超彈性水凝膠

水凝膠是一種高含水量的聚合物網(wǎng)絡(luò)，被廣泛應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)、柔性電子和軟機(jī)器人等領(lǐng)域。然而，傳統(tǒng)水凝膠通常具有較低的彈性范圍和有限的自愈能力，這限制了其在要求極高的機(jī)械性能場(chǎng)景下的應(yīng)用。為此，清華大學(xué)化學(xué)系的王朝副教授等人開展了深入研究，他們成功開發(fā)了一種新型的超彈性水凝膠。這種水凝膠通過(guò)引入可逆的珍珠項(xiàng)鏈結(jié)構(gòu)來(lái)大幅增強(qiáng)材料的彈性和自愈能力，實(shí)現(xiàn)了對(duì)輕微機(jī)械損傷（如針刺和割傷）的快速自愈等功能。這一進(jìn)步不僅為水凝膠材料的設(shè)計(jì)與應(yīng)用提供了新的思路，也為高性能材料在先進(jìn)制造、生物醫(yī)療和智能裝置等領(lǐng)域的應(yīng)用打開了新的大門。

相關(guān)成果于近日發(fā)表在《科學(xué)》雜志上。

能夠自動(dòng)檢測(cè)危險(xiǎn)的水下智能眼鏡

深?；顒?dòng)常常會(huì)面臨各種風(fēng)險(xiǎn)，如海洋動(dòng)物襲擊或意外碰撞等。近日，浙江大學(xué)海洋學(xué)院的焦鵬程團(tuán)隊(duì)研發(fā)出一種基于視覺(jué)-觸覺(jué)融合的水下智能眼鏡（USG），可用于實(shí)時(shí)檢測(cè)水下危險(xiǎn)，確?；顒?dòng)安全。

USG由人工智能光學(xué)傳感的視覺(jué)模塊和“摩擦生電”特異材料機(jī)械傳感的觸覺(jué)模塊組成。視覺(jué)模塊是基于一種水下目標(biāo)檢測(cè)算法建立的，該算法能夠用于檢測(cè)視野中的有毒海洋生物（如海鰻、海蛇、水母等）。觸覺(jué)模塊可靈敏地檢測(cè)視野外的碰撞，并發(fā)出警告。經(jīng)過(guò)數(shù)值模擬、實(shí)驗(yàn)室測(cè)試和真實(shí)世界實(shí)驗(yàn)，結(jié)果顯示，USG在佩戴者進(jìn)行水下劇烈運(yùn)動(dòng)20分鐘后仍能保持良好性能。

相關(guān)成果于近日發(fā)表于《交叉科學(xué)》雜志上。

可長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)慢性腸道炎癥的溫度傳感器

對(duì)于腸道炎性疾病的診斷和監(jiān)測(cè)通常依賴于腸鏡成像、活檢和血清學(xué)方法。近日，美國(guó)西北大學(xué)材料科學(xué)與工程系的一個(gè)科研團(tuán)隊(duì)研發(fā)出一種可用于長(zhǎng)期實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)疾病進(jìn)展的無(wú)線、微型和植入式溫度傳感器，并用其在小鼠模型上進(jìn)行了近4個(gè)月的測(cè)試。

科研人員將傳感器固定在小鼠的腹部肌肉組織上，以對(duì)腸道溫度進(jìn)行局部測(cè)量。結(jié)果顯示，在可見炎癥性病變出現(xiàn)前大約5周，動(dòng)物腸道溫度的亞晝夜節(jié)律（一種以90～120分鐘為周期的生物鐘）開始發(fā)生變化。測(cè)試結(jié)果表明，該傳感器可通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)腸道的突發(fā)情況輔助腸道炎性疾病的早期干預(yù)。

相關(guān)成果于日前發(fā)表于《自然·生物醫(yī)學(xué)工程》雜志上。

更智能的洪水預(yù)警系統(tǒng)

洪水是最為常見的自然災(zāi)害之一，全球有近15億人直接面臨嚴(yán)重洪水事件的巨大風(fēng)險(xiǎn)。因此準(zhǔn)確且及時(shí)地對(duì)洪水發(fā)生進(jìn)行預(yù)警，對(duì)于降低災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)和影響至關(guān)重要。但當(dāng)前的水文模擬模型通常須根據(jù)單個(gè)流域的長(zhǎng)期數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行校準(zhǔn)。

近日，美國(guó)谷歌公司一個(gè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一套基于人工智能的預(yù)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)利用現(xiàn)有的5680個(gè)測(cè)量?jī)x進(jìn)行訓(xùn)練，可預(yù)測(cè)未測(cè)量流域在7天預(yù)測(cè)期內(nèi)的日徑流。經(jīng)測(cè)試，在預(yù)測(cè)可靠性上，該系統(tǒng)與當(dāng)前最先進(jìn)的全球模型系統(tǒng)——哥白尼應(yīng)急管理服務(wù)全球洪水預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)相似甚至更好。此外，該系統(tǒng)預(yù)測(cè)五年一遇事件的精度與當(dāng)前預(yù)測(cè)一年一遇事件的精度相似或更好。

不過(guò)，這項(xiàng)研究也存在一些局限性。例如：實(shí)驗(yàn)采用的樣本可能較小，限制了研究結(jié)果的普遍適用性和統(tǒng)計(jì)功效；研究所用的數(shù)據(jù)集的多樣性存在不足，這可能影響模型的泛化能力等。對(duì)此，研究團(tuán)隊(duì)表示，未來(lái)的工作需要進(jìn)一步將洪水預(yù)報(bào)的覆蓋范圍擴(kuò)大到全球更多地點(diǎn)，以及其他類型的洪水相關(guān)事件和災(zāi)害，包括山洪和城市洪水。人工智能技術(shù)也將繼續(xù)發(fā)揮關(guān)鍵作用，幫助推動(dòng)科學(xué)研究，促進(jìn)氣候行動(dòng)。

相關(guān)成果于近日發(fā)表于《自然》雜志上。