《自然》杂志上的两项突破性研究显示，光子处理器在AI任务中与传统电子设备相媲美，同时能耗更低。新加坡的PACE光子加速器将计算延迟缩短了500倍，而美国的一个团队展示了能够运行莎士比亚文本生成器和经典视频游戏的光驱动芯片。这些混合系统结合了光子的速度和电子的精确度，可能重塑可持续计算的未来。
Two breakthrough studies in Nature reveal photonic processors rivaling traditional electronics in AI tasks while consuming less energy. Singapore's PACE accelerator slashes computation delays by 500x, while a U.S. team demonstrates light-powered chips running Shakespearean text generators and classic video games. These hybrid systems combine photons' speed with electrons' precision, potentially reshaping sustainable computing.
历经20载光合作用研究深耕，《自然催化》杂志（2023年影响因子37.8）近日披露一项突破性成果：采用钙钛矿光吸收体与铜催化剂的仿生系统，在乙烯制备上实现89%的高选择性。该系统不仅模拟叶片构造，更以连续运转500小时无衰减的卓越稳定性，将生物参照系的性能提升300%。此成果不仅为电化学教学提供生动案例，亦通过LiSA共享数据库助力可再生能源教育实践，推动气候解决方案从课堂走向产业。
生物燃料生产依赖自然光合作用，效率低且成本高。华盛顿大学蛋白质设计研究所的Nate Ennist建议采用人工智能设计合成蛋白质，彻底改造光合作用。这些蛋白质能捕获更广光谱，最终产出碳氢化合物而非糖类。除生物燃料外，该研究所运用RFdiffusion和ProteinMPNN等计算工具，研制新型蛋白质，用途涵盖消化塑料的酶、人工鼻子乃至先进疫苗。人工智能推动此法复兴纳米技术，助力精确设计分子，突破能源、材料和医疗保健领域。
🚀 **AI与人类判断的较量** - AI能迅速产出代码、用户故事、测试及功能（如每晚超过50个拉取请求），但人类在评估和批准环节仍是瓶颈。 - 麻省理工研究显示，自动化“创造性”任务（如科学家57%的创意生成）导致工作满意度骤降44%。 🛑 **瓶颈与工具之困** - 现有工具（如代码审查系统）难以应对AI的高产出，导致工作者压力山大，决策仓促。 - Vaughn Tan提出“意义构建”：AI无法替代人类在价值判断上的作用（如确保代码符合项目目标）。 🔁 **OODA循环的演变** - AI负责“定向
麻省理工学院的研究人员开发了一种名为FLaPTOR的光动力振荡器，模仿昆虫肌肉的效率，实现了33W/kg的输出功率，超越了之前的软性驱动器。其三明治结构设计使得利用环境光实现自持续运动成为可能，有望彻底改变陆地、海洋和空中应用的无电池无人机。这一突破解决了软性机器人长期面临的动力限制挑战。
复旦大学研究人员开发的一种突破性柔性生物电子系统，能够实时跟踪炎症并进行靶向药物递送。这项创新结合了亚毫米级分辨率温度传感器和热激活水凝胶，通过闭环自动化将愈合时间缩短30%，同时抑制感染。该技术在《美国国家科学院院刊》上得到验证，有望改变慢性病管理和急救护理，同时为AI增强的个性化医疗铺平道路。