一起，開發和應用農業數字創新，從而提高可持續性，盈利能力和提高世界糧食系統的效率。
（TerraSentia機器人正在接受培訓，在農田間移動並對單個玉米植物進行遠程診斷）
萊斯大學研究員公布有關物聯網安全的研究突破
近日，萊斯大學 VLSI 實驗室助理教授 Kaiyuan Yang 和 Dai Li 在矽谷知名晶元會議ISSCC 上，推出了他們的 PUF 技術，比目前為物聯網（IoT）設備生成不可克隆數字指紋的方法可靠性高出 10 倍。
萊斯大學電子和計算機工程學院助理教授Kaiyuan Yang（右）與Dai Li（左）
PUF，即（Physically Unclonable Function，物理不可克隆函數），是一種使用微晶元的物理缺陷來生成唯一安全密鑰的技術，可用於驗證鏈接到物聯網的設備。
Yang 教授他們的技術通過為每個 PUF 生成兩個獨特的數字指紋來提供可靠性的飛躍。這種「零開銷」（Zero-overhead）方法使用相同的 PUF 組件來製作兩個密鑰，並且不需要額外的面積及延遲，從而使組件的省電性能提升15倍。
在當前的消費級物聯網中，很多應用場景還無法實現，主要是因為目前的晶元設計還停留在針對移動設備市場。而使用它們的 PUF 技術將幫助晶元製造商廉價而可靠地實現密鑰生成功能，基於這項技術生產的 IoT 晶元，或將被廣泛應用在「智能家居」恆溫器、安全攝像頭和智能燈泡上。
海外高校
劍橋大學用人工智慧檢測地震風險
上周四，劍橋大學宣布，它將推出一個新的中心人工智慧與環境風險研究中心（Artificial Intelligence to the study of Environmental Risks ，AI4ER)，主要專註於發揮人工智慧潛力，來分析複雜的環境數據，從而找到解決環境風險的方法，幫助進行可持續發展環境的規劃。
該研究從英國研究與創新署（UKRI）獲得了 2.6 億美元的資助獎金，外部合作夥伴包括微軟、DeepMind、歐洲開發銀行、地球之友、歐洲航天局等在內數十家企業和機構。
當前，AI4ER 新中心集合了計算機科學家、工程師、數學家與環境和地球科學家在一起工作，由劍橋大學地球科學系系主任 Simon Redfern 領導。
該中心認為，我們最大的環境問題的答案可能就隱藏在我們從周圍世界收集的大量數據中。已經在進行的項目包括：用衛星觀測來繪製鯨魚通過海洋的分布和路徑，使用大型數據集來了解林地棲息地生物多樣性變化，了解機器學習了解地震的風險，使用無人機監測活火山的危害等。
用人工智慧預測卵巢癌患者預後情況，準確度高4倍
倫敦帝國理工學院和墨爾本大學的科學家近日開發了一種機器學習軟體，可以預測卵巢癌患者的預後，還可以預測哪些治療方法對確診後的患者最有效。並且比傳統方法具有更高的準確性。
卵巢癌已是女性第六大常見癌症，通常影響絕經後或有家族病史的女性。小探稍微解釋一下，預後是一個醫學名詞，指的是指根據病人當前狀況來推估未來推測治療後可能的結果。
兩所高校的研究人員開發了一種「放射學預後載體」（RPV），這是一款研究腫瘤的四種生物學特徵的軟體，包括 CT 掃描的結構、形狀、大小和基因組成，得到的評分表示疾病的嚴重程度。將這些結果與血液測試、以及目前醫生用來估計存活率的預後評分進行比較發現，結果是傳統方法準確度的四倍。
RPV 還「可靠地識別」通常只有兩年生存的 5% 的患者。通過早期識別它們，它們可以改善預後並優化這些患者的治療計劃。研究人員將開展一項規模更大的研究，看看該軟體能多準確地預測個人手術和/或藥物治療的病人的結果。
更多相關研究，可以查看以下報道：https://eurekalert.org/pub_releases/2019-02/icl-ai021319.php
大公司實驗室
英特爾 MESO 晶體管有望實現人工智慧處理能力的巨大飛躍
神經科學家 Amir Khosrowshahi 在 2014 年參與共同創立了 Nervana，這是一家幫助大公司運行神經網路的創業公司，這項技術現在推動了人工智慧的爆炸性成果。而全球最大的計算機晶元製造商英特爾，僅在兩年後以超過 3.5 億美元的價格收購了 Nervana。
作為英特爾現任的 AI 首席技術官，Khosrowshahi 表示，該團隊正在構建一種新型集成電路（IC），其中充滿了晶體管，有朝一日可以以極小的能量運行—— 低至100毫伏。這將朝著用於大腦通信的低電壓方向邁出的一步。
新的集成電路將改變遊戲規則。Khosrowshahi 說，這將推動解決世界上一些最大問題所需的需要大量能源的人工智慧應用的爆炸性增長，包括氣候變化、廢物管理以及日益複雜的食品和運輸系統物流等。
參與 MESO（磁電旋轉軌道）項目的大多數研究人員承認，可能需要十年的時間才能獲得將其推向市場所需的決定性突破。
對這一點，Khosrowshahi 沒有爭議，但他對 MESO 可能在未來兩到五年內產生的衍生結果感到興奮， 「我們將看到一系列新的AI產品」。
看完以上這些動態，你還想了解哪些前沿技術呢？歡迎留言告訴小探！下周同一時間，我們科技前沿見！
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