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三体母星半人马座阿尔法星 为何受到科幻题材作品热捧？******

　　“三体”运动有没有解？这是科幻小说《三体》一开始就引入思考的问题。随着电视剧《三体》剧情推进，将展示一个距离地球4光年外有高等智慧生命存在的星系，一颗经历了无数次毁灭与重生、在三颗无规律运动“太阳”的包围下艰难存在的星球，它被称为“三体星”。

　　现实世界的“三体”真实存在，并很早就为人类所熟悉，那就是距离我们最近的恒星系统——半人马座阿尔法星，这不仅是刘慈欣《三体》的原型，也是卡梅隆《阿凡达》中巨大气态行星“波吕斐摩斯”及其炎热的卫星“潘多拉”的灵感来源。此外，在《流浪地球》中，地球“流浪”的目的地，也是半人马座。

　　在不少文学、影视和其他文艺形式幻想中，半人马座阿尔法星都是“宠儿”一般的存在，它有着怎样的魅力和光环，让这么多顶级的作者倾慕于它？

　　三颗“太阳”包围的世界

　　距太阳系最近的恒星系统

　　半人马座阿尔法星是一个三星系统，也是距离太阳最近的恒星系统。科学家们将这三颗星分别命名为半人马座阿尔法星A、半人马座阿尔法星B以及比邻星。比邻星，顾名思义，就是离我们最近的一颗恒星，距离太阳系4.22光年。

　　在这个三星系统里的另外两颗恒星，距离我们则相对较远。在《阿凡达》中，故事发生的“波吕斐摩斯”星就是围绕半人马座阿尔法星A运转，是一颗巨型气体行星，类似于太阳系的木星。而“潘多拉”则是围绕“波吕斐摩斯”的卫星。

　　但是早在2008年，国外科学家就通过观测，排除了半人马座阿尔法星附近有类似木星或土星大小的行星存在的可能性。同时，也与《三体》中描述的无规律三星运行不同，半人马座阿尔法星的三颗恒星，是一个能够预测轨迹的相对简单的系统。

　　为何幻想题材总是把目光聚焦于此，这可能和我们对这个“邻居”的密切研究有关。因为离得近，获得的科学信息就显得更加可靠。早期的天文研究就发现，半人马座阿尔法星极有可能孕育生命。

　　因此，带着对地外文明的渴求，越来越多的科学研究将目光投于此星系。在2016年，科学家们在比邻星的周围发现了一颗类地行星——比邻星b，它处于恒星系统的宜居带，大小与地球相似，上面极有可能拥有液态水，一些乐观的科学家们甚至还怀疑上面有生命存在。

　　比邻星b的发现可以说是振奋人心的突破性发现，因为它距离我们相对很近。这意味着在可预见的未来，我们是有能力发射探测器前往这颗星球的，人类可以勘测这颗星球表面是否有液态水甚至生命的存在。而比邻星自身也是一颗相对稳定的“太阳”，作为一颗红矮星，它正处于“太阳”的青年时期，在没有意外的情况下其寿命要大于太阳。

　　霍金曾提“突破摄星”计划

　　有望20年飞抵比邻星

　　对于比邻星的探索，人类早已不只停留在理论。尤其当它离我们相对其他星系更近，在要“凑过去”看一看的好奇心驱使下，让我们的科学不断前进。

　　2016年4月，科学家霍金宣布启动一项名为“突破摄星”的星际计划，他同时也在微博上和网友进行了交流，而这项计划，正是通过发射宇宙探测器冲出太阳系，将人类的视野带往离我们最近的半人马座阿尔法星。

　　这个计划一经公布，令全球民众感到振奋。但就目前最新消息来看，“突破摄星”依然还停留在理论研究阶段，在工程实现上，还存在很多风险因素。

　　简单来说，“突破摄星”计划，是利用“纳米飞行器”，在短短几分钟内加速到光速的五分之一，即每秒飞行6万公里。这样，只需要二三十年的时间，人类飞行器就能到达比邻星。但是在此以前，人类历史上最快的飞行器，每秒大约只能飞行20公里。

　　如何让“纳米飞行器”升空？如何让它以光速的五分之一持续飞行？又如何保证在漫长的20年星际旅途中规避太空风险？这些问题在理论上已得到突破，但在现实工程领域，还有漫长的道路要走。

　　目前，有消息称，科学家计划在2060年实现这一计划，真正冲出太阳系。

　　华西都市报-封面新闻记者 徐语杨

　　(《华西都市报》 2023年01月19日  A16)

人工智能应用于更多领域 计算机研究深入光电结合******

　　英国科学家在人工智能（AI）领域取得多项突破，包括用AI首次控制核聚变、用AI预测蛋白质结构等。“深度思维”与瑞士洛桑联邦理工学院合作，训练了一种深度强化学习算法来控制核聚变反应堆内过热的等离子体并宣告成功，有助加速无限清洁能源的到来。“深度思维”凭借“阿尔法折叠”算法，预测了迄今被编目的几乎所有2亿多个蛋白质的结构，破解了生物学领域最重大的难题之一，有助于应对抗生素耐药性，加速药物开发并彻底改变基础科学。该公司研发的“DeepNash”（深度纳什）学会了在“西洋陆军棋”游戏中，使用虚张声势等欺骗手段来击败人类对手。该公司AI创建的高效数学算法能解决矩阵乘法问题。该公司AI通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字代理足球运动员，其建模的“AI代理”可与其他人工代理沟通合作，在玩游戏时共同制定计划。

　　牛津大学研究显示，AI能模拟条件反射进行联想学习，比传统机器学习算法快千倍。利兹大学科学家借助AI扫描视网膜以探知心脏病风险。

　　在计算机相关领域，牛津大学研究人员开发了一种使用光偏振来实现最大化信息存储密度的设备，其计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。南安普顿大学工程师则与美国科学家携手，设计了一种与光子芯片集成的电子芯片并创造出一种设备，能以超高速传输信息同时产生最少的热量。

　　在机器人领域，利兹大学团队开发了一种“磁性触手机器人”，直径只有2毫米，可由患者体外的磁铁引导进入肺部狭窄的管道采样。帝国理工学院科学家展示了一组受动物启发的飞行机器人，可在飞行中建造3D打印结构，未来有望用于在偏远地区建造房屋或重要基础设施。格拉斯哥大学科学家将由砷化镓制成的微型半导体打印到柔性塑料表面，所得设备的性能可与目前市场上最好的传统光电探测器媲美，且能承受数百次弯曲，可用作未来机器人的智能电子皮肤。苏格兰科学家开发出了一种先进的压力传感器技术，有助于改进机器人系统，如用于机器人假肢和机械臂。（科技日报记者 刘霞）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）