作者:韩扬眉 来源:科学网微信公众号 发布时间:2022/11/27 13:37:45
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2022,青年科学家最关注的基础研究是什么?

 

文|韩扬眉

科学问题,起初由科学家提出,最终被科学家突破,才是一个完美的探索闭环。

11月27日,“十大基础研究关键词”在2022年“青年科学家502论坛”上公布。这是由“科学探索奖”获奖人提名、投票,并经科学委员会确认而产生的。

它们分别是高能宇宙线起源、室温超导、新材料创制、新型RNA疗法、类脑智能和脑机接口、面向科学发现的人工智能、后摩尔时代的集成电路、超高比能安全储能、仿生材料与器件、复杂系统与高阶网络。

本次发布的“十大基础研究关键词”,体现着以获奖人为代表的中国杰出青年科学家群体对未来科技发展的前瞻研判,以及对“从0到1”的原始创新的不断追求。

这些“关键词”既聚焦中国当代青年科学家的思考和观察,也将为社会大众所关心的现实与未来问题提供科学映照。

每一个“关键词”都关乎国计民生、人民福祉,然而,每一个“关键词”的背后都是难啃的“硬骨头”,并非单一领域的科学家就能完成。

聚焦原创,突破边界。作为科技事业的中坚力量,优秀的青年科学家们有担忧,更有胆识,也在“科学探索奖”的加持下,有了更多底气。

以下是10位获奖人代表对关键词的解读:

一、高能宇宙线起源

The Origin of the High-energy Cosmic Rays

解读人:温良剑(中国科学院高能物理研究所研究员,2021年“科学探索奖”数学物理学领域获奖人)

解读:

宇宙线是来自宇宙空间的高能带电粒子,一百多年前由奥地利物理学家赫斯在气球飞行实验中发现。人类观测到的宇宙线的最高能量超过30万拍电子伏(拍=千万亿), 是世界上最大的人造粒子加速器——欧洲大型强子对撞机(LHC)所能加速粒子能量的一千万倍。

高能宇宙线起源于什么天体?它们是如何被加速到这么高能量的?这些问题是粒子天体物理领域长期以来的重大科学问题,被称为“世纪之谜”。

带电的宇宙线在传播到地球的过程中会受到星际磁场的偏转而失去原初的方向,因此无法追溯其产生的源头,但宇宙线与其源头附近的分子云等物质发生碰撞产生的伽马射线和中微子是中性粒子,由此延伸出了伽马射线天文和中微子天文。这两个领域相当活跃,近年来在最高能量探测方面的最新进展是位于南极的中微子实验IceCube和中国四川稻城的高海拔宇宙线观测站(LHAASO)先后打开了高能中微子探测窗口和超高能伽马射线天文观测窗口,逐步接近破解高能宇宙线起源百年未解之谜。

未来,地面和空间的各类大科学装置将通过伽马射线、中微子、X射线、带电粒子等多信使观测手段来确定高能宇宙线起源天体,揭示高能宇宙线加速机制,精确测算近地宇宙线分布,实现破解高能宇宙线起源世纪之谜的目标。

二、室温超导

Room-Temperature Superconductivity

解读人:王亚愚(清华大学物理系系主任、教授,2019年“科学探索奖”数学物理学领域获奖人)

解读:

人类自从开始使用电力以来就一直被电阻导致的能量损耗和发热所困扰,而电阻为零的超导体是解决这一问题的终极答案。

在超导体中电流可以无损耗地传输,这不仅可以极大地减少能源的消耗,也将推进超导磁悬浮、量子计算机、大型对撞机和核聚变等前沿科技的发展。

自从1911年在零下269°C的极低温发现超导现象以来,科学家们一直在寻找具有更高超导转变温度的新材料,特别是室温超导体,其发现将引起人们生活和生产方式的革命性变化。最接近这一目标的是1986年发现的铜氧化物高温超导体,然而其最高超导转变温度依然在零下140°C左右。

近几年,有研究组报道富氢化合物在接近地核压力的超高压下实现接近室温的超导体,然而如此高的压强使得其研究和应用存在很多难以克服的障碍。因此,发现常温常压下的超导体依然是科学家们孜孜以求的梦想。

此外,高温超导的微观机理同样是一个重大科学问题。通常情况下氧化物不是好的导电材料,例如大多数陶瓷材料是绝缘体,然而目前最好的超导体竟然是铜氧化合物。理解其中高温超导态的成因不仅会推动基础物理学的重大突破,而且可能会为发现室温超导体提供有价值的新思路。

三、新材料创制

Creation of New Materials

解读人:彭海琳(北京大学化学与分子工程学院教授,2021年“科学探索奖”化学新材料领域获奖人)

解读:

材料是人类文明发展的物质基础和里程碑。从石器时代、青铜时代、铁器时代到硅时代,新材料的创制和应用作为新兴产业发展的基石,是人类认识和改造世界的重要手段,也是推动发展变革的源动力。

巨磁阻材料、液晶高分子、锂离子电池材料、光纤、蓝光LED半导体及电子化学品等新材料技术深刻地改变了世界。

当前,化学和材料学等多学科交叉融合,将新材料创制推向了原子分子水平,在微观尺度上设计新材料,发展新的制备技术,研究其结构和功能的关系,实现新材料在原子尺度的精准合成、数字化设计与智能制造,开发其在能源、环境、信息和健康等领域的应用,具有重要的科学意义和应用价值。

在当前的大科学时代,新材料创制仍面临诸多挑战。比如,新材料创制的科学内涵和研究范式会有怎样的拓展和变化?如何理性设计和精准创制具有新颖结构与先进功能一体化的新材料?如何建立和发展先进的合成理论、制备方法与制造技术?如何突破新材料在原子尺度下精准合成以及大规模绿色智能制造的物理极限?

四、新型RNA疗法

RNA Therapeutics

解读人:陈玲玲(中国科学院分子细胞科学卓越创新中心研究员,2020年“科学探索奖”生命科学领域获奖人)

解读:

RNA大分子不仅是生命信息的传递者,也是各种生物分子功能的调节者。

随着对RNA分子种类、构象与分布的认识和对其生成、加工和功能的解码,RNA疗法作为一种新型的疾病治疗手段正在从构想变为现实,比如在对抗各种遗传病与罕见病的过程中,RNA干扰技术在不改变遗传信息的前提下,高效、灵活地以极小的代价获得可观的疗效;当新冠RNA病毒肆虐全球,mRNA疫苗横空出世让人们认识到对RNA开展全面的基础和应用研究的重要性;随着对RNA分子的持续认知与基因编辑技术的发展,RNA编辑也有望在相关疾病的诊疗中崭露头角。

然而,RNA分子的柔性和不稳定性成为了桎梏RNA研究的难题,也为将RNA技术应用于医疗提出了挑战。

在今后,RNA领域的研究将不仅解析其分子特性及功能发挥内在规律,也将发展面向未来的RNA研究和应用新技术,为新型RNA疗法的全面应用提供源头创新:包括发展RNA研究的高精度技术揭示其参与生命活动的机制;迭代优化的RNA基因表达平台、适配体、修饰RNA等多种应用技术;基于RNA折叠和结构的小分子先导药物筛选等。

对RNA研究的新理论新方法的突破和对RNA研究的新手段新技术的发展,能更好的将RNA诊疗应用于临床提供助力。

五、类脑智能和脑机接口

Brain-Inspired Intelligence and Brain-Computer Interface

解读人:杨玉超(北京大学人工智能研究院教授,2019年“科学探索奖”信息电子领域获奖人)

解读:

人脑是由千亿个神经元构成的“超级机器”,智能以何种规律在复杂性中涌现是一个终极谜题,这个问题的答案,也关系到未来计算、医疗等一系列人类福祉。随着神经科学的发展,借助类脑智能的发展与脑机接口技术的演进,人类得以窥见这一众妙之门。

类脑智能广义上是受到大脑工作原理启发的算法、电路、芯片设计乃至计算范式,一般包括事件驱动信号、时空复杂性信息编码和高并发存算一体架构;而脑机接口则是让大脑中的电学信号、化学信号、光遗传学信号等与外界进行交互,并采用恰当算法对脑信号进行放大、过滤、解码,以及施加闭环神经刺激,从而建立人脑与计算机的互联互通。

类脑智能和脑机接口信号的载体是脉冲,因此可以通过电子器件(例如忆阻器)构建类脑智能芯片,以及直接与生物神经元连接原位处理脑信号。第一代类脑智能芯片已经在低功耗智能计算方面体现了突出优势,辅助性脑机接口已经可以帮助人控制假肢、打字等。

类脑智能和脑机接口技术发展的关键在于高效类脑和脑机算法、底层神经形态器件及电路设计、大规模高通量神经活动记录技术、脑机信号实时解码技术、高阶复杂度类脑智能系统实现与应用技术等,二者协同有望带来生物智能与机器智能相互融合、补充的新型智能系统。

六、面向科学发现的人工智能

AI for Science

解读人:山世光(中国科学院计算技术研究所研究员,2019年“科学探索奖”信息电子领域获奖人)

解读:

科学发现是人类知识的主要来源,而人工智能和大数据技术被认为正在成为当今科学发现的新范式。这是因为,一方面人工智能取得了长足的进步,尤其是深度模型的大容量和高度非线性拟合能力,使AI在很多专项任务上超越了人类的分析能力;另一方面,越来越多的复杂科学问题构建在海量、高维数据采集和分析的基础上,即使领域最资深的科学家也已经难以把握所有数据中的全局规律。

AlphaFold 2在2021年横空出世,点燃AI for Science热潮。它集成了源于自然语言理解和计算机视觉等领域的成功AI技术,一举将蛋白质3D结构预测的精度从60%提升到了90%以上,入选Science杂志评选的2021年度最重要的科学突破之一。

然而,在通用AI尚未问世的今天,基于AI进行科学发现并不是应用现成AI技术那么简单。一方面,需要针对具体科学问题探索和设计专门的AI算法;另一方面,复杂科学问题的AI求解容易面临所需智能问题定义不清、求解存在不确定性、存储和算力耗费巨大等挑战。

但在解决搜索空间巨量、观测数据量巨大、涉及变量超多且错综关联、噪声严重遮掩规律或事实等科学问题方面,AI超越人类脑力的优势依然备受期待,特别是在微观尺度的物理学、宏观尺度的宇宙科学、变量复杂关联的生命科学等领域。

七、后摩尔时代的集成电路

The Integrated Circuits in the Post-Moore Era

解读人:吴华强(清华大学集成电路学院院长、教授,2019年“科学探索奖”信息电子领域获奖人)

解读:

在过去50多年里,每18~24个月芯片里晶体管数量提升一倍的“摩尔定律”始终奏效,成为推动集成电路发展的原动力,芯片集成密度不断提高、在性能提升的同时不断降低成本。

然而,随着人工智能、物联网等以大数据为核心的新兴技术发展,晶体管的尺寸微缩逐渐逼近其物理极限,传统硅基集成电路面临着“存储墙”、“功耗墙”、“面积墙”、“成本墙”等瓶颈问题。

后摩尔时代的集成电路发展需要多层次协同创新突破:在材料方面,碳纳米管、二维材料、氧化物半导体等新材料的引入,为极小尺寸下晶体管性能的提升带来希望;在器件方面,环栅晶体管(GAA)、垂直互补场效应晶体管(CFET)、叉片晶体管(Forksheet FET)等新器件结构的研发,为下一代晶体管的探索指引方向;在集成方面,晶圆级集成、芯粒技术(chiplet)、单片三维集成(M3D)等新集成方式,为延续摩尔定律、提升芯片集成度和功能多样性提供全新路径;同时,在架构方面,类脑计算、存算一体、光计算、量子计算等新计算范式不断涌现,为突破传统芯片算力与能效瓶颈开辟新的赛道。

八、超高比能安全储能

High-Specific Energy and Safe Energy Storage

解读人:郭少军(北京大学材料科学与工程学院教授,2019年“科学探索奖”前沿交叉领域获奖人)

解读:

全球气候变化和化石能源枯竭是人类社会在21世纪所面临的严峻挑战。构建清洁低碳、高效、安全的电化学储能系统,是我国实现双碳目标、落实能源安全新战略的重要途径。未来的电化学储能器件应具备高比能量、宽温域、长寿命、高安全和低成本等特征。

但目前以高比能锂离子电池(例如三元锂离子电池)为代表的电化学储能器件仍面临安全隐患问题,难以满足电动汽车和电网储能领域的高安全性需求;在关键电极材料、电池电芯部件等多个环节仍存在可靠性和耐久性不足等技术瓶颈,亟需科学和技术层面的创新与突破。

研发具有高比能量和高安全性的三元锂离子电池、富锂锰基锂离子电池、钠(钾)离子电池等新体系电池具有重要的现实意义;(准)固态电池和氢燃料电池具有高比能量和高安全性特征,是保障国家未来能源安全亟需突破的电池技术,其实现具有重要的战略意义。而来自于高校、研究所与企业的跨学科、跨领域的产学研用深度协同合作将是实现未来高比能、高安全电池体系的最优创新模式。

九、仿生材料与器件

Nature-Inspired Materials and Devices

解读人:王钻开(香港理工大学协理副校长、机械工程学系教授,2020年“科学探索奖”先进制造领域获奖人)

解读:

通过模仿生物的特性而开发的仿生材料和器件,是21世纪科技发展的重大方向之一。最近也取得了多层次的重大突破。如仿牙釉质结构材料拥有比拟本体的机械性能,仿固氮酶功能材料实现大气中对氮气的还原反应。通过材料集成,也推动仿生器件在能源、生物医学、航天以及机器人领域的跳跃式发展。

仿生枪虾行为实现了核聚变,仿生手臂可实现跟大脑信息交流,仿虾尾结构的航天服解决了太空行走的难题,仿生沫蝉的跳跃机器人突破了跳跃极限。

不过,目前仿生材料与器件的发展,仍然受限于制造、结构和功能单一等瓶颈问题。如何把仿生学跟生物、物理、化学、材料和工程等多学科相糅合,构建由微观到宏观的跨尺度制造、多元结构设计、多功能集成的全链式仿生策略,是未来有待探索以及有望突破的方向。

十、复杂系统与高阶网络

Complex Systems and Higher-Order Networks

解读人:吕琳媛(电子科技大学基础与前沿研究院教授,2021年“科学探索奖”前沿交叉领域获奖人)

解读:

史蒂芬·霍金曾说过,“21世纪将是复杂性的世纪”。2021年,诺贝尔物理学奖授予复杂系统研究,掀起了复杂科学研究的新浪潮。诞生于秩序与混沌边缘的复杂科学关注由大量主体通过非线性相互作用构成的复杂系统,例如人脑、生态、社会和经济等系统。

探索各类复杂系统背后所蕴含的普适、简单的规律正是复杂科学所关注的核心问题。将复杂系统抽象成网络进行研究,即将复杂系统的组成元素以节点表示,将元素之间的相互作用以节点之间的连边表示,形成了一个新兴的交叉研究领域——网络科学。

随着探索的不断深入,人们发现在真实系统中,不仅存在着单个节点与单个节点之间的二元相互作用,也存在着大量的由多个节点构成的高阶相互作用。

传统的复杂网络理论和方法,难以有效描述和研究这类具有高阶相互作用的系统及其动力学过程。因此,亟需发展研究高阶网络的新理论和新方法。从高阶视角对复杂系统进行建模,研究高阶网络的结构和动力学等问题,以此为突破口,开启复杂系统研究的新前沿。

 
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