【前沿动态】超级高铁、第五状态氢、光子数据传输、量子存储、人机协作
特斯拉CEO马斯克超级高铁项目开工
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Hyperloop是一个快速交通系统，可以在低压管道中运送乘客，时速达每小时1126千米。
相信大家对于特斯拉CEO马斯克的超级高铁（Hyperloop）项目并不陌生，这是继paypal、space X、Tesla之后，马斯克的又一创造性项目。Hyperloop是一个快速交通系统，可以在低压管道中运送乘客，时速达每小时1126千米。
相信大家对于特斯拉CEO马斯克的超级高铁（Hyperloop）项目并不陌生，这是继paypal、space X、Tesla之后，马斯克的又一创造性项目。Hyperloop是一个快速交通系统，可以在低压管道中运送乘客，时速达每小时1126千米。
近日CNN在油管上po出了一段视频，显示Hyperloop已经开通。视频中，安装的管道已经排列在内华达州的荒漠中，一排排都已经码好，马上要进行组装。据报道，这次工程由Hyperloop Technologies主导，地点选在美国拉斯维加斯北部地区，这次准备铺设3英里长的测试轨道，预计完工时间为2016年底。也就是说，今年年底，我们就能看到一个雏形了。
Hyperloop Technologies是一家私营企业，总部位于洛杉矶，CEO罗博·洛依德(Rob Lloyd)表示，会在2021年前建成可以使用的超级高铁轨道。罗博·洛依德之前在接受媒体采访时表示：“Hyperloop实际上非常简单，只要从封闭环境中抽掉压力就行了，所谓的环境就是管道；另外还要消除摩擦，办法就是让车舱悬浮在管道内，这样就可以用很小的能量推动车舱高速前进。”
他说，尽管超级高铁的概念听起来极具未来色彩，实际上背后的科学相当简单。
如果真的建成，真空管道运输比其他任何传统的交通工具耗费的能源都少，真空管道运输每千瓦时的运输量要比火车的运输量多1倍，省事省力节省能源。
全新物质形态成真
固体金属态氢证实存在
新浪科技讯 北京时间1月11日消息，据国外媒体报道，英国爱丁堡大学科学家近日利用钻石对顶砧制造出某种极端高压状态，从而生成“第五状态氢”，即氢的固体金属状态。这是一种新的物质形态，这种状态的氢通常存在于大型行星或太阳内核之中，分子分离成单原子，电子的行为特征像金属电子一样。
早在80多年前，这种状态的氢首次在理论中被提出。从40多年前开始，科学家们一直在努力尝试再造这种状态的氢，但均未能成功。此次英国爱丁堡大学科学家利用钻石对顶砧对氢实施压缩到前所未有的高压状态，从而证实了这种罕见的“金属态氢”的存在。“金属态氢”状态不稳，科学家此前也从未见过“金属态氢”。
太阳和太阳系的大型行星的内核主要由这种高压形式的元素构成。比如，木星和土星的内核被认为主要由这种形态的元素构成。该项研究主要负责人、英国爱丁堡大学物理和天文学学院科学家尤金-格雷高里安兹教授介绍说，“在过去30年间，在无数次的高压实验中，科学家们都声称制造出金属态氢，但后来这些实验结果都被证明无效。我们的研究首次拿出了实验证据证明氢可以像预测的那样拥有固体金属态，不过所需要的压力也比此前想像的要高得多。研究成果将有助于基础科学和行星科学的发展。”
英国爱丁堡大学研究团队利用钻石对顶砧制造出某种极端高压状态，即生成“第五状态氢”所必需的压力状态，将氢压缩成新的固体状态。为了达到“第五状态”，研究团队所实现的压力相当于325万个地球大气压。科学家们利用激光显微拉曼光谱仪观测到了这种状态的变化，从而通过实验证明了氢的这种不寻常特性。
在这种极端高压状态下，分子开始分离成单原子。研究人员发现，电子的行为与金属电子的行为特征相似。尽管此次实验比此前的实验迈进了一大步，但科学家承认还需要继续努力加以佐证。此外，为了生成单纯的原子和金属状态可能还需要更大的压力。
(来源：新浪科技，作者：彬彬)
美研究者开发全功能处理器
利用光子数据传输
光子计算机不再只是理论上的可能
新浪科技讯 北京时间1月11日消息，2015年刚过去，又到了盘点一年科技发展成就的时候，而美国科罗拉多大学的研究者此时却为我们带来了一个重磅消息。他们宣称已经开发出了首款利用光子进行数据传输的全功能处理器。该处理器的设计并非是全光子的，但是其具有的850个光学输入/输出元件可以达到很高的带宽，令传统的电子芯片相形见绌。据介绍，这款处理器能够达到每平方毫米300Gps的处理速度，是现有电子处理器的10倍到50倍。目前的研究重点是如何重新利用现有的技术，将这些光学元件放入常规的电路中。
这款处理器的体积很小，为3毫米×6毫米，目前只有两个内核，不过已经展示出巨大的计算潜力，意味着未来你的网络设备将能处理更大量的数据。当然，该处理器还有很大的改进空间，光学技术在该领域将能达到怎样的可能性，我们拭目以待。
(来源：新浪科技，作者：任天)
科学家设计原子纠缠方案
解决量子存储难题
两个原子的纠缠
新浪科技讯 北京时间1月7日消息，据国外媒体报道，量子系统内部非常脆弱，因为任何一点来自外部世界的细小干扰都会使整个系统状态崩溃。这一特性令量子存储的实现困难重重，因为很难确定其是否成功保存输入的信息。为了解决这一难题，科学家们一直在摸索如何实现会纠错的量子存储。如今，英美等国研究人员已初步设计出一套相对简单的方案，可提供量子错误控制：让来自两种不同元素的原子相互纠缠，实现操控一个原子的同时不影响另一个原子。研究人员表示，这个方案不仅高效，还能用于打造量子逻辑门，同时证实量子纠缠行为的精确度比经典物理行为高40个标准差。
科学家曾实现过不同类型粒子的纠缠，比如，一个原子与光子纠缠，这样光子就可以将信息传输至别处，这无疑是量子计算机的必须条件。在近期发表的两篇论文中，研究人员尝试纠缠不同类型的原子。如果在比特的存储和备份中使用相同类型的原子，那么总会出现这样一种情况，即存储信息的光子会分散并撞到某个备份。如果使用不同元素的原子，那么它们就会对光的不同波长产生不同发应，因此操控一个原子时不会影响另一个原子。牛津大学实验室的研究人员表示：“这种方法可以保护存储量子位不受影响，即便其它量子位正进行逻辑运算，或被用作其它处理单元的光子接口。”
牛津大学研究小组通过使用两个不同的钙同位素进行实验。来自国家标准与技术研究所及华盛顿大学的另一个研究小组则表示，他们使用的是完全不同的两个原子：铍原子和镁原子。钙原子保持状态的时间约为一分钟，而铍原子保持状态的时间为一秒半，在量子位条件下看起来比较稳定。两个研究小组都确切地表示，实验中的原子发生纠缠的可能性极高：一个可能性为。998，另一个为。979。国家标准与技术研究所研究人员甚至表示，可以通过观测镁原子的状态，追踪铍原子的状态变化。
量子系统特性的真正测试涉及许多方程，也就是著名的贝尔不等式。在某个临界值以下，经典物理行为可能有数值；而在该临界值以上，则是量子力学有数值。牛津大学研究小组在实验中证实，量子系统比经典物理行为高15个标准差，而国家标准与技术研究所的研究小组的结论为40个标准差。很显然，这些量子系统的确相互纠缠。来自国家标准与技术研究所的研究小组还表示，它们的方案可被用于量子处理，通过排列一系列铍/镁原子对，可以构建两种类型的量子逻辑门：CNOT和SWAP。
当然，需要承认的是，这些实验因其局限性皆难以论证，因为研究人员尚未打造出一个能工作的量子计算机，即使是有效计算都无法进行。他们仅成功地提供了一个量子计算机可能有用的组件。整合这些组件的方式越多，成功研究量子系统的可能性就越大。
(来源：新浪科技，作者：彬彬)
美海军研究办公室
开发机器人与人类协作技术
【据美国林肯实验室官网2016年1月报道】林肯实验室及军方人员为自主系统开发的高级功能和算法可以简化军事行动中的人机分组，该项目受到海军研究办公室“海军科学技术战略规划”项目的资助，开始于2014年2月，项目目前还在进行中。
该项目的目的是使机器人作为团队的一部分，能够自主地、无缝地与人类协作。目前，由于自主系统没有人类的语言与认知操作（信念，知识库，文化观点，和心理状态）或认知负荷（任一时间量个体人类可以处理和保留的信息），只能与人类进行有限沟通和互动。机器人缺乏社会智能，不能理解人类的目标和意图，通常由人类操作者控制监督。要将机器人视为伙伴而不是复杂的工具，机器人的技术必须足够成熟，使得机器人能够像人类一样进行学习、推理和决策。
该项目的重点是研发：1）自主系统的使能技术；2）算法及认知模型，用于将系统收集的任务相关数据自动呈现给士兵。提升团队成员的势态感知，项目包含四个研究目的：
• 开发翻译技术，能将原始数据和系统的传感器数据翻译成行动信息
• 开发机器学习算法，甄别给定情景相关信息并判定信息优先级。
• 评估不同的增强现实设备的有效性——能提高人类对真实环境的知觉及互动的技术。
• 评估技术是否可在原型机上实现并能布置到现场。
为了模拟自主系统与真实世界的人及物的互动，研究人员在起初阶段通常考察限定情景的场景设置，来帮助形成设计和研发自主系统。该项目的情景是六名海军陆战队士兵在不定数量的无人机与地面车辆辅助下，突袭一栋隐藏有恐怖主义分子的大楼。实验室团队采用开源的Gazebo模拟器创建上述行动场景的虚拟现实。将Gazebo和机器人操作系统（机器人应用的软件库框架）集成。
模拟在林肯实验室的自主系统实验室3D红外追踪场景（L-Live）中进行，在其中人能与虚拟世界进行实时互动。实验室的天花板与墙壁安装有投影仪和摄像头，可追踪贴有标记的静止或运动的人或物体，精确度能达到1毫米。运动捕捉区域与虚拟现实中的区域重叠，超过270°的空间能按1：1比例投射到房间墙壁上。
运动捕捉追踪到的事件，会被再呈现到虚拟现实。虚拟现实将模拟室内的硬件如演示机器龟（Turtlebot，仅研究用）以及建立机器人应用的自主平台。一个“玩家”驱动演示场景，与L-Live、平板电脑（当前增强现实显示）、以及机器龟进行通信。当前，已利用商用现货开发出两种新的功能：1）红外深度传感器（IR相机+运动感知AUUS Xtion）；2）三原色（RGB）或红外着色的OctoMaps(该软件能生成环境3D模型)。
任务中，机器龟应该能区分敌人和朋友、设备以及威胁。林肯实验室在与军方（提供标注的真实数据）合作，建立机器学习的算法，来识别任务相关场景的目标，并把这一信息传递给作战人员。这一部分工作目前正在进行。
团队也在研究改进算法，将来自自主平台传感器的流式数据，呈现在人的参考框架中，即视点变换。目前，呈现还采用平板电脑，最后将采用适合现场使用的BAE系统公司Q-战士或者其他智能眼镜，3D立体镜。
实现视觉的增强现实有两个关键挑战：流式大数据以及实时姿势追踪。相关方面的工作也正在进行中，不过姿势追踪还处于早期阶段，尚没确定最后解决的方案，一个可选方案是采用同时定位与映射（SLAM）的算法，但它的缺点是对运算量及内存要求太高。
未来工作还将包括定量和定性评估，即在有或者无增强现实提供的来自自主平台情报的情况下，人类的任务表现水平。
（来源：中国国防科技信息中心，作者： 王晓宇）
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