加州大火怎麽防？史丹佛研發出噴灑型植物防火凝膠！

熱點追蹤/深度探討/ 實地探訪 / 商務合作

大家肯定也知道了，加州又又叒山火了！

而史丹佛大學近期研發出噴灑型的植物防火凝膠，可能幫助加州解決這個老大難問題！此外，本周其他來自大學和大公司的技術都讓人振奮不已，具有高的科技含量及社會意義，到底有哪些精彩，快跟矽谷洞察來看看吧！

美國高校

UCLA研發腦部植入芯片，可使盲人有視覺感知

UCLA Health的研究人員研發出一種植入盲人大腦的實驗裝置Orion，可以使盲人部分恢復視覺感知。該設備適用於非先天，因為受傷或疾病而失去視力的人。雖然目前它還不能提供正常的視覺感知，但可以恢復用戶區分明暗的能力，從而加強獨立生活能力。

UCLA Health的神經外科學家Nader Pouratia博士表示，這是第一次研發出完全可植入的設備，患者在家中就可以自行使用。Orion已經成功的幫助了實驗者識別物體的位置，患者可以獨立過馬路，甚至自己洗衣服。這些對全球3900萬失去視覺的病患來說是重大的突破。

Orion可將安裝在太陽鏡設備上的微型攝影機捕獲的圖像無線轉換為一系列電脈衝。脈衝刺激一組60個植入大腦視覺皮層頂部的電極，而這些電極感知光的模式並將其解釋為視覺呈現。Orion直接刺激視覺皮層，因此可以幫助視網膜和視神經受損的人。

接受實驗的患者反饋：“連上設備以後，當有人走向我時，我會看到兩三個小點。當物體靠近我時，越來越多的白點點亮。”

感興趣可以閱讀：

http://newsroom.ucla.edu/releases/brain-implant-restores-visual-perception-to-the-blind

史丹佛借助傳染病的傳播模型研究虛假新聞：虛假新聞如何像病毒一樣傳播？

為了對虛假新聞的傳播特點進行研究，史丹佛大學借助傳染病的傳播模型，針對虛假新聞傳播進行建模和分析，發現以下特徵：

1.人們如果暴露於眾多假新聞中，抵抗力會下降。一個人接觸假新聞的次數越多，尤其是來自有影響力的消息來源的人，被說服或感染的可能性就越大；

2.如果虛假信息針對的是相對少數的有大批擁護的有影響力的人，則它們傳播最快

3.機器人（偽裝成人的自動化程序）對於傳播煽動性的信息特別有用。例如，一條帶有希拉裡·克林頓形象的信息，上面寫著“鎖住她！”這樣的信息將在已經對希拉裡有偏見的人群中會迅速傳播。

4.老年人，年輕人和文化程度較低的人容易受到假新聞的侵害。但是從廣義上講，更極端的人都最容易受影響，部分原因是由於確認偏見（人們傾向於相信能夠增強其信念的故事）。

研究負責人，史丹佛大學管理科學與工程學教授伊麗莎白·帕特·科內爾（ElisabethPaté-Cornell）說：“通過研究，我們希望找到最有效的方式來切斷虛假新聞傳播鏈，更正信息並教育脆弱的人群。”

感興趣可以閱讀：

https://engineering.stanford.edu/magazine/article/how-fake-news-spreads-real-virus

500年後，MIT使用現代技術證實達文西不被認可的設計可行

得益於現代的3D列印技術，麻省理工的研究人員近期證明了500年前達文西被客戶斃稿了的設計其實是可行，甚至大大領先於當時橋梁設計科技的。

據MIT小組所述，達文西的設計與當時的標準橋梁完全不同。它長約218米，並且由一個扁平的拱形組成，高得足以讓帆船在桅杆就位的情況下通過下方。如果當時客戶採用了使用了他的設計，那麽它會是當時世界上最長的橋梁。

達文西這份設計還具有領先的安全功能，任何橋梁設面臨的最大挑戰都是大風等自然因素。強風會使許多橋梁橫向振動導致倒塌。達文西在橋的側面增加機翼牆橋台，可以抵禦惡劣的自然環境。這些設計已是現代橋梁的常見設計元素。

MIT研究小組的成員說，3D列印幫助準確地重建了達文西設計的非常複雜的幾何圖形。這個橋梁模型完全依賴於“幾何的力量”。進一步測試表明，這座橋甚至可以抵禦地震，其領先的程度遠遠超過當時的其他橋梁。

感興趣可以閱讀：

https://www.popularmechanics.com/technology/infrastructure/a29426711/da-vinci-bridge/

凝膠成為野火疫苗，在野外植物表面噴灑可保護植被不受山火侵襲

史丹佛大學的材料科學家Eric Appel本職是研發將藥物運到人體的凝膠。比如說給患者注入HIV抗體時可以使用該凝膠，其可保證緩緩輸出的抗體在患者體內持續長達一年。這一方法可以在高危人群中廣泛使用。

但是最近他們給發明的新材料凝膠發現了新的用途。《美國國家科學院院刊》發表論文，詳細介紹了他們的黏性材料可以如何充當阻燃劑覆蓋植被，並在在每年的易燃季節產生作用。在過去十年中，加州300,000起火災中有84％是因為明火點燃了植被引起的。

Appel介紹，在體內長時間輸送藥物的材料要求與維持目標植物阻燃劑數月的材料要求非常接近。它們都必須安全、完全無毒，並且不傷害所接觸物體。

凝膠的主要成分是纖維素聚合物（源自植物材料），和化學性質與沙子化學性質相同的矽膠顆粒。纖維素聚合物可以和矽膠顆粒進行分子褡褳，進而形成凝膠狀結構。

最近加州年年都山火，真心希望這個凝膠能早日廣泛使用起來！

感興趣可以閱讀：

https://www.wired.com/story/wildfire-gel/

羅德島大學的研究人員研製出爆炸檢測裝置

如果自殺式炸彈襲擊者在公共場所藏著一種爆炸裝置，目前通常是由炸彈嗅探犬從最小的嗅覺中檢測出爆炸性三丙酮三氧化二氧（TATP）的存在。對於製造爆炸物的恐怖分子，TATP是一種常見的成分選擇。它被用於2015年巴黎襲擊，2016年布魯塞爾機場爆炸等。

近期，羅德島大學的研究人員正在努力製造一種類似的裝置，研究人員首先開發了一種熱力學傳感器，使用兩個微型加熱器：一個用金屬氧化物催化劑塗覆，另一個不帶催化劑塗層。當爆炸性物質與微加熱器接觸時，該設備將分析催化劑和非催化劑反應之間的熱力學差異，從而揭示該物質的性質。同時增加了電導傳感器，通過測量發生的電阻率變化提供更準確的信息。

當前檢測系統採用了熱力學和電導平台，可安裝在一個小型工具箱中。設備的最終版本將以掌上電腦甚至可穿戴[設備]的形式佔用更小的空間。

感興趣可以閱讀：

https://spectrum.ieee.org/tech-talk/semiconductors/devices/using-a-twopronged-approach-to-detect-explosive-substances-from-bombs

Cornell新成像技術可追蹤癌細胞擴散

癌細胞的轉移不是一個被動過程，更多的是主動遷移，是入侵。癌細胞通過細胞外基質（ECM）擠壓自身。他們拉緊自己，迫使自己進入血管。

Cornell的研究人員因此製作了兩種成像技術，一種使用光學相乾斷層掃描（OCT），利用干涉儀來檢測光波飛行時間中的微小差異，將OCT與牽引力顯微鏡相結合，創造了一種稱為牽引力光學相乾顯微鏡（TF-OCM）的新成像技術，可以使團隊在獲取數據後，進入全光場，重建三維圖像，能夠看到從幾分鐘到幾天的時間尺度上的動態相互作用。

另一種新技術稱為光子力光學相乾彈性成像（PF-OCE）。這項技術還可以幫助研究人員解開幹細胞行為的奧秘，例如胚胎發育和傷口愈合等過程的功能如何與這些機械因素聯繫在一起，以及這些因素如何在癌症中發揮作用。

在癌細胞開始侵入組織之前，首先要改變機械性能。假設某人患有皮膚病變，可以對組織機械性能的這些變化進行成像。這可能是在病變變為癌之前的早期生物標記，這是一種早期發現癌症的方法。

感興趣可以閱讀：

https://research.cornell.edu/news-features/imaging-tracking-cancer-cell-invasion

大公司

Google聯合創始人支持的KITTY HAWK推出可飛行100英裡的飛行汽車

飛行汽車初創公司Kitty Hawk近日推出了其第三架電動飛行汽車Project Heaviside，該飛行汽車可飛行160公里（100英裡），且幾乎不會發出任何噪音。

該飛行汽車能夠垂直起降，在空中時，僅發出38分貝的聲音，而相同高度的直升飛機發出的聲音接近80分貝。

根據Kitty Hawk公布的數據，該飛行汽車僅用15分鐘即可航行聖何塞與舊金山之間88公里（55英裡）的路程，而使用的能量卻不到汽車的一半。

目前飛行汽車只能容納一名飛行員，相信不久之後就可以升級載客，灣區小夥伴們以後也能體驗不用堵車排隊的新方式啦！

感興趣可以閱讀：

https://futurism.com/the-byte/kitty-hawk-flying-car-heaviside

LinkedIn發布最新AI技術，可自動生成與照片相關的文字說明

當今的計算機視覺技術是否足夠強大，可以為各個領域的照片生成文字說明？這就是LinkedIn的科學家在過去幾年中一直在研究的問題，他們為自動添加到LinkedIn的圖像添加建議的替代文字描述的工具。

這方面最有挑戰的是標題的主觀性。最好的方法要求對各種對象及其屬性具有廣泛的專業知識，以及可以利用基於時間的信息更準確地識別所描繪活動。

為了解決這些障礙，該團隊利用了Cognitive Services的Analyze API來開發一項功能，該功能可以為把照片按置信度得分排名生成替代文字描述。然後，他們招募了人工評估人員，通過將得分（由其他文字的描述，類別和標簽提供的信息）與自己編寫的標簽進行核對，從而對其表現進行評分。

該團隊還開發了一個元分類器，可以起到糾正作用，並過濾影響用戶體驗的文本描述。該模型參考了標簽分類法、相關的詞典以及與LinkedIn提要帖子相關的其他文本。

感興趣可以閱讀：

https://venturebeat.com/2019/10/10/linkedins-ai-generates-photo-captions-automatically/

谷歌推出低成本、開源機器人訓練平台ROBEL

為了讓機器人研究走向大眾，谷歌推出了低成本機器人學習平台ROBEL，並將其開源。該平台相關的論文《 ROBEL：低成本機器人學習的機器人基準》即將於10月底在CoRL 2019上發表。

ROBEL可以作為快速實驗平台，支持各種實驗需求，以及新的強化學習和控制方法的開發。

ROBEL由兩部分構成：D'Claw是幫助學習靈巧操作任務的三指機器人，而D'Kitty是能夠學習敏捷的腿部運動任務的四腿機器人。

為了使機器人成本低且易於構建，谷歌基於現成的組件和常用的原型製作工具（3D列印或雷射切割）設計了ROBEL。其設計易於組裝，僅需幾個小時即可構建。谷歌還提供了詳細的零件清單，組裝說明和入門軟體說明。

該機器人平台具有低成本、模塊化、易於維護等特點，並且功能強大，可以支持基於硬體的強化學習。

（圖：左為 D'Kitty；中間為D'Claw；右為A functional D’Claw setup D’Lantern）

感興趣可以閱讀：

https://ai.googleblog.com/

大家覺得今天技術前沿怎麽樣，哪條印象最深刻呢？歡迎大家留言討論！