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我们距离“三体世界”还有多远？这些“黑科技”正在走向现实…...******

　　最近，《三体》动画开播。被翻译成不同语言、畅销世界多地的小说《三体》，除了其庞大的设定、对宇宙的恢宏描写以及跌宕起伏的剧情外，最令人着迷的就是作者刘慈欣对未来航天科技的设想。

　　这些天马行空的“黑科技”，有哪些是正在实现或部分实现的呢？我们一起去看看：

    图源：《三体》微博

　　从“飞刃”到碳纳米技术

　　在《三体》中，“飞刃”被用来执行代号“古筝行动”的秘密军事行动，这种极细的丝状纳米材料，将叛军船只“审判日”号切割成了条状。

    图源：《三体》动画

　　按原著设定来看，“飞刃”是一种超高强度的纳米材料。

　　在现实中，最接近其特征的就是具有超高机械强度和低密度的碳纳米管，但它目前还无法做到像三体中“飞刃”一样，横跨运河两端几十个来回那么长。

　　 2022年4月，美国《国家科学院院刊》（PNAS）刊载，中国科学家首次在高压下合成高度有序晶态金刚石结构纳米线。这种金刚石纳米线在长度方向可以无限生长，粗细仅相当于一根头发丝的十万分之一，具有与碳纳米管相当或更高的拉伸强度和极强的柔韧性，想来在实践中运用指日可待。

    金刚石纳米线

    图源：科普中国

　　从头盔感应技术到虚拟现实设备

　　《三体》中不止一次提到了头盔感应技术。

　　每次进入三体游戏世界，科学家汪淼都需要穿上虚拟现实装备，装备包括一个全视角显示头盔和一套感应服构成的“V装具”。通过记录视网膜特征，感应服可以使玩家从肉体上感觉到游戏中的击打、刀刺和火烧。

    图源：《三体艺术插画集》by 山野

　　按照原著设定，“V装具”就是虚拟现实设备（Virtual Reality，VR）。它和增强现实技术（Augmented Reality，AR）不同，虚拟现实可在虚拟信息里模拟出现实世界。

　　现今，大部分虚拟现实技术更强调视觉体验，一般是通过电脑屏幕、特殊显示设备或立体显示设备获得的。

　　与V装具头盔接近的设备便是VR头显。

    VR头显

    图源：凤凰网

　　 VR头显可将人的对外界的视觉、听觉封闭，引导用户产生一种身在虚拟环境中的感觉。如果要使用VR头显进行游戏，往往还需要配套的手柄或手套用以操控。就目前的实际情况来说，还很难形成一个高逼真的虚拟现实环境，无法拥有三体游戏里那种身临其境的丝滑体验。

　　从“思维透明”“思想钢印”到脑机接口

　　《三体》刻画了两种信息感知机制。

　　其一是思维透明。三体人的信息感知方式是直接发射自己的思维，三体人一开始思考，他的想法别人就能够知道，无法隐藏；

　　其二是思想钢印。第三位面壁者比尔·希恩斯发现了人类思维做出判断的机制，成功研制出一种设备，通过对神经元网络施加影响，使大脑不经思维就作出判断，相信某个信息为真。

　　按照原著设定，思维透明和思想钢印，都是对心智这一神秘领域的重新认识。

    图源：《三体》动画

　　而现实中，让机器直接解码神经活动的技术被称为“脑机接口”。

　　单向脑机接口的情况下，计算机接受大脑传来的命令，或者发送信号到脑，但不能同时发送和接收信号，类似于三体中的思想钢印。

　　双向脑机接口允许脑和外部设备间的双向信息交换，就像三体人的透明思维，可以感知别人，也无法隐藏自己。

　　脑机接口已经在医疗领域有了很多应用，脑控智能轮椅、脑控打字机、脑控机械外骨骼、脑控智能假肢等等都是试图绕开已经坏损的神经或者部位，让机器直接解码神经活动。

　　如何准确地对思维进行解码和编码，是现在脑机接口面临的最大挑战，也是目前无法实现思维钢印，思维透明的根本原因。

    脑机接口

    图源：网易号“蓝海长青智库 ”

　　从无穷能源到可控核聚变试验

　　《三体》世界中的人类社会虽然没有实现罗辑口中的“无穷的能源”，却也是有极度充盈的能源供给支撑起整个地球的无线供电，而这个能源就来自可控核聚变。

    图源：《三体设定集》

　　现实世界中，早在上世纪 50 年代，人类便开始研究用于民用目的的可控核聚变。近几年，“核能新浪潮”抬头，这一“终极能源”的研究更是得到了世界各国的大力推崇。

　　2022年12月5日，美国科研人员在劳伦斯 · 利弗莫尔国家实验室（LLNL）进行了历史上首次可控核聚变实验。

　　核聚变是太阳和恒星的能量来源。在这些星体核心的巨大热量和重力下，氢原子核相互碰撞，聚合成更重的氦原子，并在此过程中释放出大量能量。与其他核反应不同，核聚变不会产生放射性废物。核聚变技术有望为人类提供近乎无限的清洁能源，帮助人类摆脱对化石燃料的依赖。

　　2021年，中国的“人造太阳”全超导托卡马克核聚变实验装置（EAST）便实现了1056秒的长脉冲高参数等离子体运行。依靠该技术，最终建成可控核聚变发电站。

    全超导托卡马克核聚变实验装置（EAST）

    图源：新华社

　　把时间拉长，科技和科幻没有分界线。

　　科技与未来接轨的脚步在不断加速，科幻的无限想象为“黑科技”画出蓝图。期待在未来科学家们通过试验，将《三体》中“飞刃”“思想钢印”“水滴”等表述具象化，展现科技力量！

　　(审核：张宁 策划：李政葳 统筹：穆子叶 撰文：雷渺鑫)

　　参考 | 北京科技报、知乎、科普中国、三体社区、海峡卫视、凤凰网

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）