資料來源： https://mt.sohu.com/20161205/n474906978.shtml

1碳電池─化學電池能夠吸收大氣中的碳，將其轉化為電能。

單單削減溫室氣體排放量已經不足以阻止全球變暖。現在，我們必須將大氣中已經存在的二氧化碳清除一部分。好消息是，做這件事的方法有很多；壞消息是，這些方法基本上都需要消耗大量能源。

理想的碳封存技術應該可以產生電能，而不是消耗能量。在2016年7月發表於《科學進展》（Science Advances）上的一篇論文中，美國康乃爾大學的研究人員Wajdi Al Sadat和Lynden Archer描述了一種能夠捕捉二氧化碳的電化學電池的設計方案。

電池的陰極材料採用的是鋁，這種金屬成本低、儲量大、易于加工。陽極由多孔碳構成，研究人員向其中注入氧氣和二氧化碳的混合物。鋁、氧氣和二氧化碳在電池內部發生反應，產生電能並生成草酸鋁。薩達特和阿徹表示，在一個1.4伏電池的生命周期中，電池所吸收的碳是製造電池時所釋放的碳的2.5倍。阿徹解釋說："即使你把二氧化碳的主要來源都考慮進來，我們的電池的碳排放量也是負的。"

而碳吸收過程的化學副產品──草酸鋁也很有價值。草酸鹽可作為清潔劑和漂白劑，全球每年需求量大約為23萬噸。電化學電池每多產出一噸草酸鹽，會排放二氧化碳的草酸鹽工廠就可以少生產一噸。如果把這些減排因素考慮進去，用來製造電池的每千克鋁可以吸收3.52千克二氧化碳。

Lynden Archer表示，要想把這個設計轉化為實用的技術，他和同事還有很長的路要走。首先，他們需要證明該技術的成本效益夠高，並且規模可以擴展。Lynden Archer預計，如果他們能成功實現，將來這種電池會配備在發電站和汽車排氣管上。"這樣你不只是減少了二氧化碳，而且也在利用二氧化碳。"

2全新的抗生素─設計新型化合物的方法可用來對抗耐藥菌。

很難想象一個沒有抗生素的世界是什麼樣的，不過因為大規模地濫用抗生素，我們正走近這樣的世界。美國疾病控制與預防中心（Centers for Disease Control and Prevention）表示，僅在美國，每年就有超過23000人因感染抗生素無法對付的病菌而死亡。英國政府資助的一項研究估計，到2050年，全世界每年會有1000萬人死于耐藥菌。科學家正苦苦尋找能殺死超級病菌的新藥，例如macrolide類抗生素。Macrolide一類的抗生素，可以治療一般的細菌感染，包括肺炎、鏈球菌性喉炎（Strep throat）、耳部和皮膚感染，以及性傳播疾病。

研究人員已經嘗試過修改已有抗生素的化學性質，讓它們更有效地治療抗藥菌株，不過到目前為止沒有取得什麼進展。macrolide的化學結構很難修改，而且macrolide的原料是在裝著工業細菌的大型發酵罐裡製造出來的—這個過程很難精確控制。哈佛大學化學和化學生物學教授Andrew Myers表示"化學家們在過去的幾十年裡一直束手無策，"。

不過，Andrew Myers和他的團隊找到了從頭合成macrolide的方法。為了合成這種化合物，研究人員把macrolide的結構分解成8個基本模組，然後以新的形式把它們組合起來，利用不同的組合方式調節其化學性質。Andrew Myers團隊在2016年5月發表於《Nature》雜誌的論文中表示，他們已經合成了超過300種新型化合物。研究人員使用了14種致病細菌進行實驗，發現大多數化合物可以抑制細菌，而且有很多可以殺死抗藥菌株。

此後，研究人員又製造了300種新型化合物。Andrew Myers成立了一家製藥公司Macrolide Pharmaceuticals，把這些新藥推向市場。研究團隊已經開始研究另外兩類抗生素：lincosamide類抗生素和aminoglycoside類抗生素。在他們發明的化合物中，只有少部分會變成實用的抗生素，而且即使是這些抗生素也需要很長時間才能出現在藥房中。但是Andrew Myers有信心，他的研究（和類似的研究）會幫助我們擊敗超級細菌。他說："我非常樂觀，隨著我們繼續進行研究，肯定能獲得更好的結果。"

3量子衛星─量子密碼學可能會讓"不可攻破"的互聯網變為現實。

要建立絕對安全的加密方法，並不需要比鉛筆和紙更高級的技術：只要選擇一串隨機的字符和數字，用作加密信息的密碼。把這個密碼寫在一張紙上，用一次之後把紙燒掉就行。關鍵是要確保沒有人能攔截或篡改密碼。而在互聯網上，竊取或篡改密碼的事情一直沒斷過。量子金鑰分配（Quantum-key distribution，QKD）可以解決這個問題，該方法會從糾纏光子中生成一個一次性密碼。糾纏光子即量子狀態相關聯的光子，如果其中一個光子受到擾動，另一個光子也會立即受到影響，無論它們之間的距離有多遠。量子金鑰分配的問題是，沒人知道如何長距離傳輸糾纏光子。然而今年8月，中國科學院成功將世界第一顆量子衛星送入軌道，為解決這個問題邁進了一大步。

中國科學院的項目名為量子科學實驗衛星（QUESS），是與奧地利科學院合作的項目。該項目利用衛星向中國境內相距1200千米的兩個觀測站傳輸量子密鑰，這一距離是目前最遠傳輸紀錄的8倍。原紀錄是由《科學美國人》顧問、奧地利物理學家Anton Zeilinger的團隊於2012年創造的。Space-based platform是長距離傳輸的唯一選擇，Anton Zeilinger說："地面上找不到能看到1000千米之外的地方。"現在，Anton Zeilinger正與他從前的學生、QUESS項目首席科學家潘建偉合作。

如果中國研究人員創造了量子密碼傳輸距離的新紀錄，那麼未來的衛星就能提供一個軌道平台，建立起不可攻破的"量子互聯網"，物理定律可以確保加密數據包的絕對安全。Anton Zeilinger解釋說："我們希望能建立洲際量子通信，這不再只是個科幻概念，而是未來的計算機彼此溝通的一般方式。"

4替代外科手術的微型機器人─遠程控制的微型機器人可以在人體內治療疾病。

醫學干預手段越先進，侵入性就越低。例如，減肥手術曾經需要打開病人的腹腔，從肚臍一直開到隔膜；而今天，這類手術只需要利用腹腔鏡技術，開一個幾厘米的小口就行。現在，麻省理工學院的研究人員發明了一個原型機器人，可以在胃裡完成簡單的手術，而且完全不需要切口或連接外部的纜線—病人只需從口中把機器人吞下去就行。

這種微型機器人包裹在用冰做成的口服錠裡，被人服下後會通過食道進到胃裡。冰膠囊融化後，機器人會像折紙一樣打開。展開後的機器人看起來像一張有皺褶的紙，材料上的皺褶、縫隙和區塊的位置都是精心設計好的，它們遇熱或受磁場作用時會膨脹或收縮，進而使機器人移動。這種移動方式與生物體關節和肌肉的運動方式非常類似。外科醫生通過外部電磁場影響機器人上的磁鐵，就可控制機器人的運動。機器人也能通過屈伸自己的皺褶，沿著胃壁爬到指定的位置。這種移動方式叫黏滑運動（stick-slip motion）。

機器人的主體由生物相容性材料製成—部分材料來自豬的小腸，也是香腸腸衣的材料。這些材料可以向體內傷口給藥或是像OK蹦那樣固定在傷口上。盡管這款機器人還沒在活體動物或人體內進行測試，但美國麻省理工學院的機器人工程師Daniela Rus，（她的團隊完成了這項研究）認為，這樣的目標是可以實現的："性能更強的機器人"也許有一天可以透過自帶的傳感器診斷體內出血點。而無需有創外科手術就能移除體內異物，也將是一個巨大的進步。"我的父親在20世紀70年代得了腎結石，醫生們差不多切開了他的半個身體才取出結石，"Daniela Rus說，"（微型機器人）還需要很多年才能付諸使用，但一旦投入實用，可以想象它能對這些手術產生多大的影響。"

5發現貧窮地區的軟體─機器學習軟體可析衛星圖片，找到需要幫助的偏遠地區。

2015年，聯合國定下一個目標，希望在2030年前在世界範圍內消除極端貧困。這個目標很大膽。要實現目標，第一步就是找到最窮的人都在哪裡，而這一步的難度就非常大。在貧窮和易發戰亂的國家進行經濟調查既昂貴又危險。因此，研究人員嘗試通過一種間接的辦法來解決這一難題：他們在夜間的人造衛星照片中尋找特別暗的區域。"一般來說，晚上亮起來的地方經濟狀況更好，"美國斯坦福大學地球科學系統助理教授Marshall Burke解釋說。但這種方法有缺陷，尤其是在區分貧窮程度方面。在晚上，從太空中看下去，輕度貧困和極端貧困的地方是一樣的，都是漆黑一片。

博克和他在斯坦福的團隊認為，可以用機器學習的方法來改進人造衛星成像研究。研究人員利用非洲五國的日間和夜間衛星圖像來訓練圖片分析軟體。在綜合了日間和夜間的圖片數據後，電腦"學會"把日間圖片的特徵（道路、城市區域和農業用地）與不同水平的夜間亮度關聯起來。"利用夜間的燈光，可以找出日間照片中有何重要特徵，" Marshall Burke說。

當訓練結束後，博克的軟體可以僅僅根據白天的衛星圖片發現貧困區域的位置。當研究人員拿他們的結果和針對非洲這五個國家的調查進行比較後，發現他們的方法比其他非傳統的貧困預測工具（包括夜間亮度模型）更好。政府和非盈利組織可以使用這個工具決定現金轉移支付項目（cash-transfer program）的扶助對象，也可以評估某個扶貧政策的效果。研究人員已經開始與世界銀行和美國國際發展署（U.S. Agency for International Development）合作，計劃調查索馬利亞等地的貧困狀況。接下來，Marshall Burke和他的團隊希望可以用他們的新技術繪製一張全非洲的貧困狀況地圖。

6會涼快的衣服—奈米多孔纖維讓穿著者感到涼快，這可以降低對空調的需求。

地球變得越熱，把空調溫度調得更低的人就越多。但是空調製冷需要能源，而獲取能源會排放溫室氣體。在美國，平均每年由於空調耗能向大氣中排放的二氧化碳高達100萬噸。

Cui Yi是史丹佛大學材料科學與工程學教授，他想用衣服幫人們解暑降溫。即便是最輕薄的棉纖維衣物也會吸收身體發射出的紅外線，從而鎖住熱量。Cui Yi和他的團隊發現，一種用於製造鋰離子電池的奈米多孔聚乙烯材料（nanoPE），可以讓這些輻射散發出去。其他高科技運動服是靠汗液蒸發來讓穿著者感覺涼爽，而nanoPE不需要汗液。

nanoPE的價格與棉纖維基本相當，呈薄片狀，充滿直徑約50~1000奈米的孔隙。這麼大的孔隙可以讓紅外輻射透過，同時也會散射可見光，讓材料變得不透光。（普通的聚乙烯則是透明的，這對服裝面料來說是個明顯缺陷。）一張nanoPE看上去就像一片薄薄的塑料片，不適合做服裝面料。Cui Yi的研究團隊在nanoPE表面塗了一層吸水的化學物質，在兩層nanoPE之間加入一層棉質網夾層，並用微針在材料上刺出多個小孔，使空氣更容易流通，這才讓nanoPE成了一種可用的面料。在做出這些調整之後，Cui Yi發現，與棉質衣服相比，nanoPE可以讓模擬的人體皮膚多降溫2攝氏度。Cui Yi團隊於2016年9月在《Science》雜誌上報告了這一發現。Cui Yi表示："如果你穿上nanoPE的衣服，只要外部溫度比你的體溫稍低，你就會感到涼快。"如果是大熱天，你可能還是想開空調，但可以把溫度調高一些。有研究顯示，只要把空調溫度調高幾度，就能讓能耗降低近一半。

目前該團隊仍然需要在真人皮膚上測試nanoPE的耐用性、舒適度和降溫效果，而且研究人員尚不知道染料會對降溫效果造成何種影響。Cui Yi相信，如果這種材料能夠通過這些測試，就可以用於製作制服和護士服，供工廠和醫院的工作人員使用。

7抗病毒終極方案─一個罕見的遺傳突變也許可以催生出能對抗所有病毒的藥物。

衆所周知，病毒很擅長躲避人造藥物的攻擊，但它們面對罕見基因突變ISG15時卻很無力。帶有這個突變的人能更好地抵禦大多數可以感染人類的病毒—但每1000萬人裡只有不到1人攜帶這一突變。西奈山伊坎醫學院的Dusan Bogunovic認為，可以模擬這一突變來研發藥物。如果他想得沒錯，他有可能找到一種可以臨時對抗所有病毒的藥物，讓人不會因感染病毒而生病。而在服藥期間接觸的病毒，病人還會對它們產生終身免疫力（如果病毒沒有像流感病毒那樣發生突變）。

Dusan Bogunovic和他的團隊為了研究突變抑制病毒的機理，並找出模擬這一突變的藥物，找到了6個攜帶這一突變的人做實驗。研究團隊為他們的基因組定序，分離了他們的血液和皮膚細胞。 研究人員讓這些細胞接觸多種病毒，包括茲卡病毒、流感病毒和皰疹病毒，24小時後，這些細胞裡的病毒數量比正常細胞要低幾個數量級。2016年5月，研究團隊在《Nature Communications》發表論文，解釋了原因：ISG15突變使得細胞失去了一個調節炎症的功能。炎症可以幫助身體抵抗病毒，所以這些人"在被病毒感染的時候，比你我準備得更好，" 博古諾維奇表示。所以，他們可以在病毒複制到足以致病的數量前，就開始對抗入侵者，激活免疫系統。

Dusan Bogunovic希望找到一種藥物，可以通過相同方式把ISG15突變作為目標。"只要稍稍調整一下我們的系統，就可以壓住感染的第一波爆發，"他解釋道。Dusan Bogunovic的團隊正從1600萬種化合物中篩選有前景的抗病毒藥物。當他們發現候選化合物以後，就需要精細地調整化合物的化學性質，完成毒理學和動物試驗，並最終進行人體臨床試驗。這個研究並不是必定能獲得成功。有些攜帶ISG15突變的人會偶發癲癇，出現類似紅斑狼瘡的自體免疫疾病症狀。研究人員開發的藥物需要避免出現副作用。但是Dusan Bogunovic表示樂觀，他也正在討論成立一個生物技術公司使用自己的技術。他說："一切皆有可能。這需要一個過程，但我認為這個過程很激動人心。"

8新運算讓電腦學會橫向思考—人工智慧方法可以讓電腦在視覺模式識別方面勝過人類。

如果有人給看你一個陌生字母表裡的字母，再讓你把它寫到一張紙上，也許你能做到，但電腦卻做不到—即使它有最先進的深度學習演算法（比如Google用來為照片分類的那些演算法）也不行。哪怕只是做一些基本的圖片區分工作，機器學習系統也需要用大量的資料集進行訓練。如果郵局想讓機器根據郵編分類郵件，這還能接受。但對實時翻譯這類更精細複雜的問題，只需學習少量案例的方法效果會好很多。

借助貝葉斯規劃學習（Bayesian program learning，簡稱BPL）這個機器學習框架，電腦已經離這一飛躍不遠了。紐約大學、麻省理工學院和多倫多大學的研究者組成的團隊證實，只需學習一個例子，使用了貝葉斯規劃學習方法的電腦就能比人更好地辨別和複寫陌生的手寫字符。（"貝葉斯"指一種機率推理方法，可用來根據新證據改進某個不確定的假設。）

貝葉斯規劃學習方法和深度學習有本質上的差別。深度學習粗略地模擬了人腦基本的模式識別能力。而貝葉斯規劃學習的靈感來自人腦的另一種能力：推斷出可以生成某種模式的一系列動作。例如，它能發現字母A是用三道筆畫寫成的：兩條頂部相交的斜線和一條水平的短線。"計算機只需一個簡單的程序，就能產生這個字母的很多版本，每次運行程序產生的字母都略有變化，"紐約大學的摩爾-斯隆數據科學學者Brenden Lake表示。他也參與了這項研究。貝葉斯規劃學習讓軟體可以利用較小的已知部分（比如字母A的那條橫線），解決重構陌生字母過程中的不確定性問題。

這種機器學習方法既用途廣泛又高效。貝葉斯規劃學習軟體用來分解和重構未知字母的過程可以幫助人工智能應用推斷複雜現象（例如河中的水流）的因果模式，並根據這些模式，在完全不同的系統中解決問題。人類經常使用這種抽象的"橫向思考"（lateral thinking）能力，而貝葉斯規劃學習方法可以讓電腦也擁有相似的能力。"我們正試著讓電腦學習概念，並把這些概念應用到不同的任務和領域中去，"Brenden Lake說，"這是人類智慧的核心部分。"

9廉價診斷試紙—對伊波拉、肺結核等疾病的廉價快速的篩檢方法，可以挽救偏遠貧窮地區病人的生命。

一個發著高燒的病人來到了非洲農村的一家診所。診斷結果可能是從輕度傷寒到伊波拉的任何一種疾病。即使這家診所有驗血設施，也需要幾天時間才能獲得結果。那麼醫生該怎麼辦呢？是開抗生素處方還是要求隔離病人？

過去十年裡，研究人員一直在尋找一種快捷、廉價的試紙診斷方法（類似驗孕棒或驗孕試紙），以便在這種場合拯救生命。非營利機構Diagnostics For All正在等待監管機構批准他們在非洲使用肝功能血檢測試。比爾蓋茲基金會資助的Intellectual Ventures正在研究超敏感瘧疾測試和結核診斷尿檢工具。華盛頓大學的生物工程教授Paul Yager也在研發一套檢測血液中伊波拉病毒蛋白的工具。這些測試只需要幾美元，使用前也都不需要特殊訓練。

這些診斷工具的核心是試紙，上面蝕刻或覆蓋了可以分離、濃縮和混合液體的結構。紙本身就可以吸收血液和尿樣等液體，所以樣本可以不依賴外力就流過檢測設備。試紙上的結構可以引導液體稀釋，並發生識別病原體或疾病標記物所需的化學反應。例如，Diagnostics For All的肝功能檢測試紙就包括了一個過濾裝置，可以把血紅細胞篩掉，讓血漿流到試紙底層，那裡有一種試劑，可以和肝損傷的一種標誌性酶結合。試紙顏色的改變可以顯示病人的酶水平。

第一代診斷試紙一般只能發現入侵物產生的分子或致病微生物，從而檢測疾病。但接下來有可能出現直接檢測病原體DNA的診斷工具。這些工具叫核酸測試，可以讓醫生在疾病最早期就能準確地診斷出疾病。Paul Yager和哈佛大學的化學教授George Whitesides等研究者正各自獨立研究核酸試紙。Paul Yager正在研發家用的茲卡病毒核酸試紙，也在申請研究經費，用來研發快速廉價的茲卡、登革熱和黃熱病檢測技術。

研究人員仍然有技術難題需要克服，但他們表示最大的障礙來自資金。製藥公司覺得廉價的檢測設備沒有利潤，所以大部分資金來自政府和私人基金。George Whitesides說："我們和其他人的研究都表示這項技術有用。但能否克服商業化的最後障礙，還有很多不確定因素。"

10用超級原子製造超級分子─新方法能夠設計出超越元素周期表限制的原子、分子和有用材料。

元素周期表中看上去有許多元素，但對於化學家和材料科學家來說還不夠多。要設計具備某種非同尋常的特性的合成材料，比如設計像木頭一樣可降解的硅類半導體，大自然的配方往往存在局限。哥倫比亞大學化學系教授Colin Nuckolls表示："很多時候，你想要的是一種並不存在的原子。"用所謂"超級原子"組成的超級分子可以滿足這個需要。超級原子是行為如同單個原子的原子團，研究者可以設法使其具備特別的電磁特性，這是元素的自然組合很難或不可能獲得的性質。雖然化學家早在幾十年前就知道如何構建超級原子，但一直找不到一種可靠的方法將它們連接成更大型的結構。

現在，Colin Nuckolls的研究團隊發現了一種方法，可以用超級原子來製造"設計分子"。這些合成結構能夠模擬天然分子的特性，同時材料科學家可以對這些特性進行"微調"，以達到某些特殊的目標。Colin Nuckolls表示："你可以很容易地改變由超級原子構成的分子的化學性質或磁性，而單憑原子結構是做不到這一點的。這就像給元素周期表增加了一個維度。"

1984年，加利福尼亞大學伯克利分校的Walter Knight和同事通過合成鈉原子團發現了超級原子，鈉原子團的外層電子與單個原子的外層電子性質相似，這種超級原子的磁性和反應活性都更強了。從那時開始，科學家已經用鋁、鉑、銣等元素製造出了超級原子團。但是要想把超級原子組合成更大的分子，科學家還需要摸清這些超級原子要遵循的特殊化學定律，這些定律和元素周期表中的元素所遵循的定律並不相同。

原子核周圍的電子會優先占據低能級，再占據高能級，這一排布規律被稱為構造（Aufbau）原理。（Aufbau在德語中意為"建造"，該原理由Niels Henrik David Bohr首先提出，並由Wolfgang Pauli加以擴展，這兩位都是量子力學的先驅。）在研究生Anouck Champsaur最初發現的基礎上，Colin Nuckolls團隊總結出了與構造原理類似的規律，根據該規律，他們可以將超級原子合成為分子。

到目前為止，該團隊已經製造出了由兩個或三個鈷-硒超級原子組成的分子。但尚索爾和納科爾斯認為，利用超級原子的構建原理，他們還可以合成更為特殊的材料，這類材料有潛力應用在柔性傳感器、智能衣服和高能效電池等領域。我們不需要更新化學課本上的元素周期表，納科爾斯說："我們不是搞煉金術。"但他也表示，由超級原子製成的分子"可以讓我們的收穫比自然界給予的更多。"