有那么一群人,把自己一生中大部分時(shí)間都用在了學(xué)習(xí)、研究和發(fā)明上,你可以叫他們科學(xué)家,也可以稱(chēng)他們?yōu)榘l(fā)明家。就像是愛(ài)迪生、諾貝爾、鄧稼先等。
當(dāng)然,科學(xué)家、發(fā)明家并不常見(jiàn),但在現(xiàn)實(shí)生活中,還存在著一群將自己的奇思妙想付諸實(shí)現(xiàn)的牛人們,他們正在用自己的想法以及成果來(lái)改變?nèi)藗兊墓ぷ饕约吧罘绞健?/p>
英特爾國(guó)際科學(xué)與工程大獎(jiǎng)賽(Intel International Science and Engineering Fair,簡(jiǎn)稱(chēng)“ISEF”)是世界上最大的中學(xué)科學(xué)研究競(jìng)賽之一,這項(xiàng)活動(dòng)旨在鼓勵(lì)全球數(shù)百萬(wàn)學(xué)生勇于創(chuàng)新,并且激發(fā)學(xué)生對(duì)科學(xué)的熱情,其實(shí)腦洞與現(xiàn)實(shí)的距離并不遙遠(yuǎn)。
在這之中,有42名來(lái)自中國(guó)大陸、香港和澳門(mén)的中學(xué)生。
接下來(lái)就一起來(lái)看一下中國(guó)選手在本屆Intel ISEF上,有哪些新的項(xiàng)目與成果展示:
很難想象,一名面臨高考的高三學(xué)生會(huì)對(duì)石油化工廠的爆炸產(chǎn)生興趣。劉果夫來(lái)自北京市第八中學(xué),他表示大部分石油化工廠的爆炸原因是安全檢測(cè)不到位,他的項(xiàng)目可以更快捷、準(zhǔn)確地對(duì)石油化工廠進(jìn)行檢測(cè),并且很容易上手,造價(jià)也更低廉。
來(lái)自廣東實(shí)驗(yàn)中學(xué)的李卓瑞帶來(lái)的是“有機(jī)廢物巧制生物炭”,該項(xiàng)目用微波的方法,把收集起來(lái)的有機(jī)廢物作為能源來(lái)制作生物炭,可以有效地減少二氧化碳的排放,生物炭也適用于土地利用,還有一些水體的吸附實(shí)驗(yàn)。據(jù)李卓瑞表示,圍繞該項(xiàng)目已經(jīng)申請(qǐng)了兩項(xiàng)專(zhuān)利發(fā)明。
圖片上這個(gè)瘦高的男生是王泰戈,來(lái)自華東師范大學(xué)第二附屬中學(xué)。他的作品功能與空氣凈化器類(lèi)似,不同于傳統(tǒng)空氣凈化器的活性炭物理吸附方法,他改變了里面的結(jié)構(gòu),采用了鹽的化學(xué)電解達(dá)到吸附甲醛的目的,這個(gè)產(chǎn)品主要組成是一塊英特爾伽利略主板與一罐鹽,而且這個(gè)解決方案非常的廉價(jià),據(jù)王泰戈透露,已經(jīng)有國(guó)內(nèi)的廠商表示出對(duì)該項(xiàng)目的興趣,有望把這個(gè)產(chǎn)品推向市場(chǎng)。
在人們的印象中,病毒應(yīng)該是醫(yī)生們研究的課題,而來(lái)自北京市第四中學(xué)的楊健釗卻把病毒當(dāng)成了參賽項(xiàng)目。他表示,布尼亞病毒有一個(gè)特點(diǎn),就是有一個(gè)特殊的核蛋白,核蛋白會(huì)跟自身的RNA結(jié)合,而他就找到一種物質(zhì),與RNA競(jìng)爭(zhēng)并且達(dá)到與核蛋白解恨的目的,讓布尼亞病毒失去效力。
來(lái)自福州第三中學(xué)的孔祥洲帶來(lái)的是永磁原理汽車(chē)制動(dòng)能量再生器研究,該項(xiàng)目減少了汽車(chē)剎車(chē)時(shí)的油耗,達(dá)到了節(jié)能減排的目的。他表示,裝置會(huì)將汽車(chē)剎車(chē)時(shí)的能量?jī)?chǔ)存起來(lái),當(dāng)汽車(chē)加速時(shí)將能量在釋放出來(lái)。
這位高大帥氣的學(xué)生黃逸然來(lái)自北京順義國(guó)際學(xué)校,他的作品可以理解為一個(gè)電腦的程序,這個(gè)程序可以自動(dòng)的識(shí)別和找到醫(yī)療圖像內(nèi)的病變部位,醫(yī)生不需要把大部分時(shí)間花在看圖像(圖像一般很大,需要仔細(xì)排查)上,另外還使用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法讓機(jī)器自動(dòng)識(shí)別,看看在圖像里到底存在著什么排斥級(jí)別(主要是心臟移植)。
這個(gè)稍顯害羞的女孩林佳寧來(lái)自中國(guó)人民大學(xué)附屬中學(xué),她帶來(lái)的作品是智能手機(jī)大氣能見(jiàn)度測(cè)量方法。據(jù)林佳寧介紹,這個(gè)項(xiàng)目的靈感來(lái)自于2014年北京的霧霾天氣,能見(jiàn)度是一個(gè)非常重要的空氣質(zhì)量指標(biāo),用戶(hù)通過(guò)她開(kāi)發(fā)的手機(jī)APP拍攝天空的照片,用公式的方法來(lái)計(jì)算出能見(jiàn)度,誤差在兩公里到三公里之內(nèi)。
北京師范大學(xué)附屬實(shí)驗(yàn)中學(xué)楊可涵的作品是基于Wi-Fi控制的爬壁偵察機(jī)器人,Wi-Fi在生活中是一項(xiàng)常用的技術(shù),利用Wi-Fi技術(shù),通過(guò)手機(jī)APP連接機(jī)器人,并且對(duì)它進(jìn)行操作。這個(gè)機(jī)器人的不同之處在于,它可以吸附墻面行走,并且有一定的過(guò)障能力;而且機(jī)器人機(jī)身設(shè)有攝像頭,圖像可同步傳輸?shù)紸PP中。據(jù)楊可涵表示,控制范圍為50-100米。
來(lái)自山東實(shí)驗(yàn)中學(xué)的郝若塵帶來(lái)的是蝙蝠仿真耳對(duì)空間目標(biāo)定位的研究,他使用了與蝙蝠的肉體具有最接近的值的光敏樹(shù)脂作為材料,把蝙蝠頭部掃描并且利用3D打印技術(shù)打印出來(lái)了模型,可以隨意設(shè)定對(duì)照組,這也解決了困擾蝙蝠學(xué)者長(zhǎng)達(dá)30年的疑問(wèn),該研究項(xiàng)目可以被廣泛應(yīng)用于設(shè)計(jì)智能天線(xiàn)以及最新一代的動(dòng)態(tài)雷達(dá)。
一名優(yōu)秀的科學(xué)家不是一蹴而就的,他們通常需要有超脫常人的想法和堅(jiān)持不懈努力,這兩者缺一不可。英特爾國(guó)際科學(xué)與工程大獎(jiǎng)賽恰恰為這些有理想、追求的學(xué)生提供了一個(gè)展示的平臺(tái),讓他們手中的發(fā)明被更多人看到,或許,下一個(gè)偉大的科學(xué)家或發(fā)明家就會(huì)在他們之中產(chǎn)生。
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騰訊ARC實(shí)驗(yàn)室推出AudioStory系統(tǒng),首次實(shí)現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長(zhǎng)篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語(yǔ)言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過(guò)交錯(cuò)式推理生成、解耦橋接機(jī)制和漸進(jìn)式訓(xùn)練,能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場(chǎng)景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開(kāi)辟新方向。
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過(guò)讓AI同時(shí)學(xué)習(xí)外觀和運(yùn)動(dòng)信息,顯著解決了當(dāng)前視頻生成模型中動(dòng)作不連貫、違反物理定律的核心問(wèn)題。該技術(shù)僅需添加兩個(gè)線(xiàn)性層就能大幅提升運(yùn)動(dòng)質(zhì)量,在多項(xiàng)測(cè)試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實(shí)用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實(shí)驗(yàn)室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語(yǔ)言模型人性化對(duì)話(huà)問(wèn)題。該研究創(chuàng)建了包含20萬(wàn)高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評(píng)測(cè)基準(zhǔn),通過(guò)創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時(shí)顯著提升人性化交互水平,為AI價(jià)值觀對(duì)齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的GraphCast是一個(gè)革命性的AI天氣預(yù)測(cè)模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預(yù)報(bào),準(zhǔn)確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標(biāo)。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過(guò)學(xué)習(xí)40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學(xué)領(lǐng)域帶來(lái)了效率和精度的雙重突破。