如果3D印表機能走路能飛能游泳，會發生什麽？

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大家好，一周技術前沿又跟大家見面了，這周的技術進展可以說讓小探簡直大開眼界！無論是不用化療也能破壞腫瘤的新方法出現，還是研發出藻類替代塑膠袋的可能性，乃至3D印表機器人能走能遊能跑的暢想，都太有意思了，趕緊跟矽谷洞察（原矽谷密探，ID：guigudiyixian）來看！

初創公司

如果3D印表機有腿了，會發生什麽事？

大家應該對 3D 印表機這個概念不陌生了，最近有三家丹麥公司——GXN Innovation，AM Hub和 Map Architects 就提出聯手設想移動 3D 印表機的外觀，它們希望將 3D 列印設備轉變為可以爬行、可游泳的怪異機器人，甚至可飛的機器。

你沒看錯，就是想給 3D 印表機裝個腿、翅膀……！

那這些機器能夠有什麽作用呢？根據三家公司的設想，能六腳爬行 3D 印表機將在道路上滑行，從而填補瀝青裂縫；而可游泳的 3D 印表機能夠將膠水與來自海底的沙子混合，能夠在海岸保護人工魚礁；與此同時，飛行 3D 印表機將為較舊的高層建築增加隔熱效果等。

（比如可以遊的3D印表機）

“3D印表機以應對這些挑戰可能是一場革命”，GXN創始人 Kasper Jensen 在新聞稿中表示。“儘管有爭議，但通過使機器人能夠爬行、游泳和飛行，我們可以以更低的成本和更高的效率解決全球緊迫的環境威脅。”

大家覺得這個實現的可能性大不？

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https://futurism.com/the-byte/3d-printers-legs-repair-environment

美國高校

科學家找到不用化療、不用手術也能破壞腫瘤的新方法！

近日，萊斯大學發表聲明稱，一種新的癌症療法在臨床試驗中效果良好，取得了里程碑式的進展。

這項名為 AuroLase 的療法最早由萊斯大學工程師和納米科學家 Naomi Halas 和杜克大學生物工程師 Jennifer West 於2000年提出，旨在開發一種能夠在沒有化療、侵入性手術和放射治療的情況下破壞腫瘤的治療方法。

在這項研究中，15名年齡在58至79歲之間的中低風險局部前列腺癌患者同意參加 AuroLase 療法試驗，這是一種使用黃金納米粒子加熱和破壞腫瘤的局灶性消融治療。

（研究人員展示用於治療癌症的黃金納米粒子代表物，

圖片來Rice官網，版權屬於原作者）

該治療為期兩天，第一天接受靜脈輸注納米顆粒，第二天接受圖像引導消融治療。所有患者在治療當天回家，並在治療後3個月、6個月和1年返回進行隨訪。

試驗顯示，15名前列腺癌患者裡有13名在治療後一年內沒有發現可檢測到的癌症跡象。研究結果本周發表於“美國國家科學院院刊”（PNAS）。

關於該方法的試驗正在繼續進行，目前已經在西奈山和密歇根州和德克薩斯州的另外兩個臨床地點治療了44名患者。

小探認為，儘管該療法當前只是針對前列腺癌試驗，但如果將來能夠拓展應用到其他癌症領域，可真是人類的福音呢！

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http://news.rice.edu/2019/08/26/quest-for-new-cancer-treatment-crosses-milestone-2/

MIT研發出線形機器人，可以在大腦血管中穿行來破壞血栓

8月29日，麻省理工學院公布了一款新研發的可操控轉向的線形機器人，該線形機器人可以在腦血管這樣的狹窄空間裡主動滑行，同時在不傷害血管的前提下，具有在迂曲血管中強大的穿越能力。將來，醫生可以遠程操控這種機器人，輔以現有的血管治療手段來治療中風等腦阻塞和病變情況。

（MIT線型機器人，圖片來源於MIT官網，版權屬於原作者）

這項來自麻省理工學院華人教授趙選賀（Xuanhe Zhao）團隊的研究被發表在《科學機器人》（Science Robotics ）上。

目前，清除大腦凝塊的方法通常涉及血管內手術，其中細線通過主動脈進入大腦，由熒光鏡引導。而目前這些細線通常是金屬和聚合物製成，可能會導致摩擦或卡在血管狹窄的位置。

而這款新研發的線型機器人可使用磁鐵遠程控制，導線由鎳鈦合金製成，該材料具有彈性，可以隨意彎曲和纏繞。之後在其表面塗上橡膠糊，其中包含整個磁性顆粒，使該線型機器人具有無摩擦、生物相容的特性。

與現有設備相比，此種線形機器人具有更好地駕馭大腦中複雜而複雜的血管網的潛力，給現有腦部醫療手術設備帶來了極大突破，未來可以被廣泛的運用於腦部治療中。

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https://newatlas.com/medical/mits-robotic-thread-brain-blood-clots/

史丹佛大學：新塗層可以使鋰金屬電池更安全、更持久

傳統鋰離子電池的容量幾乎已經發展到最大程度，因此，開發新型電池以滿足現代電子設備的能量要求至關重要。而鋰金屬電池由於其壽命短並且易燃燒等缺陷曾一度被放棄研究。

近日，史丹佛大學和 SLAC 國家加速器實驗室的一組研究人員發明了一種能夠克服鋰金屬電池缺陷的塗層。迄今為止，枝晶被認為是阻止鋰金屬電池被用於下一代電動汽車的重要原因。除了破壞電池外，枝晶還會在電池的易燃液體中產生短路。

新塗層通過形成分子網絡來防止枝晶形成，分子網絡將帶電的鋰離子均勻地遞送到電極。它可以防止這些電池典型的不必要的化學反應，還可以減少陽極上的化學物質積聚，以防止迅速破壞電池的供電能力。

團隊在標準鋰金屬電池的正電荷端（稱為陽極）上測試了它們的塗層，這是通常形成枝晶的地方。

最終，他們將特殊塗層陽極與其他商用組件結合在一起，形成一個完全可操作的電池。經過160次循環後，他們的鋰金屬電池仍然提供了他們在第一個周期中所做功率的85％，遠大於常規鋰金屬電池的30％。

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https://news.stanford.edu/2019/08/26/new-coating-brings-lithium-metal-battery-closer-reality/

海外高校

給賽車裝上自動駕駛系統，互相比誰更厲害！

給賽車裝上自動駕駛系統，然後互相比賽的話，是不是很有趣？

Johannes Betz 是慕尼黑技術大學的一位博士後研究員，他負責代表慕尼黑技術大學參加了一項名為 Roborace 賽車比賽。同時參加比賽的還有比薩大學和一家電動車初創企業 Arrival，它們為相同的賽車編寫軟體，看誰跑得快。沒錯，所有這些汽車都是電動的和自動駕駛賽車，不安裝駕駛員座椅。速度能超過200英裡/小時（322公里/小時）。

Robocar 中內置了NVIDIA的自動駕駛平台，其中 Nvidia Drive 計算機處理器每秒能夠運行24兆次操作，處理 Robocar 中來自六個攝影頭，兩個雷達，18個超聲波傳感器和五個雷射雷達傳感器的數據。

除了這是比賽之外，主辦方認為這也是評估自動駕駛汽車所依賴的傳感器和攝影機質量的重要方法。Johannes Betz 表示，大賽還計劃為賽車引入障礙物，例如速度較慢的卡車和拖拉機，因為超車是自動化汽車面臨的最艱難的賽道任務。

這個自動駕駛賽車比賽的最終目的是找出無人駕駛汽車最終能否“達到一定水準，甚至無法檢測到它是人工智能開的賽車”。

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https://www.bbc.com/news/business-49420570

實驗室

為解決塑料汙染問題，科學家尋求用藻類代替塑料材料的新方法

根據加州大學聖塔芭芭拉分校國家生態分析與綜合中心的一項研究，每年有大約 1300 萬公噸的塑料進入海洋。

該研究還發現，全世界每年生產的3億噸塑料中約有一半僅使用一次，而塑料在垃圾填埋場和海洋中分解可能需要長達 1000 年的時間。

目前的塑料製品通常使用從石油中提煉的化學品來製造，這是一種有限的、不可持續的資源，而美國洛斯阿拉莫斯實驗室近期正在試驗用一種可替代化學品的生物資源——藻類來製作塑料品。

專家發現，作為燃料的可行替代能源，藻類可以作為基礎材料用於製造生物基聚合物（通常稱為生物聚合物），這種聚合物堅固、耐用，還比石油基聚合物分解更快，不僅耐用，而且易於生物降解。

（生物科學家們培養的藻類，圖片來源於los amos官網，版權屬於原作者）

但確定哪種藻類最適合作為生物聚合物製造的基礎材料並非易事。為了找出最適合生產可生物降解塑料，目前科學家們正在進一步調查每種藻類的生物特徵，實驗室表示這可能還會花上數年的時間。

但不管怎麽說，我們至少看到解決“白色汙染”的曙光了呀！

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https://www.lanl.gov/newsroom/science-columns/science-on-the-hill/2019/algae-to-solve-plastic-problem.php

大公司

IBM研製出世界第一款量子安全磁帶驅動器

量子計算機可以比傳統計算機更快地執行某些特定計算，是一種新興的計算形式，雖然它們有望在化學，生物信息學和人工智能等領域取得巨大進步，但同時它們將影響信息安全。

最先進的存儲技術，例如磁帶驅動器，使用對稱和非對稱加密的組合來確保它們存儲的數據保持安全。然而，在未來，量子計算的進步很可能會破壞當今加密技術的安全性，而磁帶系統通常用於存檔數據多年，因此找到更安全的解決方案非常重要，以便客戶有足夠的時間遷移到新的技術。

IBM 研究人員與幾個學術和商業合作夥伴合作開發了兩種量子抗性加密原語：Kyber，一種安全的密鑰封裝機制和Dilithium，一個安全的數字簽名算法。這兩種算法組成了“代數格的密碼套件”(CRYSTALS)。

（圖片來自IBM官網，版權屬於原作者）

新的IBM量子計算安全磁帶驅動器原型基於最先進的IBM TS1160磁帶驅動器，並將Kyber和Dilithium與對稱AES-256加密結合使用，以實現世界上第一個量子計算安全磁帶驅動器。磁帶系統提供的安全性和可靠性以及低成本將使其將有望成為雲以及商業和科學數據中心歸檔數據的首選技術。

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https://www.ibm.com/blogs/research/2019/08/crystals/

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