自从1986年铜氧化物高温超导体被发现以来，凝聚态物理学界就致力于在相似结构的镍氧化物中探测可能存在的高温超导体。2023年，中山大学王猛研究组发现双层镍氧化物单晶La3Ni2O7-δ在高压下具有高达80K的超导转变温度，迅速引起了学术界的广泛兴趣。然而，该体系中较小的超导相比例表明其中可能具有较强的空间不均匀性和电子相分离，因此需要一种局域探测手段来区分样品中的不同相及对应的电子结构。近日，清华大学物理系王亚愚研究组合作利用扫描透射电子显微镜（STEM）和电子能量损失谱（EELS）技术，揭示了La3Ni2O7-δ单晶中氧原子空位的特征及其对电子结构的影响。该研究开发了新的能量过滤多片层电子叠层衍射成像技术，成功实现了La3Ni2O7-δ中氧原子空位的原子尺度高精度定量表征。电子叠层衍射（MEP）成像技术是近年来电子显微学领域的重要进展，陈震此前主导了该技术的突破，实现了优于20皮米的横向分辨率和纳米级别的纵向分辨率。MEP原理上可以用于确定局域原子空位和掺杂原子的数目，但这种定量测量此前尚未在实验中实现。该研究通过引入电子能量过滤器，过滤掉成像中的非弹性散射电子，极大地提高了重构图像的精度，首次实现了原子尺度氧空位含量的精确测量。La3Ni2O7-δ的晶胞由两层NiO2面组成，而氧原子占据三个不等价的位置：外部顶点位（位于NiO2面外侧）、平面位（位于NiO2面内）、内部顶点位（位于两层NiO2面之间）（图1a）。值得注意的是，内部顶点氧连接相邻两层NiO2面，为3dz2电子提供层间耦合和超交换作用，可能是形成高温超导相的一个重要因素。该研究利用MEP直接观测到样品中氧空位的存在（图1b），并发现氧空位主要存在于内部顶点位上，而且样品不同区域的氧含量在纳米尺度出现明显区别（图1b对应样品区域的氧空位含量统计结果见图1c）。进一步分析成像区域的EELS谱发现，对应氧原子轨道空穴型电子态的O-K边前置峰强度随着氧空位的增加而逐渐减弱，直至完全消失（图2a）。因此，氧空位诱导的掺杂电子主要占据O-2p轨道的空穴态，而非进入空的Ni-3d轨道。这意味着La3Ni2O7包含强的基态O-2p轨道成分和p-d轨道杂化（图2b），因此在强关联氧化物的分类中处于电荷转移区间，而此前发现的无限层镍基超导体RNiO2（Tc≈20 K）处于相反的Mott-Hubbard区间。由此表明La3Ni2O7更加接近铜氧化物高温超导体，可能与其较高的超导转变温度密切相关。另一方面，大视场下O-K边前置峰强度的测量进一步证实了该体系氧含量在纳米尺度具有显著不均匀性（图2c），可能是其超导相比例较小的成因。研究进一步利用STEM-EELS的原子级空间分辨率，揭示了不同氧原子位的2p轨道空穴态密度分布。如图3a-b所示，O-K边的前置峰主要存在于内部顶点氧和平面氧上，其强度随着氧空位含量增加同步减弱。因此，氧原子上的空穴态主要存在于面内和内部顶点氧上，而掺杂的电子也等权重地分布在这两个位置上，说明在这两个氧位上存在强p-d轨道杂化和共价性，如图3c所示。这也意味着在与La3Ni2O7相关的有效模型中，有必要考虑来自这两个位置的O-2p轨道的贡献。研究首次在原子尺度精确测量了氧化物中氧空位的含量，进而将La3Ni2O7-δ中局域氧含量和电子结构直接关联起来，证明体系中存在强p-d轨道杂化和电荷转移机制，为镍基高温超导机理的研究提供了重要的实验依据。同时，研究也发展了一种精确测定原子尺度轻元素含量的技术，为固体材料中普遍存在的原子缺陷提供了一种新的定量表征工具。6月5日，相关研究成果以“La3Ni2O7-δ中氧空位和自掺杂配体空穴的可视化”（Visualization of oxygen vacancies and self-doped ligand holes in La3Ni2O7-δ）为题发表在《自然》（Nature）杂志。 查看详细>>

抗生素被用于治疗危及生命的感染已有近百年，随着日益增加的耐药性细菌的出现，传统疗法对耐药细菌感染已不再有效，抗生素耐药性危机已成为亟待解决的全球健康问题，迫切需要新的下一代抗菌药物（以核酸和肽为基础）的发现方法。抗菌肽（AMP）存在于所有生命领域，能够导致细胞裂解从而完全杀死或抑制微生物生长。与传统的广谱抗生素相比，AMP更具针对性，且其耐药性演变速度很低，有望成为一种潜在的治疗方法。近日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院（下文简称“类脑研究院”）青年研究员路易斯·佩德罗·科埃略（Luis Pedro Coelho）、名誉教授皮尔·伯克（Peer Bork）、特聘教授赵兴明团队与来自美国与德国的科学家将人工智能与生物医学交叉融合，从全球微生物组中预测近100万种新型抗菌肽。相关成果以《利用机器学习发现全球微生物组中的抗菌肽》（“Discovery of antimicrobial peptides in the global microbiome with machine learning”）为题，在《细胞》（Cell）主刊上发表。在研究中，团队提出了一种针对微生物多肽识别的机器学习算法，可大大降低抗菌肽（AMP）识别的假阳性率。基于该机器学习算法，研究团队从来自环境和宿主相关栖息地的全球63,410个宏基因组和87,920个高质量细菌与古菌基因组预测得到了近100万种新型非冗余抗菌肽，并建立了AMP综合数据资源（AMPSphere）。研究发现，AMP的产生特定于栖息地，且其功效表现出菌株特异性。研究团队测试了100种合成的AMP对11种临床相关致病菌株和人类肠道共生菌的作用，共有79种AMP表现出针对病原体和/或共生菌的抗菌活性，其中63种AMP成功抑制了被认为是公共卫生问题的ESKAPEE病原体的生长。此外，研究团队在小鼠感染模型中发现一些AMP具有抗感染功效，相当于临床前小鼠模型中的多粘菌素B（一种商业临床抗生素，同样是AMP）。该研究证明了人工智能方法从全球微生物组中识别功能性AMP的潜力，研究团队提出的该AMPSphere数据库为微生物领域研究提供了宝贵资源，这些研究发现对于理解抗菌肽的起源和作用机制具有重要意义，为未来抗菌药物的研发迈出了重要一步，为人类健康研究提供了重要贡献。近年来，人工智能技术蓬勃发展，已广泛地应用于生物学、神经科学、医学等领域，在蛋白质结构预测、生物基础大模型建立、生物医学图像识别等方面取得了新突破。复旦大学类脑研究院生物医学人工智能（BioMed AI）团队长期聚焦于人工智能与生物医学交叉研究，团队负责人为复旦大学特聘教授、上海市生物信息学学会理事长、类脑智能科学与技术研究院副院长、计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室副主任赵兴明。此前，在生物医学大数据方面，团队已构建了首个全球微生物基因目录，成果刊发于《自然》主刊，构建了中国人肠道病毒组目录，在国际率先提出了人体真菌肠型的概念并揭示了人类四种真菌“肠型”结构等。与此同时，团队还针对生物医学大数据开发了一系列人工智能算法与工具，如宏基因组组装错误识别与矫正算法metaMIC、基于sMRI的多模态PET指标预测方法等，并成功应用于微生物组学、基因组学、影像组学等不同场景。本次研究成果为团队将人工智能算法应用于微生物组学的里程碑式进展。据赵兴明介绍，未来，团队将继续聚焦人工智能与生物医学大数据交叉领域的研究，“比如基于中国人肠道病毒组目录开发人工智能算法与工具，进行相关微生物大模型的训练”，在AI for Science的前沿持续探索。 查看详细>>

近日，清华大学丘成桐数学科学中心助理教授王珺与美国纽约大学以及弗莱替伦（Flatiron）研究所合作者在快速算法研究领域取得新进展。研究团队融合了快速算法领域的多种思想方法和新近成果，设计出快速高斯变换的新型算法，同时首次实现了在快速算法内部进行自适应网格的选取。高斯变换或其离散形式是应用与计算数学中常见的计算任务，在微分方程数值解、统计学、图像处理等诸多领域中均有广泛的应用。自上世纪九十年代以来，快速高斯变换作为快速算法领域的一个重要问题得到广泛研究。该研究旨在将高斯变换的时间复杂度从O（MN）（假设在N个格点上计算M个高斯程序的和）降至O（M+N），并在此基础上尽可能地提高实际计算效率。快速高斯变换的早期算法包括基于埃尔米特（Hermite）展开的单层算法、基于傅立叶方法的“扫描”算法等。但实际应用中，上述算法在实际计算效率、自适应性、对参数的依赖性、鲁棒性等方面仍具有一定的瓶颈，限制了算法的使用范围。研究团队融合了快速算法领域的多种思想方法和最新研究成果，如单层算法中的平面波展开（plane wave expansion）、快速多极子算法的多层树结构与“近场”和“远场”的分治与转换、“近场”计算的非均匀傅立叶变换（NUFFT）方法等，设计出快速高斯变换的新型算法，最终达到了大于等于快速傅立叶变换（FFT）的平均计算效率。不同于FFT，新型快速高斯变换天然支持自适应网格，这在需要非均匀计算网格的实际问题中至关重要。该算法还首次实现了在快速算法内部进行自适应网格的选取，即：用户仅需要输入给定网格上被精确表示的分布f（x），算法（以可忽略的时间）自动调整网格，并返回其上精确表示的积分变换，这极大地增强了算法的鲁棒性。正如期刊编辑在推荐语中所说，该算法除了精巧的算法结构和多种数学工具的综合应用之外，还为多项后续研究奠定了基础。清华大学丘成桐数学科学中心的王珺研究小组正在开展基于该项研究成果的扩散问题、流体力学问题的相关研究。算法对应的科学计算软件包（实现了基于OpenMP的并行）将在近期发布。相关研究成果以“离散与连续型高斯变换的新型自适应快速算法”（A New Version of the Adaptive Fast Gauss Transform for Discrete and Continuous Sources）为题发表于《美国工业和应用数学会评论》（SIAM Review）的“热点研究（Research Spotlight）”版面。 查看详细>>

A groundbreaking method of detecting high-frequency gravitational waves(HFGWs)has been proposed by aresearch team led by Prof.Tao LIU,Associate Professor from the Department of Physics at the Hong Kong University of Science and Technology(HKUST).The team‘s innovative approach may enable the successful detection of HFGWs by utilizing existing and technologically feasible astronomical telescopes in planetary magnetosphere,opening up new possibilities for studying the early universe and violent cosmic events in an effective and technically viable way.Gravitational waves(GWs)are produced by various astronomical phenomena,such as phase transitions in the early universe and collisions of primordial black holes.However,their effects are extremely weak and have been discovered only in relatively low frequency band using the method of interferometry.Observing the universe using GWs thus presents significant technological challenges,particularly in probing the high-frequency band above one kilohertz,where the usage of interferometry becomes strongly restricted.To address this difficulty,Prof.Tao LIU and his postdoctoral fellow Dr.Chen ZHANG have collaborated with Prof.Jing REN from the Institute of High Energy Physics at the Chinese Academy of Sciences,and achieved asignificant breakthrough in their recent study.The research capitalizes on the intriguing physical effect that GWs residing within amagnetic field can be converted to potentially detectable electromagnetic waves.By leveraging the extended paths within planetary magnetosphere,the conversion efficiency is increased,yielding more signals of electromagnetic waves.The detection capability can be further enhanced for telescopes with awide field of view because of the expansive angular distribution of signal flux within such aplanet laboratory.This innovative method allows asingle astronomical telescope to function as adetector for GW signals.By combining multiple telescopes,a wide coverage of HFGW frequencies,ranging from megahertz to 10^28 hertz,can be achieved.This frequency range is equivalent to the electromagnetic spectrum used in astronomical observations and includes alarge portion that has never been explored in the detection of GWs before.The study provides an initial assessment of sensitivity for satellite-based detectors in low Earth orbit and ongoing missions within Jupiter‘s magnetosphere.The research was published in Physical Review Letters in March and was subsequently highlighted by Nature Astronomy in an article titled“Planet-sized laboratories offer cosmological insights”in May.This emphasizes the significance of the research in paving the way for future studies into novel GW detection technologies. 查看详细>>

When Tomás Vega SM’19 was 5years old,he began to stutter.The experience gave him an appreciation for the adversity that can come with adisability.It also showed him the power of technology.“A keyboard and amouse were outlets,”Vega says.“They allowed me to be fluent in the things Idid.I was able to transcend my limitations in away,so Ibecame obsessed with human augmentation and with the concept of cyborgs.I also gained empathy.I think we all have empathy,but we apply it according to our own experiences.”Vega has been using technology to augment human capabilities ever since.He began programming when he was 12.In high school,he helped people manage disabilities including hand impairments and multiple sclerosis.In college,first at the University of California at Berkeley and then at MIT,Vega built technologies that helped people with disabilities live more independently.Today Vega is the co-founder and CEO of Augmental,a startup deploying technology that lets people with movement impairments seamlessly interact with their personal computational devices.Augmental’s first product is the MouthPad,which allows users to control their computer,smartphone,or tablet through tongue and head movements.The MouthPad’s pressure-sensitive touch pad sits on the roof of the mouth,and,working with apair of motion sensors,translates tongue and head gestures into cursor scrolling and clicks in real time via Bluetooth.“We have abig chunk of the brain that is devoted to controlling the position of the tongue,”Vega explains.“The tongue comprises eight muscles,and most of the muscle fibers are slow-twitch,which means they don’t fatigue as quickly.So,I thought why don’t we leverage all of that?”People with spinal cord injuries are already using the MouthPad every day to interact with their favorite devices independently.One of Augmental’s users,who is living with quadriplegia and studying math and computer science in college,says the device has helped her write math formulas and study in the library—use cases where other assistive speech-based devices weren’t appropriate.“She can now take notes in class,she can play games with her friends,she can watch movies or read books,”Vega says.“She is more independent.Her mom told us that getting the MouthPad was the most significant moment since her injury.”That’s the ultimate goal of Augmental:to improve the accessibility of technologies that have become an integral part of our lives.“We hope that aperson with asevere impairment can be as competent using aphone or tablet as somebody using their hands,”Vega says. 查看详细>>

Deep brain stimulation,by implanted electrodes that deliver electrical pulses to the brain,is often used to treat Parkinson’s disease and other neurological disorders.However,the electrodes used for this treatment can eventually corrode and accumulate scar tissue,requiring them to be removed.MIT researchers have now developed an alternative approach that uses ultrasound instead of electricity to perform deep brain stimulation,delivered by afiber about the thickness of ahuman hair.In astudy of mice,they showed that this stimulation can trigger neurons to release dopamine,in apart of the brain that is often targeted in patients with Parkinson’s disease.“By using ultrasonography,we can create anew way of stimulating neurons to fire in the deep brain,”says Canan Dagdeviren,an associate professor in the MIT Media Lab and the senior author of the new study.“This device is thinner than ahair fiber,so there will be negligible tissue damage,and it is easy for us to navigate this device in the deep brain.”In addition to offering apotentially safer way to deliver deep brain stimulation,this approach could also become avaluable tool for researchers seeking to learn more about how the brain works.MIT graduate student Jason Hou and MIT postdoc Md Osman Goni Nayeem are the lead authors of the paper,along with collaborators from MIT’s McGovern Institute for Brain Research,Boston University,and Caltech.The study appears today in Nature Communications.Deep in the brain Dagdeviren’s lab has previously developed wearable ultrasound devices that can be used to deliver drugs through the skin or perform diagnostic imaging on various organs.However,ultrasound cannot penetrate deeply into the brain from adevice attached to the head or skull.“If we want to go into the deep brain,then it cannot be just wearable or attachable anymore.It has to be implantable,”Dagdeviren says.“We carefully customize the device so that it will be minimally invasive and avoid major blood vessels in the deep brain.”Deep brain stimulation with electrical impulses is FDA-approved to treat symptoms of Parkinson’s disease.This approach uses millimeter-thick electrodes to activate dopamine-producing cells in abrain region called the substantia nigra.However,once implanted in the brain,the devices eventually begin to corrode,and scar tissue that builds up surrounding the implant can interfere with the electrical impulses.The MIT team set out to see if they could overcome some of those drawbacks by replacing electrical stimulation with ultrasound.Most neurons have ion channels that are responsive to mechanical stimulation,such as the vibrations from sound waves,so ultrasound can be used to elicit activity in those cells.However,existing technologies for delivering ultrasound to the brain through the skull can’t reach deep into the brain with high precision because the skull itself can interfere with the ultrasound waves and cause off-target stimulation.“To precisely modulate neurons,we must go deeper,leading us to design anew kind of ultrasound-based implant that produces localized ultrasound fields,”Nayeem says.To safely reach those deep brain regions,the researchers designed ahair-thin fiber made from aflexible polymer.The tip of the fiber contains adrum-like ultrasound transducer with avibrating membrane.When this membrane,which encapsulates athin piezoelectric film,is driven by asmall electrical voltage,it generates ultrasonic waves that can be detected by nearby cells.“It’s tissue-safe,there’s no exposed electrode surface,and it’s very low-power,which bodes well for translation to patient use,”Hou says.In tests in mice,the researchers showed that this ultrasound device,which they call ImPULS(Implantable Piezoelectric Ultrasound Stimulator),can provoke activity in neurons of the hippocampus.Then,they implanted the fibers into the dopamine-producing substantia nigra and showed that they could stimulate neurons in the dorsal striatum to produce dopamine.“Brain stimulation has been one of the most effective,yet least understood,methods used to restore health to the brain.ImPULS gives us the ability to stimulate brain cells with exquisite spatial-temporal resolution and in amanner that doesn’t produce the kind of damage or inflammation as other methods.Seeing its effectiveness in areas like the hippocampus opened an entirely new way for us to deliver precise stimulation to targeted circuits in the brain,”says Steve Ramirez,an assistant professor of psychological and brain sciences at Boston University,and afaculty member at B.U.’s Center for Systems Neuroscience,who is also an author of the study. 查看详细>>

清华大学交叉信息研究院段路明研究组近日在量子模拟计算领域取得重要突破，首次实现512离子二维阵列的稳定囚禁冷却以及300离子量子比特的量子模拟计算。该工作实现了国际上最大规模具有单比特分辨率的多离子量子模拟计算，将原来的离子量子比特数国际纪录（61离子）往前推进了一大步，并首次实现基于二维离子阵列的大规模量子模拟。离子阱系统被认为是最有希望实现大规模量子模拟和量子计算的物理系统之一。多个实验验证了离子量子比特的高精密相干操控，该系统的规模化被认为是主要挑战。此前研究人员在Paul Trap（保罗型离子阱）中实现了最多61个离子一维阵列的量子模拟。虽然基于Penning Trap（彭宁型离子阱）可实现更大规模约两百离子的量子模拟，但因缺乏单比特分辨探测能力而难以提取量子比特空间关联等重要信息，无法用于量子计算和精密的量子模拟。研究中，研究人员利用低温一体化离子阱技术和二维离子阵列方案，大规模扩展离子量子比特数并提高离子阵列稳定性，首次实现512离子的稳定囚禁和边带冷却，并首次对300离子实现可单比特分辨的量子态测量。研究人员进而利用300个离子量子比特实现可调耦合的长程横场伊辛模型的量子模拟计算。一方面，研究人员通过准绝热演化制备阻挫伊辛模型的基态，测量其量子比特空间关联，从而获取离子的集体振动模式信息，并与理论结果对比验证；另一方面，研究人员对该模型的动力学演化进行量子模拟计算，并对末态分布进行量子采样，通过粗粒化分析验证其给出非平庸的概率分布，超越经典计算机的直接模拟能力。该实验系统为进一步研究多体非平衡态量子动力学这一重要难题提供了强大的工具。5月29日，相关研究成果以“一个具有数百个被困离子的位置分辨二维量子模拟器”（A Site-Resolved Two-Dimensional Quantum Simulator with Hundreds of Trapped Ions）为题，发表于《自然》（Nature）杂志。《自然》审稿人称为量子模拟领域的“巨大进步”，“值得关注的里程碑”。 查看详细>>

近日，南方科技大学研究教授刘铮与中山大学肿瘤防治中心曾木圣教授、中山大学孙逸仙纪念医院孔祥炜博士在Cell子刊Cell Reports Medicine上发表题为“Potent human monoclonal antibodies targeting Epstein-Barr virus gp42 reveal vulnerable sites for virus infection”的研究成果。该研究为EB病毒（Epstein-Barr virus）的中和性抗体与疫苗研发奠定了重要基础。EB病毒感染全球超过90%的成年人，其感染与多种疾病包括多发性硬化症、鼻咽癌和B细胞恶性肿瘤有关，是全球重大的健康问题之一。尽管EB病毒具有广泛影响和显著的临床意义，但目前尚无针对EB病毒的疫苗或靶向治疗方法。学界对EB病毒感染和持久性的复杂机制理解仍然有限。EB病毒表面糖蛋白42（gp42）对病毒入侵宿主B细胞至关重要。然而，gp42与宿主细胞相互作用的分子机制尚未完全了解。该项研究使用全人源抗体噬菌体展示库，成功分离并鉴定出两株针对gp42的抗体2C1和2B7，填补了国际上尚未分离出针对EB病毒gp42的全人源单克隆抗体的研究空白。该研究通过体外与体内功能实验验证了这两株抗体的中和能力，结合结构分析展示两个抗体结合于gp42上的不同表位，提出了抗gp42抗体能够阻碍病毒融合过程的中和机制，并首次发现gp42抗体在上皮细胞上的中和作用，为未来基于gp42的EB病毒疫苗设计提供了重要参考。此外，研究证明抗体2C1可有效预防EB病毒感染人源化小鼠，为开发基于抗体的预防或治疗EB病毒感染的策略提供了新方向。本研究的结构解析工作由南方科技大学冷冻电镜中心刘铮课题组主导，采用单颗粒技术对gH/gL/gp42-2C1、gH/gL/gp42-2B7复合物进行结构解析，从分子层面明确了抗体的中和表位。通过分析抗体2C1与gp42结合的复合物结构，显示2C1与gp42结合的位点不同于gp42与受体分子HLA-II结合的位点，这一结构信息为抗体中和机制提供了实验数据支持，为基于gp42的EB病毒疫苗设计提供了重要的结构基础。 查看详细>>

清华大学交叉信息研究院段路明研究组近日在量子模拟计算领域取得重要突破，首次实现512离子二维阵列的稳定囚禁冷却以及300离子量子比特的量子模拟计算。该工作实现了国际上最大规模具有单比特分辨率的多离子量子模拟计算，将原来的离子量子比特数国际纪录（61离子）往前推进了一大步，并首次实现基于二维离子阵列的大规模量子模拟。离子阱系统被认为是最有希望实现大规模量子模拟和量子计算的物理系统之一。多个实验验证了离子量子比特的高精密相干操控，该系统的规模化被认为是主要挑战。此前研究人员在Paul Trap（保罗型离子阱）中实现了最多61个离子一维阵列的量子模拟。虽然基于Penning Trap（彭宁型离子阱）可实现更大规模约两百离子的量子模拟，但因缺乏单比特分辨探测能力而难以提取量子比特空间关联等重要信息，无法用于量子计算和精密的量子模拟。研究中，研究人员利用低温一体化离子阱技术和二维离子阵列方案，大规模扩展离子量子比特数并提高离子阵列稳定性，首次实现512离子的稳定囚禁和边带冷却，并首次对300离子实现可单比特分辨的量子态测量。研究人员进而利用300个离子量子比特实现可调耦合的长程横场伊辛模型的量子模拟计算。一方面，研究人员通过准绝热演化制备阻挫伊辛模型的基态，测量其量子比特空间关联，从而获取离子的集体振动模式信息，并与理论结果对比验证；另一方面，研究人员对该模型的动力学演化进行量子模拟计算，并对末态分布进行量子采样，通过粗粒化分析验证其给出非平庸的概率分布，超越经典计算机的直接模拟能力。该实验系统为进一步研究多体非平衡态量子动力学这一重要难题提供了强大的工具。5月29日，相关研究成果以“一个具有数百个被困离子的位置分辨二维量子模拟器”（A Site-Resolved Two-Dimensional Quantum Simulator with Hundreds of Trapped Ions）为题，发表于《自然》（Nature）杂志。《自然》审稿人称为量子模拟领域的“巨大进步”，“值得关注的里程碑”。清华大学交叉信息研究院2020级博士生郭世安为论文第一作者，交叉信息研究院教授段路明为论文通讯作者。其他作者包括交叉信息研究院助理教授吴宇恺，博士生叶京、张霖、王也、严若宇、易雨瑾、许煜麟、侯云瀚，博士后许钰梓、张弛，助理研究员祁宾祥，副研究员周子超、何丽，以及华翊量子公司连文倩、姚睿、李博文、郭伟轩。研究得到科技创新2030—“量子通信与量子计算机”重大项目、新基石研究员项目、清华大学自主科研计划、教育部、清华大学笃实专项和启动经费的资助与支持。 查看详细>>

近日，上海交通大学机械与动力工程学院核科学与工程学院王亚飞副教授在Cell子刊Matter上发表了“Nobility vs.mobility:Insights into molten salt corrosion mechanisms of high-entropy alloys via high-throughput experiments and machine learning”研究论文，提出了通过人工智能机器学习来增强对熔盐腐蚀现象的理解和认知。王亚飞副教授为该论文的共同一作和通讯作者。高温熔盐传热性能好、系统压力小、使用温度高、价格低、安全可靠，是性能优良的高温传热蓄热介质，在第四代核反应堆冷却剂及核燃料、反应堆乏燃料干法后处理以及太阳能储能和传热上具有广阔的应用前景和市场空间。然而，材料的腐蚀是制约这些前景应用的棘手问题。由于高温熔盐腐蚀实验数据的缺乏，熔盐中材料的腐蚀一直被简单认为是一个热力学控制的过程。王亚飞副教授通过发展一系列高通量合金材料设计、合成与腐蚀测试方法，实现了100余种不同合金材料熔盐腐蚀实验数据的积累。他基于大批量实验数据，通过耦合材料腐蚀影响因素，利用人工智能机器学习方法对实验数据的分析揭示了CrFeMnNi合金系列在熔盐中的腐蚀机制。研究发现CrFeMnNi合金系列的腐蚀受Ni在合金中扩散的控制，而非传统认知中合金的热力学稳定性。该研究是人工智能机器学习在分析科学现象背后机理上的新应用，对合金的设计也具有重要的指导作用。研究工作得到美国能源部、国家自然科学基金委等相关研究项目的资助。论文作者还包括美国威斯康星大学麦迪逊分校Bonita Goh、Phalgun Nelaturu、Michael Moorehead、Dan Thoma、Kumar Sridharan、Adrien Couet，美国伊利诺伊大学芝加哥分校Thien Duong、Pikee Priya、Santanu Chaudhuri（阿贡国家实验室双聘）、加拿大多伦多大学Jason Hattrick-Simpers以及复旦大学张宏亮。 查看详细>>