研究人员利用先进粒子加速器技术，对公元79年维苏威火山爆发掩埋的赫库兰尼姆碳化罗马卷轴进行数字化解码。传统物理展开方法易损毁脆弱纸草，而Seales博士开发的虚拟方法，通过高分辨率3D X射线扫描结合AI技术，实现了无损检测。同步加速器技术升级后，X射线亮度提升，优化能量水平至110keV，扫描清晰度显著提高，首次识别出Philodemus著作《论恶习》。2024年已扫描40个新卷轴，算法持续优化，目标年底前完成全部300余卷轴解码。此举或推动挖掘别墅未开发图书馆，有望发现更多古代失传文献。
Researchers are using advanced particle accelerators to digitally unravel carbonized Roman scrolls from Herculaneum, buried by Vesuvius in 79AD. Traditional physical unrolling destroys the fragile papyri. A virtual method—pioneered by Dr. Seales—combines high-resolution 3D X-ray scans with AI-powered segmentation and ink detection. After slow initial progress, recent upgrades to synchrotron technology (ESRF’s EBS in Grenoble) provide brighter X-rays, enabling sharper scans at optimized energy levels (110keV). This breakthrough revealed the first identified work: Philodemus’ "On Vices." With 40 new scrolls scanned in 2024 and algorithms improving, researchers aim to decode all 300+ scrolls by year-end. Success could justify excavating the villa’s unexplored library, potentially uncovering thousands of lost ancient texts.
历史学家常面临一个古老难题：如何解读那些作者不明、年代模糊甚至文字残缺的古代文献？如今，人工智能正成为破解这些谜团的新钥匙。以谷歌DeepMind开发的Aeneas模型为例，它通过分析数十万份拉丁铭文，像一位“数字考古学家”般预测文本的年代、地理起源，甚至填补缺失的文字——其原理类似于让神经网络学习罗马帝国的语言规律与文化脉络，从而识别出人类专家难以察觉的跨时空联系。这不仅将复原历史碎片的效率提升数倍（如帮助学者在15分钟内完成原本需数天的研究），更可能通过铭文中奴隶的墓志铭或皇帝的诏令，揭示罗马帝国中人员
古蛋白质组学研究取得重大突破，两支科研团队成功从2900万年前的化石牙釉质中提取出古代蛋白质，将此前400万年的记录大幅提升。团队运用化学提取技术，依据成岩损伤特征验证样本真实性，分别对非洲巨型动物和北极犀科化石开展蛋白质分析。这一成果能精确定位灭绝物种的进化地位，例如证实石炭兽与现代河马存在亲缘关系。研究发现使蛋白质可追溯年代达到古DNA的十倍，为研究远古化石的食性、迁徙路线及演化关系开辟全新途径，以往因年代久远无法进行分子研究的标本如今迎来转机。
麻省理工学院的研究人员开发了Llamole，一个结合语言模型与基于图的算法的人工智能系统，以革命性的方式设计分子。通过将自然语言查询转化为优化的分子结构和合成计划，它将成功率从5%提升至35%。这一突破可能大幅缩短药物研发时间，同时展示了多模态人工智能在解决科学问题上的潜力。
据《海洋技术学会杂志》2024年报道，WhaleSpotter技术年内成功识别海洋哺乳动物达51,000次，较2019年试验阶段激增650倍。该技术融合热成像与人工校验机器学习，夜测中误报率为零。此案例为教育工作者提供了探讨AI在生态保护及智能导航中应用的绝佳素材，有效串联机器人技术与海洋生态教学。
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。