火狐体育压注:Nature：颠覆认知人类发现了最古老的黑洞｜Science周报

　　日前，来自华盛顿州立大学和 Flyby Robotics 的团队开发出了两款昆虫式机器人—— MiniBug 和 WaterStrider，它们被认为是迄今为止已知的最小、最轻、最快的全功能微型机器人。

　　据论文描述，这类微型机器人未来有望在人工授粉、搜救、环境监视测定、微加工或机器辅助手术等领域发挥作用。据报道，这两款机器人的重量分别为 8 毫克和 55 毫克，速度可达 6 毫米/s。

　　华盛顿州立大学机械与材料工程学院博士生 Conor Trygstad 表示：“尽管与它们的生物亲属相比仍然较慢，但在这个尺度上，已经算是相当快的了。”一只蚂蚁通常重 5 毫克，但其速度几乎可达 1 米/s。

　　这两款微型机器人的重点是微型制动器，它们是机器人运动的核心。Trygstad 利用一种新的制造技术，将执行器设计为不到一毫克，这是迄今为止已知的最小制动器。

　　制动器采用了一种称为形状记忆合金的材料，该材料在加热时能够改变形状，并在冷却后恢复原状。与通常用于移动机器人的典型电机不同，这些合金没有一点移动部件或旋转组件。

　　该执行器由两根直径为 1/1000 英寸的微小形状记忆合金线组成。通过小量电流，这些线能轻松加热和冷却，使机器人的鳍翅或腿部每秒最多能够振动 40 次。在初步测试中，执行器还能够提起超过自身重量 150 倍以上的物体。与用于使机器人运动的其他技术相比，形状记忆合金技术只需要极少量的电力或热量就可以实现运动。

　　Trygstad 表示：“它们在机械上非常稳健。超轻型执行器的开发为微型机器人领域开辟了新的领域。”

　　研究人员希望模仿另一种昆虫，开发一种能够在水表面和水下自由移动的水黾型机器人。他们还在努力使用微小电池或催化燃烧技术，使他们的机器人完全自主，摆脱对电源的依赖。

　　来自美国西北大学、密歇根大学的研究团队及其合作者，通过巧妙运用 DNA 在纳米尺度成功组装多面体纳米颗粒，为先进材料的制备带来了又一突破。

　　研究团队采用了一种独特的 DNA 编码技术，使纳米颗粒能够相互识别，并以填充空间的方式自组装。

　　据论文描述，由于传统方法没办法实现在三维空间中填充晶体，研究团队故而采用了更短、更灵活的分子配体 DNA。这种新型材料可以合成 10 种新的胶体晶体。这一研究展示了在纳米尺度上运用 DNA 的强大能力，为纳米技术的发展和应用奠定了基础。

　　这一创新方法的成功在于，研究团队解决了纳米颗粒组装中的两个主要挑战：颗粒不完美性和传统 DNA 链的长度问题。通过采用更短、更灵活的 DNA 链，研究团队实现了颗粒形状的准确显现，为构建高度有序的组装体提供了更大的灵活性。

　　这一方法的突破性之处在于解耦了 DNA 配体壳和纳米颗粒形状的贡献，从而创造了一种全新的纳米技术，为高度有序的胶体晶体的制备开辟了新的可能性。同时，这也扩展了超材料设计的可能性，为未来的纳米技术和材料科学提供了新的方向。

　　佐治亚理工学院的 Sourabh Saha 教授和他的博士生 Jungho Choi 创造了一种金属纳米结构打印技术，其速度比当前传统方法快 480 倍，成本降低 35 倍。

　　传统观点认为，纳米尺度打印需要高强度光源。然而，这种被称为飞秒激光器的工具售价可能高达 50 万美元，对于大多数研究实验室和小企业来说，成本太高。

　　Saha 和 Choi 找到一种低成本、低强度光源，可以类似于飞秒激光器那样聚焦。他们设计了一种投影式打印技术，将数字图像转换为光学图像，并显示在玻璃表面上。该系统类似于数字投影仪，但可以产生更清晰的图像。他们利用超亮发光二极管的独特性质，生成了具有最小缺陷的清晰图像。

　　同时，他们也开发了一种由金属盐组成的透明墨水溶液，并添加其他化学物质以确保液体能够吸收光线。当投影系统的光线照射到溶液上时，引发了一种化学反应，将盐溶液转化为金属。金属纳米颗粒附着在玻璃表面上，金属颗粒的团聚形成了纳米结构。由于这是一种投影式打印，可以一次性打印整个结构，而不是逐点逐点打印，因此速度更快。

　　研究人员表示，他们的技术在电子学、光学和等离激元学等领域具有很大的应用潜力。

　　来自麻省理工学院（MIT）的研究团队成功研发出一种无电池、自供能的传感器，可以从环境中获取能量。由于无需充电或更换电池，也无需特殊布线，这种传感器能嵌入到人类难以触及的地方，比如船舶发动机内部。它能自动收集有关机器功耗和运作情况的数据，持续监测长时间。

　　研究人员设计了一款温度传感器设备，它从环绕导线的空气中获取磁场能量。只需夹在携带电流的导线周围，比如连接电动机的导线，该传感器就会自动收集和存储能量，并用于监测电机的温度。该传感器无需特定连接，易于安装。

　　这一灵活的设计框架不仅限于利用磁场能量的传感器，还可应用于使用其他能源，如振动或阳光的传感器。这将为工厂、仓库和商业空间构建更低成本的传感器网络提供可能。

　　来自北卡罗来纳大学教堂山分校的研究团队及其合作者，成功研发了一种新型药物传递系统——“时空按需贴片”（Spatiotemporal On-Demand Patch，SOP）。

　　该系统能够最终靠智能手机或计算机无线发送指令，安排并触发单个微针中药物的释放。该贴片类似创口贴，旨在提高用户的舒适度和便利性，非常适合于慢性病患者。

　　该系统的微针表面涂有金属，可保护药物和周围组织。当通过贴片施加低电压电刺激时，金属涂层解体，暴露出药物载体微针，启动对药物的控制释放。

　　“这种特异性确保了精准和定制的药物传递，满足多种病症或身体特定区域的需求，”论文共同一作 Yihang Wang 博士表示，“这提供了一种实现受控药物释放的新方法。”

　　该研究团队由 UNC 医学院药理学教授 Juan Song 博士和 UNC 艺术与科学学院应用物理科学助理教授 Wubin Bai 博士领导，在小鼠模型中测试了 SOP 系统，使用褪黑素来改善睡眠。

　　这一贴片已经获得了临时专利，能轻松实现对身体特定组织、器官或区域进行高度局部的治疗，且在电信号的触发下，药物可以在 30 秒内释放。患病的人能同时佩戴多个贴片，减少就医次数，甚至无需去医院寻求医疗。

　　据团队介绍，SOP 系统可以在一定程度上完成多药物的联合传递，可解决阿尔茨海默病的多个角度问题，如减少 β-淀粉样斑块、缓解神经炎症和增强认知功能。

　　来自麻省理工学院、博洛尼亚大学的研究团队取得了一项突破性成果——他们设计出了一种新型锂离子电池材料，将传统高成本和存在环境问题的钴阴极，替换为了成本更低且环保的有机物。

　　这一有机物材料表现出了与含钴电池相当的导电性、储能容量，并且具备更快的充电速度。这项研究为推动电动汽车技术的可持续发展提供了新思路。

　　新型有机电池材料由多层有机分子 TAQ 构成，具有高度的稳定性和不溶性。经过测试，其导电性、储能容量与传统含钴电池媲美，而且具备更长的常规使用的寿命。这在某种程度上预示着由这样一种材料制造的电池可以在一定程度上完成高达 2000 次充电循环，且不会出现非常明显的性能直线下降。此外，为提高其附着性和稳定能力，研究人员引入了填充材料，逐渐增强了电池的综合性能。

　　研究团队估计，采用这种有机电池材料的生产所带来的成本可能仅为传统含钴电池的三分之一至一半。这一突破意味着未来能更加经济高效地制造电动汽车，大幅度降低电池生产环节的成本，推动电动汽车和可再次生产的能源技术的发展。

　　在一项最新研究中，来自剑桥大学的研究团队及其合作者探测到了宇宙诞生后 4 亿年的最古老黑洞，并揭示了其“吞噬”母星系的现象。

　　这颗罕见庞大的黑洞，比太阳的质量大数百万倍，挑战了人们对黑洞形成与增长的传统理解。这一巨大发现不仅推翻了有关超大质量黑洞形成的设想，也让科学家重新思考它们可能诞生的方式。

　　在宇宙学家的标准模型中，超大质量黑洞是由死亡恒星的残骸形成的，需要数十亿年才能达到目前的大小。然而，这颗新发现的黑洞的庞大尺寸表明，它们可能以一种不同寻常的方式形成，或者能够以比先前认为可能的速度高五倍的速度吞噬物质。早期宇宙的气体丰富可能使这一过程成为可能，因为早期星系充当了黑洞的“自助餐”。

　　这颗黑洞正以超过同类的惊人速度“进食”其母星系 GN-z11。虽然黑洞无法直接观测，但其附近形成的旋涡吸积盘的明亮辐射使其被检测到。尽管 GN-z11 是一颗比较小的紧凑星系，但这颗黑洞可能对其发展产生负面影响，因为黑洞过度吞噬气体会形成超快速的“风”，抑制恒星形成过程，逐渐摧毁星系本身。

　　詹姆斯·韦伯空间望远镜（JWST）的强大能力为这一重大发现奠定了基础，为宇宙学家提供了前所未有的机遇。

　　研究团队表示，未来数月和数年内，JWST 的更多观测或许将揭示更古老的黑洞存在。科学家计划通过未来的观测寻找更小的黑洞“种子”，以帮助解开黑洞可能形成的不同方式之谜，究竟它们是“天生庞大”还是在演化过程中迅速增长。这一突破性发现将改变我们对宇宙演化早期阶段的理解，并引领着探索更深奥秘的新时代。

　　本月，加拿大不列颠哥伦比亚的一群中风患者将有机会参与测试一项旨在辅助康复、最终恢复肢体和手部功能的新技术。

　　参与者将佩戴一款创新的“智能手套”，可在不列颠哥伦比亚大学医学教授、中风康复专家 Janice Eng 博士监督下进行康复锻炼。该手套采用一套高灵敏度传感器和压力传感器的先进网络，编织成一种舒适的弹性面料，能够跟踪、捕捉并无线传输最微小的手部和手指动作。

　　Eng 博士表示：“有了这个手套，我们大家可以在无需摄像头的情况下监测患者的手部和手指运动。然后，我们大家可以远程分析和调整他们的锻炼计划，从而获得最佳效果。”

　　“这是我们所知道的最精确的手套，能够在不需要运动捕捉摄像头的情况下追踪手和手指的运动及握力。通过我们开发的机器学习模型，手套可以准确测定所有手指关节和手腕的角度随运动的变化。这项技术非常精密，能够检测到小幅度的伸展和压力，并以至少 99% 的准确率预测运动，可以与昂贵的运动捕捉摄像头的性能相匹敌。”

　　与市场上的别的产品不同，该手套是无线的，用起来很舒适，并且在取下电池后能轻松清洗。Servati博士及其团队已经开发出在本地相对低成本制造智能手套和相关服装的先进方法。

　　美国密歇根大学和德国斯图加特马克斯·普朗克智能系统研究所的研究团队及其合作者，共同开发了一种全新的磁性凝胶，首次将基于碳的磁性分子与凝胶的分子网络进行化学结合，创造出了一种柔软、耐用的软性机器人磁体。这一突破性材料将为软性机器人、医疗器械和下一代药物传递方法的发展提供新的可能。

　　传统金属磁体可能降低机器人的灵活性，并且在某些医疗应用中可能会产生危害。而这种新型凝胶则为医疗手术提供了一种无毒的替代方，且在对其化学结构进行修改后，该软性磁体还可以在环境和人体内降解。

　　研究团队的凝胶完全由基于碳的分子构成，关键成分是TEMPO。这是一种分子，其“自由”电子未在原子键内与另一个电子成对。这种新型凝胶不仅能长时间保持磁性，而且相对于金属磁体来说，虽然磁力较弱，却足够强大，可通过另一个磁体的吸引而弯曲。与更强磁体不同，TEMPO磁体可以在MRI中被拍摄，且不会使图像失真。

　　来自剑桥大学的研究团队及其合作者，将自动化实验和AI（AI）结合起来开发了一个平台，可预测化学物质的相互作用，从而加速新药设计过程。

　　预测分子反应对于新药的发现和制造至关重要，这一过程需要反复试验，成功率很低。为了预测分子如何反应，化学家通常会在简化模型中模拟电子和原子，这是一个计算成本高且常常不准确的过程。

　　现在，研究团队采用了一种启发自基因组学的数据驱动方法。其中，自动化实验与机器学习相结合，能了解化学反应性，大大加快了预测分子反应的过程。他们将这种方法命名为“化学反应组（reactome）”，并在 39000 多个与制药相关的反应数据集上验证了其可行性。

　　反应组方法是从数据中提取出与反应物、试剂和反应性能之间的相关性，并指出数据本身的差距。这一些数据是通过非常快速或高通量的自动化实验生成的。

　　剑桥大学卡文迪什实验室的 Emma King-Smith 博士表示：“反应组可能改变我们对有机化学的看法。对化学更深入的理解能够让我们更快速地制造药物和其他许多有用的产品。但更根本的是，我们大家都希望这可以对任何与分子打交道的人有益。”