全球建築行業面臨著日益嚴重的河沙短缺問題，河沙是建造道路、橋樑和港口等基礎設施的關鍵材料。隨著環境法規的加強以及過度開採的問題，河沙的使用受到限制，這使得建築商開始尋求替代方案，其中海沙成為了一個可行的選擇。然而，海沙中含有高濃度的鹽分，這會對鋼筋混凝土中的鋼筋造成腐蝕，威脅到結構的耐久性和安全性。如何高效地去除這些鹽分，成為工程師們面臨的一大挑戰。

針對這一問題，韓國海洋科學與技術研究院（KIOST）研發了一種超聲波洗沙設備，能夠有效去除海沙中的鹽分。研究人員表示，這項技術不僅節約了水資源，還確保了建築材料符合嚴格的安全標準。海沙的脫鹽對於建築至關重要，因為殘留的鹽分會加速混凝土中鋼筋的腐蝕，這會削弱結構的穩定性，導致早期失效，從而產生安全隱患和經濟成本。韓國土地、基礎設施和交通部建議，作為建築骨料使用的海沙最大鹽分含量應不超過 0.04%。

傳統的脫鹽方法通常需要用大量的水來清洗沙子，處理一噸沙子大約需要四噸水。這些過程不僅緩慢且效率低下，而且在水資源短缺的地區不可持續。KIOST的海洋空間開發與能源研究部的尹吉林博士設計的超聲波脫鹽設備旨在克服這些局限性。這款設備的主要技術特徵包括氣蝕驅動的清洗、氣泡崩潰帶來的強力顆粒清除、增強的滲透性以及無接觸的超聲波清洗。該超聲波設備即使在狹小的空間內運作，也能提供精確且快速的脫鹽過程。該過程將海沙與水以 1:2 的比例混合，並施加 300W 或更高的超聲波，持續三分鐘。測試顯示，這種方法能夠將海沙中的鹽分濃度降低至 0.04% 或更低，符合建築安全標準。

KIOST的總裁李熙承強調了這項創新的更廣泛影響。他表示，「這項研究意義重大，因為它為全球河沙短缺提供了一種創新解決方案，同時確保了結構的完整性和經濟可行性。」李總裁還補充說，KIOST計劃進一步推進這項技術，以實現更快的海沙處理速度。通過減少水的使用並加速脫鹽過程，這款超聲波設備為傳統洗沙提供了一種環保且經濟可行的替代方案。專家指出，使用適當脫鹽的海沙可以延長混凝土結構的壽命，並提高整體安全性。

隨著全球對基礎設施和可持續建築實踐的需求不斷增長，KIOST的超聲波脫鹽技術有可能成為滿足環境和材料要求的重要工具。隨著城市發展在全球範圍內持續進行，像這樣的創新可能為更安全、更高效及更具資源意識的建築提供一條可行的道路，同時減輕對日益減少的河沙資源的壓力。該研究及其驗證結果已發表在《Scientific Reports》，顯示了該方法在受控條件下的有效性。

在現今快速變化的醫療科技領域，藥物發現的過程正受到前所未有的加速，而 Boltz-2 作為一款次世代生物分子基礎模型，成為了這場競賽中的重要助力。這款模型由麻省理工學院的 Jameel Clinic 和 CSAIL 與位於猶他州的生技初創公司 Recursion 合作開發，能夠以超級計算機的速度進行藥物發現。Boltz-2 在兩個月前正式發佈，該模型將複雜的結構預測和結合親和力的估算整合在同一平台上，從而幫助研究人員在數小時內篩選出龐大的分子庫，而不再需要耗時數週。這一創新極大地壓縮了以往耗費巨大時間和成本的研究開發周期，迅速推進整個流程。

Boltz-2 的核心在於其接近基於物理的自由能擾動（FEP）模擬的準確性，這被認為是預測分子結合緊密程度的金標準，而其速度卻能達到傳統方法的 1,000 倍。在 Recursion 的 BioHive-2 超級計算機上，這款模型能夠同時處理數百萬對配體-蛋白質，並在約 20 秒內返回每對的結合結果，這一速度為藥品研究帶來了翻天覆地的變化。科學家們不再需要在實驗室中逐一測試化合物，或是等待幾周的物理模擬結果，而是可以在超級計算機的規模上進行數字化的分子篩選。

Boltz-2 的成功不僅歸功於生物學的進步，更在於其工程技術的突破。Recursion 的 BioHive-2 超級計算機基於 NVIDIA 的 DGX SuperPOD 和 H100 Tensor Core GPU，經過優化以處理超過三百萬個標記範例的龐大訓練數據，這些數據幫助模型在單次前向傳遞中同時學習姿勢和效能。NVIDIA 的工程師也在此過程中發揮了關鍵作用，通過剖析模型來消除計算瓶頸，並引入自訂的 cuEquivariance 核心，加速了關鍵的「三角形」運算，從而將訓練和推斷成本壓縮了最多 3 倍。這些優化措施不僅減少了內存使用量，還使 Boltz-2 成為藥品製造商可行的生產級工具。

對於企業而言，這款模型還被包裝為 Boltz-2 NIM，這是一個生產就緒的微服務，可以接收蛋白質、RNA、DNA 或配體序列，並返回 3D 結構和親和力預測，並提供企業級支持。NIM 的部署路徑為生物製藥公司提供了更高的通量和更低的計算支出，這在開發新藥的高風險競賽中是至關重要的。Boltz-2 於 6 月 6 日正式以 MIT 許可證發佈，代碼、權重和訓練流程均可供學術和商業用途。經過 Recursion 的 BioHive-2 訓練並由 NVIDIA 加速，該模型以高達 1,000 倍的速度實現接近 FEP 的準確性，標誌著人工智慧驅動的藥物發現領域的重大進展。Boltz-2 以 MIT 許可證發佈，允許自由重新訓練、微調和部署，而企業級推斷則通過 NVIDIA Boltz-2 NIM 在 NVIDIA AI Enterprise 許可下獲得支持。

NASA 的詹姆斯·韋伯太空望遠鏡（James Webb Space Telescope）近日揭示了一顆先前未知的衛星環繞著天王星（Uranus）運行，這一發現使天王星的衛星總數增至 29 顆。這一消息由西南研究院（Southwest Research Institute, SwRI）領導的團隊發佈，為天王星動態系統的全貌增添了一個小但重要的部分。詹姆斯·韋伯太空望遠鏡於 2 月 2 日在進行近紅外相機（Near-Infrared Camera, NIRCam）觀測時檢測到了這一物體，研究人員在十張長時間曝光的影像中確認了它的存在。

西南研究院的太陽系科學與探索部門的首席科學家馬利亞梅·埃爾·穆塔米德（Maryame El Moutamid）表示：「這個物體是在近紅外相機捕捉的十張每張持續 40 分鐘的長曝光影像中發現的。雖然它是一顆小衛星，但這一發現非常重要，甚至是 NASA 的旅行者 2 號（Voyager 2）在近 40 年前飛越時都未曾觀測到。」

科學家估計這顆新衛星的直徑約為 6 英里（約 10 公里），根據天王星其他小衛星的反射率進行了這一計算。由於其微小的尺寸，這顆衛星很可能在旅行者 2 號和地面觀測台的觀測中一直被隱藏。

天王星的複雜內部系統
這顆新衛星進一步豐富了天王星異常繁忙的內部衛星系統。SETI 研究所的馬修·蒂斯卡雷諾（Matthew Tiscareno）指出：「沒有其他行星擁有如此多的小型內部衛星，且它們與環之間的複雜相互關係暗示了混亂的歷史，模糊了環系統和衛星系統之間的界限。」他還提到，這一發現比已知的最微弱內部衛星還要小且暗淡，這表明這個行星系統可能比之前認為的更加錯綜複雜。

這顆衛星成為了天王星五顆大型衛星—米蘭達（Miranda）、阿里爾（Ariel）、翁布里爾（Umbriel）、提坦尼亞（Titania）和奧伯龍（Oberon）—之間的第十四顆已知天體。根據命名傳統，這顆衛星最終將由國際天文聯合會（IAU）賦予一個名稱。

位置與軌道的揭示
研究團隊計算出，這顆衛星距離天王星的中心約 35,000 英里（約 56,000 公里）。它的軌道位於奧菲莉亞（Ophelia）和比安卡（Bianca）之間，前者位於天王星主環的外側。埃爾·穆塔米德表示：「它幾乎是圓形的軌道表明它可能是在當前位置附近形成的。」

這一新發現突顯了韋伯望遠鏡儀器的獨特優勢。其高解析度和紅外靈敏度使科學家能夠檢測到早期任務無法觸及的物體。埃爾·穆塔米德指出：「通過這個和其他計劃，韋伯為外太陽系提供了一個新視角。這一發現是韋伯的綜合觀測計劃的一部分，這讓全球科學家能夠提出使用這一尖端儀器的研究建議。」她補充說，這項工作直接建立在早期努力的基礎上。「展望未來，這顆衛星的發現強調了現代天文學如何在繼承旅行者 2 號的遺產上不斷前進，該探測器於 1986 年 1 月 24 日飛越天王星，為人類首次提供了這顆神秘世界的近距離觀察。如今，幾乎四十年後，詹姆斯·韋伯太空望遠鏡正在將這一前沿推向更遠的地方。」

在北京舉行的首屆世界類人機器人比賽中，Unitree 創造了歷史，於多項重要賽事中奪得四枚金牌，展現出其在類人機器人領域的卓越表現。這家總部位於杭州的機器人公司，其 H1 類人機器人在 400 米短跑、1,500 米賽跑、100 米跨欄以及 4×100 米接力賽中都表現出色，迅速奪得金牌。此次比賽吸引了來自 16 個國家的 280 支隊伍參加，涵蓋了包括足球、體操，甚至是踢拳在內的 26 種運動，Unitree 總共獲得 11 枚獎牌，其中四枚為金牌，鞏固了其在類人機器人競技中的領導地位。

在比賽期間，Unitree 的機器人創下的最快速度為每秒 4.78 米，但該公司表示，近期的內部測試已經超過每秒 5 米。獨立團隊使用其 G1 平台的機器人也獲得了一枚金牌、一枚銀牌以及一枚銅牌，進一步證明了其硬件的多樣性和實用性。這些成就不僅展示了 Unitree 的技術實力，也反映了中國在類人機器人技術領域的快速發展。

在這場比賽中，X-Humanoid 也表現不俗，這個被稱為北京類人機器人創新中心的團隊獲得了 10 枚獎牌，其中包括兩枚金牌。他們的機器人在 100 米短跑及模擬工廠工作的材料處理比賽中獲勝。X-Humanoid 的首席技術官唐建在接受《南華早報》訪問時表示，Unitree H1 的出色表現源於其機械設計。該機器人由公司自研的 M107 關節電機驅動，能提供 360 牛頓米的扭矩，這使得它能夠實現更長的步伐和更強的踢擊力。

唐建還強調了 X-Humanoid 自家的天公機器人。該模型在四月的比賽中擊敗了人類選手，贏得了半程馬拉松的冠軍，並正在開發成為全能型競爭者。他表示：「天公機器人不僅是為了快速奔跑而設計，還要求運行穩定可靠，這使其適合於現實應用。」他補充道，天公是目前唯一一款完全自主運行的機器人，無需遠程控制。在北京比賽的側面，Unitree 的創始人兼首席執行官王星星向當地媒體表示，未來的模型將能夠自主運行，因為目前大多數競爭者仍依賴於人工遠程輸入。

分析師指出，中國的技術進步規模驚人。IDC 的分析師李軍蘭表示：「中國已經從跟隨者轉變為這一領域的領導者。」該公司指出，人工智能軟件和感測器的進步改善了機器人的視覺和聽覺，這些都是中國在類人機器人發展中取得的重大突破。IDC 預測到 2029 年，全球機器人市場將達到 4,000 億美元，並且中國將占據幾乎一半的市場份額。國家支持的需求和製造商進入大規模生產階段，加速了類人機器人的增長。

在比賽中，中國的優勢不僅僅體現在 Unitree 和 X-Humanoid 上，Neotix Robotics 和 Booster Robotics 這兩家公司也分別由清華大學校友創立，在體操、足球和跳遠項目中獲得金牌。然而並不是所有比賽都進行得順利，踢拳機器人出現了失控的情況，並且有些短跑選手在比賽中相撞。清華大學的裁判張吉東表示：「比賽的規則和現場裁判都從零開始建立。」他形容這場比賽是「人類和機器人的探索過程」。

組織者計劃於 2026 年 8 月在北京舉行下一屆比賽，並將成立世界類人機器人比賽聯盟，以促進這一新興體育領域的合作與發展。這些發展不僅彰顯了中國在類人機器人技術上的實力，同時也標誌著其在國際競爭中日益增強的地位。

颶風 Erin 短時間內迅速增強及其廣泛的影響範圍引起了廣泛關注。它於 8 月 11 日形成，並在 8 月 15 日接近小安地卡群島時達到颶風強度，隨後在第二天進一步增強至五級颶風，峰值持續風速達到 160 英里每小時。根據 NBC 的報導，Erin 在侵襲波多黎各、部分巴哈馬及附近島嶼後已經減弱。該系統正向西北方向移動，颶風強風範圍約為 80 英里，國家颶風中心預計未來幾天將會有大雨、危險的海浪及離岸流影響東海岸、加拿大及百慕達。

目前的預測顯示，美國本土不太可能遭受直接襲擊。然而，官員們已經對沿海的潛在嚴重影響發出警告。喬治亞州、北卡羅來納州和南卡羅來納州的洪水警報將持續至週四晚間，並且新澤西州和德拉瓦州也發佈了沿海洪水警告。北卡羅來納州已經在颶風最接近的時候對哈特拉斯島發出撤離命令，而外灘地區則宣佈進入緊急狀態。儘管 Erin 可能保持在海岸外，但仍然構成風險，值得關注。

這樣的時刻使人們開始尋找歷史的視角。根據官方數據，已經整理出與美國相關的致命颶風的排名，從死亡人數最多的事件向下排列。歷史上的這些颶風無一例外地顯示了風暴潮及洪水對社區的毀滅性影響，以及當水位快速上升時，如何對脆弱的社區造成致命打擊。這些數據提醒人們，無論是海岸地區還是內陸地區，颶風所帶來的風險都不容小覷。

根據歷史記錄，最致命的颶風之一是 1900 年的加爾維斯頓颶風，這場災難造成至少 8,000 人喪生，甚至有估算高達 12,000 人。這場颶風的影響力持續至今，成為討論美國颶風風險的基準。隨著人口密集地區的持續發展，風暴潮與強風的結合可能會對這些地區造成覆滅性的影響，這是歷史上所有重大颶風所共同面對的挑戰。

Erin 的當前路徑顯示，儘管風暴的中心仍舊位於海上，但相關的警報及撤離措施反映出相同的教訓。當水成為威脅時，與颶風眼的距離並不能提供足夠的保護。Erin 的影響可能不會像歷史上那些致命的颶風那樣，對本土造成重大災難，但仍然會帶來廣泛的離岸流、惡劣的海浪及沿海地區的強降雨。這些情況提醒人們，即使在遠離颶風中心的地區，依然需要保持警惕和準備，以應對可能出現的各種災難情況。

一個由斯坦福大學領導的研究團隊最近開發出一種系統，能夠利用太陽能將人類尿液轉化為肥料。此原型提供了一個可持續的解決方案，能夠在資源有限的地區改善衛生、農業及能源生產。該系統透過電化學反應室從尿液中分離氨，這些氨再被捕獲為硫酸銨，這是一種常見的肥料。這項技術的推廣不僅能夠提高農業生產力，還能改善當地的衛生條件，對於那些缺乏穩定電力供應的地區尤為重要。

這一系統的創新之處還在於利用太陽能板產生的廢熱來加速化學反應，從而提高整體效率。當太陽能板的運行溫度降低時，不僅提升了氨的回收率，還有助於防止太陽能板過熱，從而進一步改善其性能。斯坦福大學化學工程助理教授William Tarpeh指出，這項研究的核心在於將廢物轉化為機會，從而捕獲那些本應流失的營養成分，並將其轉化為作物所需的肥料，這一過程無需依賴電網，顯示出其在發展中國家的潛力。

在肥料生產中，氮是一個關鍵成分，通常在高碳排放的工廠中生產。這些工廠大多位於富裕國家，這使得其他地區的成本上升。而人類尿液中含有的氮足以滿足全球約14%的肥料需求。這意味著，若能針對尿液進行有效處理，將有助於解決全球肥料短缺問題。斯坦福團隊的原型在早期設計的基礎上取得了顯著改進，通過在太陽能板後方使用銅管捕獲廢熱，研究人員將電力產生提高了近60%，而氨的回收率也提升了超過20%。這些改進不僅提高了效率，還降低了對大型化學工廠的依賴。

此外，該技術在解決衛生問題方面也具有重要意義。通過去除尿液中的氮，這個系統使得廢水的排放或重用變得更安全。全球超過80%的廢水未經處理，其中大部分來自低收入和中等收入國家。未經處理的氮常常污染地下水，並導致藻類繁殖，破壞生態系統。研發團隊的成員Orisa Coombs表示，這項創新同時解決了多個挑戰，並強調水、食物和能源之間的聯繫。這項技術不僅環保、可擴展，而且完全依賴太陽能運行。

目前，研究團隊已著手開發一個更大型的原型，該系統的反應器容量將是現有系統的三倍。升級後的系統將能夠處理更多的尿液，並在強陽光下運行得更快。從這個項目中獲得的經驗教訓還可應用於工業場景，例如廢水處理廠，這些地方可以利用廢熱進行其他用途，進一步提升資源的利用效率。這項研究的潛在影響不僅限於農業和能源，還可能改變人們對於廢物管理的認知，從而促進可持續發展的實現。

研究人員指出，這些「啊哈」時刻可能並不像看起來那麼自發。在《美國國家科學院院刊》發表的一項研究中，由加州大學默塞德分校的 Shadab Tabatabaeian 領導的團隊報告稱，問題解決者在宣布突破前幾分鐘會出現微妙且可測量的行為變化。這項研究的共同作者還包括加州大學默塞德分校的助理教授 Tyler Marghetis、印第安納大學的 Artemisia O’bi 以及 Netflix 和印第安納大學的 David Landy。研究顯示，洞察力似乎是「從無到有」出現的，但其實是在思考過程中，人們的運動、寫作和注意力轉移方式發生了變化。

為了捕捉洞察力在現實中的表現，研究團隊錄製了六位博士級數學家在面對 William Lowell Putnam 數學競賽中的難題時的過程。這場比賽持續六小時，包含十二道問題，通常情況下「大多數年份的中位數成績為 0 或 1 分（滿分 120 分）」。拍攝過程發生在辦公室和研討室中，研究人員手持粉筆，記錄了參與者的 4,600 多次即時互動，包括黑板上的「書寫」、指點、擦除和注意力的重新分配。隨後，他們確定了每一個參與者表達突如其來的領悟時刻（例如「哦，我明白了！」）。作者寫道，這些時刻通常伴隨著突然的動作和情感的驚叫，雖然並沒有阿基米德在古代西西里街頭赤裸奔跑時那樣戲劇化。

在這些情感的表達之前的幾分鐘，數學家的行為並不是一如往常。他們在想法之間的熟悉循環導致了新穎的聯繫，而他們的整體行為變得不那麼可預測。研究人員利用信息理論的工具量化了不確定性，發現「在表達洞察力之前，不確定性可靠地增加」。在對這些錄像的單獨分析中，他們報告指出，行為的不確定性在洞察力出現的兩分鐘前開始增加，並在洞察力出現後約一分鐘達到高峰，然後回到基線水平。他們寫道：「在洞察力出現的幾分鐘內，數學家在書寫過程中的注意力轉移形成了越來越多的前所未有的聯繫。這種聯想或組合思維是創造力的特徵，包括生物醫學研究和技術創新等科學領域……我們捕捉到了這一組合過程在數學家具體活動中逐步展開的過程。」

這項研究將這些不確定性的激增置於更廣泛的科學背景中。數學中的「啊哈」洞察力的突如其來，令人聯想到各種複雜系統中穩定狀態之間的關鍵轉變，包括運動控制、心理健康、自然生態系統以及全球氣候。該團隊「借用統計物理和理論生態學的理論與方法，試圖預示這些突發洞察的出現」。Marghetis 說：「這是一個只有在我們將非常不同的科學學科之間建立聯繫時才可能得出的發現。我們借鑒了生態學和物理學的思想，增加了信息理論的工具，並將它們與一世紀來的創造力心理學研究相結合。最終的發現屬於所有這些學科，但又不完全屬於任何一個學科。這是一個獨特的領域。」

儘管這項實驗主要集中在專家的數學證明上，但作者認為這種方法可以應用於任何思考留下可見痕跡的情境：無論是化學家草擬分子鍵、設計師迭代原型，還是藝術家探索形式。他們的模型顯示，那些「似乎從無到有」的洞察力是由數學家書寫和手勢方式的變化所預示的。他們建議，類似的前兆可能在其他創造性領域中也能被檢測到。

為什麼在突破前不確定性會上升？研究人員概述了幾種可能性。一段時間的停滯不前可能加劇挫折感並提高對新想法的開放性。人們可能會故意「實驗並打破傳統的研究路徑」，而「在生物學層面上，這種行為不確定性的增加可能反映了潛在大腦動力學的動蕩」。未來的研究可以調查突發的數學洞察是否與被認為專門負責數學思維的大腦區域的不穩定性有關。在目前的情況下，研究顯示，通過觀察問題解決者在思考過程中如何逐行移動、如何手勢表達，科學家們能夠開始捕捉到「啊哈」時刻的臨近。

科學研究人員現在可以利用超級計算機的強大能力來預測地震的發展過程及其可能造成的損害。這個項目由資深研究科學家 David McCallen 領導，並與來自洛倫斯伯克利國家實驗室和奧克里奇國家實驗室的團隊合作進行。該團隊正在開發迄今為止最創新和先進的模擬技術，以研究地震的動態。這些模擬提供了新的信息，使人們了解地質條件如何影響地震強度和對建築基礎設施的影響。McCallen 表示：「我們的目標是從頭到尾模擬地震，並追踪地震波在地球中的傳播過程。」他強調，了解這些波如何與建築物和關鍵能源基礎設施相互作用非常重要，以評估其脆弱性，從而在下一次地震來臨之前做好準備。

傳統的地震模擬過去依賴粗略數據來研究地震的地面運動，這是因為科學家缺乏足夠的計算能力來創建具備足夠真實度的特定地區地震模型。隨著這個研究項目，即超級計算專案（Exascale Computing Project, ECP）的啟動，McCallen 和他的團隊開發了 EQSIM（地震模擬編碼器）。EQSIM 能夠顯示地震波如何與土壤、山脈和山谷相互作用，從而放大或減弱地震能量。這些模擬揭示了建築物和關鍵基礎設施（如水和電力系統）在地震期間如何反應或失效。McCallen 還透露，在某些情況下，小型地震可能會比大型地震造成更大的損害，這取決於底層的地質條件。

為了研究這一現象，了解地面運動的發生方式至關重要，這種運動在地震期間是強烈的震動。其定義由三個地質因素構成：斷層類型、土壤成分和地表地形。EQSIM 目前正在用來模擬美國三大主要斷層帶的地震活動：舊金山灣區、洛杉磯盆地和位於中西部東部的新馬德里地區。這項活動的目的是為了理解地震在不同地質條件下的行為。EQSIM 團隊在加利福尼亞州使用位於田納西州奧克里奇的著名 Frontier 超級計算機進行模擬。Frontier 每秒可提供兩個 exaflops 的計算能力，速度約為舊有 petascale 系統的 1,000 倍，並採用 AMD GPU 作為其運算核心。

這些模型覆蓋數百公里，並使用多達 5000 億個網格點，以驚人的細節捕捉地質和基礎設施。McCallen 指出：「模擬背後的驚人計算能力使我們能夠看到地震波的熱點，以及能量如何穿過不同層次的岩石和土壤。」他補充說：「我們可以清晰地看到波的堆疊位置，以及這些地面運動如何轉化為建築風險和損害，而這在每個地點都顯著不同。」每次模擬大約需要 90 秒的物理時間，並產生約 3PB 的輸出數據，這相當於約 750,000 部長片電影或 1.5 兆頁的文本。

McCallen 強調：「這些模擬的最棒之處在於，我們不必等待下一次的『大地震』來了解它將如何影響我們。如果任何人需要有關 7.5 級地震在這些關鍵區域的信息，我們可以提供生成的全面數據。」這項研究得到了美國能源部（DOE）網絡安全、能源安全和應急回應辦公室的支持，該辦公室領導著保護和加強美國能源基礎設施抵禦各種危害的努力。

上週六，約 300 名乘客在一架康多航空的 Boeing 757-300 上驚險逃過一劫，因為該機的右引擎在從希臘科孚島起飛後不久即發生火災，最終在意大利南部緊急降落。這架航班 DE3665 由科孚飛往杜塞爾多夫，機上共有 273 名乘客及 8 名機組人員。起飛後不久，便有火花和火焰從右引擎冒出，這一幕引起了乘客的恐慌。

社交媒體上流傳的視頻顯示，飛機機身上出現明亮的閃光，其中一段廣為流傳的 18 秒短片展示了一串火焰，形似打火機噴出的火花。根據航班追蹤數據，該機於當地時間晚上 8:19 從科孚的 Ioannis Kapodistrias 機場起飛，約 43 分鐘後，在飛行員關閉受損引擎後安全降落於意大利布林迪西的 Casale 機場。航空新聞賬戶 FL360aero 在社交媒體平台 X 上表示，火災可能是由於懷疑的鳥擊造成。

該媒體分享的視頻似乎顯示，飛機在起飛後不久穿越了一群鳥類。康多航空尚未確認火災的具體原因。最初的報導提到，機組人員曾考慮返回科孚，但在確認飛機可以安全使用一個引擎繼續飛行後，最終決定改道布林迪西。降落過程中並未發生人員傷亡，但由於當地酒店房間不足，乘客被安排在機場過夜，並於次日被送往杜塞爾多夫。

康多航空在聲明中向乘客道歉，強調他們的安全始終未受到威脅。該航空公司表示：「我們遵循了緊急程序作為預防措施，飛機安全降落在布林迪西。」此事件突顯了人們對老化的 Boeing 757 型號的擔憂。這款模型自 1980 年代初期投入使用，至今已運行五十年，儘管生產已於近 20 年前結束，但仍有多家航空公司在使用。

Boeing 757 並非首次在空中發生引擎著火的事件。今年 7 月，一架前往亞特蘭大的 Delta Air Lines Boeing 757 在洛杉磯起飛不久後便因左引擎爆炸而被迫返回，該事件同樣無人受傷。2022 年，一架由 DHL 操作的 Boeing 757-200 貨機在哥斯達黎加緊急降落時滑出跑道並解體，但兩名飛行員均倖存。

隨著多起高調事故後，其他 Boeing 型號也受到關注。6 月 12 日，一架印度航空的 Boeing 787-8 Dreamliner 在從艾哈邁達巴德起飛後不久墜毀，造成 271 名乘客中除一人外全數遇難，以及 19 名地面人員喪生。調查人員仍在調查事故原因，初步發現指向燃油控制開關存在問題。

對於康多航空上週六的乘客而言，這一事件最終未演變成悲劇，儘管許多人形容在空中看到火焰的瞬間極為驚恐。燃燒引擎的視頻仍在網上廣泛流傳，突顯了這次飛行距離災難有多麼接近。