2015年十大创新技术（图）
眼控机器
微波火箭
柔软电子探针
基因毁灭开关
自己学习的机器
让视线转个弯
迅捷排查病毒
聚变反应堆
高效吸热装置
化学反应
用眼睛控制计算机、一滴样品检测出所有病毒、小型聚变反应堆……2015年依然不乏能够改变世界的科技创新，它们不仅会改善人们的生活，还有望拯救身处危机中的地球。
眼控机器
软件把眼动转换为设备的控制命令为瘫痪患者带来希望
很久以前，科学家就知道眼睛可以透露出人们的目标——他们想去哪里，想干什么，想和谁接触。英国伦敦帝国学院专攻神经技术的副教授奥尔多·费萨尔希望能用人的眼动来控制轮椅、计算机和电子游戏。费萨尔和同事用电子游戏摄像头做了一副眼镜，用来记录用户的眼动，并将眼动数据输入计算机。计算机里的软件随后会把数据转换成机器命令。几乎所有人都可以使用这一技术,而系统的搭建成本还不到50美元。在一次科学展览上，数千名志愿者试用了这一技术。大多数人在无须指导的情况下，只需要15秒就能熟练地用它玩乒乓球游戏。
费萨尔和同事利用70年来针对眼动的神经生物学研究，开发出了一套能把眼神转换成控制轮椅的命令的算法，把眨眼转换成鼠标点击，把瞳孔的快速移动转换为游戏手柄的摇动。为了预测使用者的意图，这套算法需要用真实世界中的数据进行训练，研究人员会收集到他们的眼动数据。通过不断训练，软件系统就可以逐渐识别出用户的意图。
（雷切尔·纽尔）
微波火箭
微波束驱动的火箭可以让人类以更低廉的成本进入太空
人类搭载火箭进入太空已经有50多年了。在这50多年中，让火箭到达预定轨道仍然需要极高的成本。火箭重量的90%是燃料和推进剂，留给货物的空间很小。1924年，苏联科学家康斯坦丁·齐奥尔科夫斯基提出了一种降低成本的方法，建议用地面信号发送器发出的微波束作为火箭升空的动力。齐奥尔科夫斯基建议，使用抛物面镜将“短波电磁射线的平行光束”引导至火箭的腹部，加热推进剂产生推力，而无须在火箭舱内携带大量燃料。这个创意一直无人问津。直到最近，技术的进步才终于跟上了齐奥尔科夫斯基的远见。20世纪50年代，人们发明了微波激射，但直到更好更廉价的发生装置——回旋管出现后，才使微波激射器的发射功率达到太空发射所需的兆瓦级水平。
目前，一家私营公司正在测试开发一套可反复使用的微波动力系统，该系统能够发射卫星，最终甚至可以用于载人航天。这引起了NASA的注意。2015年7月，NASA将微波火箭技术列入未来技术开发路线图。
（李·比林斯）
可注射进脑部的柔软电子探针
导电的高聚物网可以给大脑研究带来新希望
为了解开脑部之谜，科学家需要细致而准确地监测活体动物大脑中的神经元。不过，大脑探针一般来说很粗笨。哈佛大学的化学家查尔斯·利伯领导的团队希望用丝般柔软的网状高分子聚合物改进目前的研究方法。现在，研究人员已经在活体小鼠身上测试了他们的网状聚合物，其中镶嵌了电子传感器。一旦研究确认了网状聚合物的安全性，可以用于人类，研究单个神经元的活动如何产生认知，以及治疗帕金森病等疾病。
（赛思·弗莱彻）
转基因生物的毁灭开关
毁灭开关可以抵御商业间谍并预防基因污染
全世界都在培养数目庞大的转基因大肠杆菌，让它们分泌有用的物质，比如医用胰岛素、塑料高聚物和食品添加剂。当这些转基因细菌完成使命以后，会被作为工业废物丢弃，或是被当成肥料使用。
这种做法目前对环境造成的风险很小，因为转基因大肠杆菌的生存能力比自然界的大肠杆菌弱，在实验室外不会存活很长时间。但是，未来出现的转基因细菌则有可能会出现在不应出现的地方并带来风险。2009年，加利福尼亚大学旧金山分校的生物工程师布莱恩·卡里安多开始研究，如何在转基因生物逃逸或被偷窃时销毁这些生物体内经过改造的DNA。最近，他了解到了一个叫作CRISPR的细菌防御机制，细菌用它来切割和破坏入侵病毒的DNA。卡里安多意识到，可以用CRISPR制作一种内置于转基因细菌中的毁灭开关。卡里安多对质粒（自动复制的微小环状DNA）进行了改造，让它们可以编码一些RNA碱基和酶，形成毁灭开关。然后，他把这些质粒注入转基因大肠杆菌，然后给细菌装上致命程序。一旦在转基因大肠杆菌的培养基里加入阿拉伯糖，毁灭开关就会打开，切割细菌经过改造的DNA。
（珍妮弗·阿巴西）
自己学习的机器
自我学习能力让人工智能变得更加聪明
谷歌、脸书等商业巨头正在开发可以自我学习的技术，并取得了诸多进展。他们的工作在很大程度上依赖一种叫深度学习的技术。
深度学习网络源于一个有着几十年历史的观点：如果计算机运行的方式更接近人脑，就会变得更智能。这样的深度学习网络由多个相互连接的CPU层组成，这些CPU又叫人工神经元。每层人工神经元都会对输入信息做出不同的处理，和传统的神经网络相比，深度学习神经网络的层数要多得多。网络的深度越大（也就是层数越多），它能提取的内容就越抽象。最近，深度学习开始在市场中获得应用。一个例子是谷歌在2015年5月上线的Google Photos应用。事实上，这项技术标志着我们朝着真正的人工智能前进了一步，这样的人工智能将拥有几乎与人类一样的智能行为。2015年2月，DeepMind公司的一组人工智能学家报告了他们的结果：他们用深度学习技术搭建了一台可以自我训练的计算机，可以玩一些简单的电子游戏，并击败人类高手玩家。
（加里·斯蒂克斯）
让视线转个弯
弹射的光子可以让摄像头看到视线外的物体
如果摄像头可以看到拐角另一边的情况，就能警告司机拐弯处隐藏的危险，帮助消防队员搜索着火的大楼，还能让外科医生看到体内难以抵达的部位。几年前，麻省理工学院媒体实验室的研究人员发明了这样的摄像头，但那只是一个昂贵的早期原型产品。这款设备用激光脉冲把光通过墙或门弹射到隔壁房间的静态物体上，一个价值50万美元的摄像头随后会捕捉反射回的光，最后一个程序会记录下单个光子的到达时间，计算出距离，重构出看不见的物体。在那以后，麻省理工学院的研究团队大幅改进了这一技术，现在已经可以拍到在视线外移动的物体，而且还用一个发光二极管和100美元的微软Kinect传感器取代了激光器和50万美元的摄像头。
（拉里·格林迈耶）
迅捷排查病毒
新方法可以鉴定出样本中的每一种病毒，准确度近乎完美
当医生想鉴定导致感染的病毒时，他们通常会使用聚合酶链式反应对零散的DNA片段进行“扩增”，以得到足够多的测试样本。不过，医生必须知道待测病毒的种类，这意味着需要猜测。2015年9月，哥伦比亚大学的科研团队描述了一种可以不靠猜测的新方法。这种技术有个拗口的名字：针对脊椎动物病毒的病毒组捕捉测序平台。它可以在一滴唾液、一滴脊髓液或是一小块组织中找到所有的病毒，准确度近乎完美。这种方法可以在48小时内同时分析21个样本，每个样本的分析成本约为200美元。它还能发现新病毒或突变的病毒，只要这些病毒和已知病毒的相似度不低于40%。团队首先搭建了一个内含1000多种脊椎动物病毒的数据库，然后合成了与所有病毒的所有毒株相匹配的基因探针。他们一共合成了200万种基因探针（一段25至50纳米长的DNA片段），当探针遇到了匹配的病毒时，就会与之结合。为了把病毒分离出来，研究人员向样本中添加了直径为1至3微米的磁珠。通过一种化学连接剂，磁珠、探针和捕捉到的病毒会吸附在一起。然后，装有磁珠、探针和病毒的试管会被放在磁力架上，磁珠会因磁力而附着在试管壁上。研究人员分离并清洗完带有探针和病毒的磁珠后，他们会对病毒进行基因测序，排除假阳性的干扰。
（雷切尔·纽尔)
小型聚变反应堆
数十年的缓慢发展和大规模投资后，聚变反应堆研究者正在改变策略
当两种元素结合或者说“融合”在一起时就会发生聚变，生成一种新的元素，并将物质转化为能量，太阳的能量就是这样产生的。正在法国建造的国际热核聚变实验堆（ITER）是7个国家的合作项目。这个托卡马克反应堆耗资210亿美元，利用超导磁体使等离子达到足够高的温度和密度来实现聚变反应。ITER建造完成后，总重量将达到23000吨。ITER的主要竞争对手——国家点火装置（NIF）的构成也很复杂：它会向燃料芯块发射192道激光，使其温度达到5000摄氏度，压强达到1500亿个大气压。尽管如此，要在此基础上建成实用的聚变核电站仍然需要几十年。新一批研究人员正在寻求不同的策略：缩小规模。2015年，美国高级能源研究计划局（ARPA-E）通过名为低成本等离子加热和装配促进项目向9个旨在建设廉价反应堆的小型项目投资3000万美元。此外，通用聚变公司建造了一台利用在液态金属内传播的冲击波来引发聚变的设备；“三阿尔法能源”公司正在建造对撞束聚变反应堆；军火巨头洛克希德·马丁公司也宣称正在开发一座集装箱大小的磁约束聚变反应堆。无论哪种方法能成功输出清洁充足的电力且不产生放射性废物，那么仅凭这一项创新，就能解决从能源紧缺到气候变化等一系列问题。
（戴维·别洛）
高效吸热装置
多用途镜面能吸收热量，将热量传导至外太空
在日益变暖的世界里，降低能耗是个重要问题。斯坦福大学的研究人员表示，有一种材料可以吸收曝晒于太阳下的建筑物的热量，将热量辐射至外太空，这有望为降温问题贡献一部分力量。辐射冷却的概念起源于20世纪80年代，当时的一些工程师发现，刷上漆的金属屋顶可以吸收建筑物的热量，将热量转化为可以穿透地球大气层的辐射。但在当时没人能够造出一种既能辐射热能量，又能反射阳光的材料。斯坦福大学的团队制造了一台相当于高效镜面的装置，这种以银、钛、硅为基材，上面覆盖数层二氧化铪和二氧化硅的材料能够反射97%的阳光。二氧化硅中原子的作用就像微型天线，能吸收面板一侧空气中的热量，并从另一侧发出热辐射。该材料发出的热辐射波长主要集中在8至13纳米之间，能够完全畅通无阻地穿过地球的大气层，所以不会使建筑物附近的空气温度上升，热量会散发至太空。即便在阳光直射之下，直径20厘米的冷却板的温度也要比空气温度低5摄氏度。
（雷切尔·纽尔）
拍摄化学反应的慢镜头摄像机
红外光谱学和计算机模拟可以揭示溶剂—溶液反应的秘密
在细胞内环境的液体中，氢键可以把DNA的碱基对连在一起。在我们的星球上，很多化学反应发生在海洋等水体中。大部分药物也是在溶剂中合成的。然而，化学家一般只能在气态环境中才能深入到单个化学键来研究化学反应的机制。在液体里，分子更多，它们之间发生的碰撞也更频繁，所以反应发生得更快、更杂乱，也更复杂。你试图观测的化学过程很像是连续的糨糊——除非你能为反应拍摄一些“曝光时间”仅万亿分之一秒的照片。
英国布里斯托大学的安德鲁·奥尔-尤因用激光研究化学反应。液体中受到热催化的反应能产生可观测的红外光谱。在2012年到2014年间，奥尔-尤因的团队用紫外超短脉冲激光照射乙腈溶剂中的二氟化氙分子。激光脉冲就像手术刀，可以削掉反应活性极高的氟原子。氟原子可以从溶剂分子中“偷”出氘原子，形成氟化氘。他们用标准的红外光谱学技术，在第一个激光脉冲后观察红外振荡出现和消失的速度，这代表了原子间化学键形成的速度和反应到达平衡的速度。
这些实验证实，在液体中观测1皮秒内的化学反应细节是可行的。然而，大多数化学家没有使用昂贵的激光和探测器，而是用计算机模拟的方法对化学反应进行观察和改进。奥尔-尤因在布里斯托大学的同事戴维·格洛瓦茨基和杰瑞米·哈维编写了一套模拟软件，可以预测奥尔-尤因的光谱学实验结果，准确度很高。
（珍妮弗·阿巴西）
本文由《环球科学》杂志社供稿
