美國

谷歌公司聯(lián)合哈佛全球健康研究所發(fā)布了一組新冠肺炎公共預測模型;

英特爾、麻省理工學院和佐治亞理工學院擬創(chuàng)建自編程的機器學習系統(tǒng);

IBM公司在量子計算領域與日本企業(yè)和學術界合作;

美國加州理工學院提出一種預測復雜量子系統(tǒng)性質(zhì)的方法;

美國南加州大學使用鐵電隧道結技術構建新型存儲設備;

美國海軍啟動快速自主集成實驗室試點計劃，對無人艦隊進行軟件升級改進;

美國國防部啟動“四階段”快速研發(fā)高超聲速武器計劃;

美國聯(lián)邦通信委員會（FCC）批準亞馬遜公司部署“柯伊伯”星座申請。

英國

英國擬將日本NEC和富士通公司列為5G設備替代供應商;

英國研究團隊開發(fā)出可延長燃料電池使用壽命的新材料;

英國政府將投資4000萬英鎊用于開發(fā)下一代核能技術。

歐盟

法加德等15國成立“人工智能全球合作伙伴組織”;

歐洲研究人員提出可取代薄膜晶體管的新設計;

歐盟通過相關實施條例為大容量5G網(wǎng)絡基建鋪路。

美國麻省理工學院提出一種可同時用于量子計算和量子通信的架構

美國麻省理工學院研究人員提出一種量子計算架構，可執(zhí)行量子計算，同時在處理器之間快速共享量子信息。研究人員基于超導量子位創(chuàng)造出一種人造的“巨型原子”，可以調(diào)整量子位與波導相互作用的強度，從而可以保護脆弱的量子位免受量子退相干現(xiàn)象或波導管在執(zhí)行高保真操作時可能會加速的自然衰減影響。通過巨型原子執(zhí)行量子計算，量子比特與波導耦合的強度會重新調(diào)整，量子位能夠以光子的形式將量子數(shù)據(jù)釋放到波導中。在演示實驗中，2量子比特糾纏的保真度達到94%。該研究使量子信息處理和量子通信成為一體，有望為完整的量子平臺開辟新的道路。

加拿大麥吉爾大學開發(fā)出可以檢測材料中納米級缺陷的新技術

加拿大麥吉爾大學開發(fā)出一種可以檢測材料中納米級缺陷的新技術。一般光學檢測器所使用的材料具有不同類型的缺陷，這些缺陷尺寸通常為納米級別，很難被表征。新技術將超快非線性光學方法與原子力顯微鏡的高空間分辨率結合在一起，可使研究人員使用高時空分辨率來研究、理解并最終控制材料中的缺陷，已被證明適用于絕緣非線性光學材料以及納米二硒化鉬的納米薄二維半導體薄片。

俄羅斯

俄羅斯國防部宣布，開始測試可搭載核動力無人潛航器的核潛艇;

俄羅斯將在太空機器人“費奧多爾”基礎上開發(fā)新型機器人，計劃2024年升空。

韓國

韓國SK電信與外賣公司合作開發(fā)5G配送機器人;

韓國電池制造商SK Innovation宣布，將研發(fā)下一代電池技術。

日本

日本醫(yī)療一線利用AI技術進行圖像診斷，可提升癌癥發(fā)現(xiàn)率;

日本名古屋大學開發(fā)出新型三維納米碳材料合成方法。

其他

以色列國防部采購“螢火蟲”戰(zhàn)術無人機，以提升近距離精確打擊

能力;

澳德研究人員利用3D打印技術開發(fā)世界上最小的血管透視鏡;

瑞士ABB公司推出全新機器人3D質(zhì)量檢測單元，讓質(zhì)量控制檢測

簡便高效。

英國政府擬擴大5G創(chuàng)新技術投資

近日，英國政府宣布啟動3000萬英鎊（約合2.75億元人民幣）的“5G創(chuàng)造”基金，該基金將作為5G試驗平臺和試驗計劃（5GTT）的一部分，用以幫助開發(fā)5G技術的創(chuàng)新項目。英國政府概述了幾個將從投資中受益的項目，如在曼徹斯特試用減少污染和擁堵的人工智能控制交通燈;在布萊頓測試使用5G舉辦遠程音樂節(jié)的潛力;在利物浦為低收入家庭提供遠程醫(yī)療視頻咨詢等。英國數(shù)字基礎設施部長馬特·沃爾曼表示，利用5G的力量，英國能夠提高經(jīng)濟生產(chǎn)力、減少污染和擁堵為英國消費者和企業(yè)帶來切實的好處。

日本團隊成功開發(fā)出三維AI芯片

據(jù)《日刊工業(yè)新聞》報道，日本東京大學生產(chǎn)技術研究所的小林正治副教授團隊成功開發(fā)新型人工智能芯片。

一直以來，深度學習的系統(tǒng)都是由多層神經(jīng)網(wǎng)絡構成，并通過大量數(shù)據(jù)進行學習，但由于深度學習效率受限于處理器和存儲器之間數(shù)據(jù)的傳輸能力，所以人們一直期待能夠開發(fā)出具備內(nèi)存內(nèi)計算（In-Memory Computing）功能的存儲器硬件。然而，二維結構的內(nèi)存陣列在計算速度和功耗方面存在缺陷，使并行計算的效率無法提高。

該研究團隊將極薄的銦鎵鋅氧化物半導體（IGZO）晶體管和電阻轉(zhuǎn)變型非易失性存儲器進行三維集成，成功地在一個芯片上形成了能夠完成學習功能、模擬大腦構成的多層神經(jīng)網(wǎng)絡。其制造工藝的溫度要求與普通集成電路溫度一樣。這種芯片能夠以極高的效率完成深度學習運算，不僅在云空間，而且在手機等終端上也可以實現(xiàn)先進的AI運算。