阿爾伯塔大學的工程研究人員開發了一種方法，顯著提升水基可充電電池的性能，使其成為比傳統鋰離子電池更安全且更具經濟性的替代品。

水基電池自19世紀以來就存在，鉛酸電池是1859年發明的著名例子，至今仍廣泛用於啟動內燃機車輛。然而，水基電池長期以來面臨著低能量密度、有限電壓和儲存容量不足等嚴重限制，這些缺陷使它們無法為電動車供電或為可再生能源（如太陽能或風能）提供可靠的儲存。

相比之下，鋰離子電池擁有高能量密度、快速充電、長壽命和輕量化等優勢，但也伴隨著潛在的火災或爆炸風險。現在，材料科學家王小雷和博士生徐志霄來自該大學化學與材料工程系，表示他們在縮小性能差距方面取得了突破。

他們的研究詳細介紹了一種重新設計的電極結構，提升了水基電池的關鍵性能指標，包括能量密度、充電速度和使用壽命。王小雷解釋道：「水基電池更便宜，因為只使用水，且易於處理，不具毒性或易燃性，但性能一直是挑戰。」

水基電池通常面臨電導率差的問題，為了彌補，通常會添加額外的碳，但這會減少實際儲能材料的空間，進一步限制電池的能量容量。王小雷的團隊通過重新設計電池的電極——能量儲存的組件來解決這一問題。與依賴有機溶劑的鋰離子電池不同，水基電池使用水基電解液在陰極和陽極之間傳遞電流。

通過開發所謂的加壓有機電極，該團隊實現了顯著的增強：化學反應性、電導率、熱穩定性、機械強度和粘附性均有所提升。王小雷表示：「因此，它們充電更快，壽命更長，儲存的能量也更多，現在幾乎超越了所有其他有機電池。」

目前，該團隊已經展示了這項技術，使用了硬幣大小的電池和約小三明治袋大小的較大原型。儘管實驗室結果令人鼓舞，但王小雷承認，將其擴大到更大電池格式仍然是一個關鍵挑戰。下一步是尋找行業合作夥伴，以幫助將這項技術擴展到實際應用中。

該大學團隊目前正在尋求商業合作夥伴，以將其加壓有機電極設計推向市場，這標誌著在尋求更安全、可擴展的儲能解決方案方面邁出了潛在的一步。

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來自波士頓大學、加州大學伯克利分校和西北大學的研究人員在實用量子系統邊緣取得了重大進展，成功建造了全球首個集成電子-光子-量子晶片。這項研究展示了一種將量子光源與穩定電子元件合併於單一平台的裝置，並採用了標準的 45 奈米半導體工藝。

該晶片能夠產生一系列相關的光子對，這些光子是未來量子計算、感測和安全通信所需的關鍵粒子。這是首次使用商業晶片製造技術構建如此複雜的系統。

波士頓大學副教授 Miloš Popović 表示：「量子計算、通信和感測正在經歷從概念到現實的數十年過程。這是邁向該過程中的一小步，但意義重大，因為它顯示我們可以在商業半導體廠中構建可重複且可控的量子系統。」

每個晶片擁有十二個獨立的量子光源，每個光源的面積小於一平方毫米。這些「量子光工廠」由激光光源供電，並依賴微環共振器生成光子對。這些共振器對溫度變化和製造變異極為敏感，這常常會使其不同步並擾亂光流。

為了解決這一問題，團隊將實時控制系統嵌入晶片中。西北大學的博士生 Anirudh Ramesh 說：「最令我興奮的是我們將控制系統直接嵌入晶片中，實時穩定量子過程。這是邁向可擴展量子系統的關鍵一步。」

每個共振器內部集成了光電二極管，以檢測與進入的激光光束的錯位，並且晶片內的加熱器和控制邏輯持續修正任何漂移。這一反饋循環確保了脆弱的量子光生成過程在條件變化時仍能順利運行。

為了使系統在嚴格的商業平台上運作，團隊必須重新思考量子和經典電子元件如何在晶片上共存。波士頓大學的博士生 Imbert Wang 表示：「相對於我們之前的工作，一個關鍵挑戰是推進光子設計，以滿足量子光學的嚴格要求，同時保持在商業 CMOS 平台的嚴格限制內。」

該晶片使用的 45 奈米 CMOS 平台最初是由波士頓大學、加州大學伯克利分校、GlobalFoundries 和 Ayar Labs 共同開發的。這一平台以支持人工智能和超級計算互連而聞名，現在則通過與西北大學的新合作，實現了複雜的量子光子學。

加州大學伯克利分校的博士生 Daniel Kramnik 表示：「我們的目標是展示複雜的量子光子系統可以完全在 CMOS 晶片上構建和穩定。這需要跨越通常不會互相交流的領域進行緊密協調。」

項目中的幾位學生研究人員已經轉向行業角色，繼續在像 PsiQuantum 和 Ayar Labs 以及 Google X 等初創公司中從事矽光子學和量子計算的工作。該項目得到了美國國家科學基金會、Packard 獎學金和 GlobalFoundries 的支持。

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UK Biobank 與 100,000 名志願者合作，經過 15 年的努力，編制了全球最大、最詳細的人體影像數據集。這一突破性成就將促進疾病的診斷、預防和治療。

UK Biobank 是全球最全面的生物醫學數據來源，旨在為公共利益進行健康研究。在過去的 15 年中，該機構從 500,000 名英國志願者那裡收集了生物學、健康和生活方式的信息，以推動現代醫學的進步，並促進新預防措施、治療和療法的發現。

隨著數據集的持續增長，UK Biobank 已經編制了全球最大的全基因組測序數據集。現在，他們在科學研究上又達成了一個里程碑。通過與 100,000 名志願者合作，他們掃描了這些志願者的大腦、心臟、腹部、血管、骨骼和關節，完成了全球最大的全身影像項目。

UK Biobank 的首席研究員及執行長 Professor Sir Rory Collins 在新聞稿中表示：「這一影像項目的前所未有規模，比以往任何項目都大出十倍，使科學家能夠看到之前無法觀察到的疾病模式。」

目前，已有超過 1,300 篇經過同行評審的科學論文基於 UK Biobank 的影像數據發表，其中一些反映了該數據集在診斷方面的影響，例如能在不到一秒的時間內分析心臟掃描。

隨著最新數據集的推出，研究人員能夠以前所未有的方式深入人體，觀察生活的各個方面如何影響健康。

大約 15 年前，大約 100,000 名志願者報名參加這一全球最重要的影像項目。志願者 Alison 表示，她參加此項目是為了「創造一個我們都能享受的更健康的未來」。志願者們提供了詳細的數據，包括生活方式信息和血液樣本。

幾年後，UK Biobank 開始進行 100,000 次五小時的影像檢查，該項目獲得了 6,000 萬英鎊（約 $7,692,307 / 約 HK$ 60,000,000）的投資。研究人員收集了 12,000 張大腦、心臟和腹部的磁共振影像（MR）。他們還進行了頸動脈超聲檢查和全身掃描，以測量骨密度和體脂肪。

每位志願者在首次報名時也提供了相同的數據。

這些影像數據旨在幫助科學家以前所未見的深度理解疾病。西敏寺大學代謝影像學教授 Louise Thomas 表示：「現在，研究人員可以在幾秒鐘內測量幾乎每個器官和組織的大小、形狀和組成，而不再需要每人花費數小時。」

UK Biobank 的影像數據已經推動了發現科學的進展。研究人員正在開發一種健康心臟的 AI 模型，以便及早發現疾病。他們開始理解我們的器官可能在生物學上比我們年齡更大。他們揭示了心臟和大腦之間的聯繫等更多信息。如此規模的數據被輸入到機器學習平台中，使其能夠在症狀出現之前數年預測疾病。

UK Biobank 的美在於從慷慨的志願者那裡收集的數據的廣度，而影像掃描則為這些數據增添了另一層精細的細節。最近一項研究利用了 20,000 名參與者的腦部影像數據，結合活動監測和基因數據，開發了一種 AI 工具來預測誰可能會發展成阿茲海默症和帕金森病。UK Biobank 影像工作組主席 Professor Paul Matthews 在新聞稿中表示：「我迫不及待想看看 100,000 名個體的影像數據將揭示什麼！」

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台灣公司 TeamGroup 發佈了一款全新的內部 SSD，名為 P250Q-M80，具備自毀功能，能夠在按下按鈕後立即摧毀自身，確保敏感數據不會落入不法之手。這款設備主要針對需要高級別數據安全的行業，如國防、工業自動化、人工智能開發，甚至可能涉及加密貨幣錢包。

TeamGroup 在 2025 年的 Computex 展會上展示了這款 SSD，並在網絡安全類別中獲得了最佳選擇獎。

高效能存儲與安全防護
P250Q-M80 的核心是一個專用的自毀電路，能以兩種方式觸發。短按按鈕會啟動軟體層級的數據擦除，刪除所有存儲數據，同時保持驅動器的功能性。該驅動器還具備自動恢復功能，若在擦除過程中斷電，電源恢復後會自動完成擦除。

而真正的亮點是硬體層級的數據摧毀開關。按住外部紅色按鈕 5 到 10 秒，將會向 NAND 閃存芯片發送高壓脈衝，物理摧毀它們。多階段 LED 系統會提供過程的視覺確認。

TeamGroup 甚至在 Computex 的官方 YouTube 頻道上展示了這一功能，並附上了煙霧效果。

自毀過程是不可逆的。一旦觸發，該驅動器將永久失效，即使擁有硬體也無法恢復，這使其成為處理高度敏感資料的可行最後手段。用戶還可以將系統接線到與 PC 完全分開的外部按鈕，以便在需要時進行手動即時觸發。

這一功能專為高風險場景設計，如現場操作、高層企業間諜活動或任何需要不可逆數據摧毀的情況。

適用於極端環境
雖然 P250Q-M80 的自毀功能引人注目，但其規格同樣出色。該驅動器採用 PCIe Gen4x4 接口和 NVMe 1.4 協議，提供高達 7,000 MB/s 的讀取速度和 5,500 MB/s 的寫入速度。存儲選項範圍從 256GB 到 2TB，並搭載 3D TLC NAND 閃存。

該 SSD 經過工業級設計，符合軍事標準的抗震和抗振性能，並能在極端溫度下運行。該公司還擁有美國專利，專注於其寬溫操作技術，能夠根據熱區域調整傳輸速度，以保持穩定性和性能。

P250Q-M80 還包括 S.M.A.R.T. 健康監控功能，以幫助用戶隨時間跟踪驅動器健康狀況，前提是驅動器未被故意摧毀。

目前，TeamGroup 尚未公布該驅動器的價格或供應情況。對於在高風險環境中工作的人士，或者對數據安全有高度警覺的人來說，P250Q-M80 為「數據保護」帶來了全新的意義。

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經過超過 80 年的尋找，失落的日本帝國海軍驅逐艦 Teruzuki 在索羅門群島的海底被發現，為二戰期間最激烈的海上戰役之一揭示了新的面貌。

Teruzuki 是一艘於 1942 年在瓜達爾卡納爾戰役中沉沒的秋月級驅逐艦，科學家們在 Ocean Exploration Trust (OET) 的探索船 Nautilus 上發現了這艘艦艇的殘骸，位置位於 Iron Bottom Sound 海域，深度超過 800 米。

這一發現是通過遙控水下機器人 (ROVs) 進行的，並由新罕布什爾大學的無人駕駛水面船 (USV) DriX 提供聲納數據。至今，對於這艘艦艇的影像或確認的目擊記錄尚未存在，因為日本海軍的計劃在戰爭期間保持高度機密。

來自京都大學的 Nautilus 科學團隊成員 Hiroshi Ishii 表示：「能見到這艘船我感到非常幸運。事實上，我們已經超過 80 年沒有見到 Teruzuki，這凸顯了當前記錄海洋遺產的重要性。」

Teruzuki 於 1942 年服役，其名稱意為「閃亮的月亮」，設計目的是保護航空母艦免受空襲，但最終在夜間水面戰鬥中遭遇不幸。

在「堅韌的田中」雷藏海軍少將的指揮下，這艘艦艇參與了 1942 年 11 月圍繞瓜達爾卡納爾的激烈海戰。

1942 年 12 月 12 日，Teruzuki 在護送日本軍隊的補給船時，被美國魚雷擊中船尾，導致艦艇失去動力並起火。大多數船員，包括田中，幸運生還，但有九名士兵在驅逐艦沉沒時遇難。

此次發現的 19 米長的 Teruzuki 船尾殘骸，散落著深水炸彈，距主艦殼超過 200 米，幫助推翻了長期以來的理論，即深水炸彈爆炸導致了艦艇的最終沉沒。

聲納掃描確認魚雷擊中切斷了船尾，留下 Teruzuki 的前方炮塔指向天空。

NOAA Ocean Exploration 的海洋考古學家 Phil Hartmeyer 說：「發現田中少將的旗艦 Teruzuki 是由一個多學科的國際團隊共同進行的，他們記錄了其殘骸，揭示了 Teruzuki 對前敵國家及現在盟國的重要性。」

「只有通過探索我們星球未知的水域，這些關於犧牲和人類與海洋之間聯繫的重要故事才能被揭示出來。」

此次發現是由 OET 總裁 Dr. Robert Ballard 主導的持續考察的一部分，得到了 NOAA Ocean Exploration、美國海軍歷史與遺產指揮部、索羅門群島政府以及來自日本、澳大利亞和新西蘭的合作夥伴的支持。

Iron Bottom Sound 是五場主要二戰海戰的戰場，該地區的調查正在通過 NautilusLive.org 進行實時直播，讓全球公眾和專家可以跟隨進展。

Teruzuki 是此次任務中探索的第十二個二戰海洋遺產地點，還有許多其他沉船等待被發現。

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Meta Platforms Inc. 正在全力投入人工智能基礎設施，CEO Mark Zuckerberg 於週一宣布計劃投資「數百億美元」建設全球最大的 AI 超級集群。

在一篇 Facebook 貼文中，Zuckerberg 揭示了 Meta 的首個超級集群，名為 Prometheus，預計將於明年投入運行，並且還有幾個多千兆瓦的集群正在開發中。

擴展 AI 的計算能力
其中一個項目名為 Hyperion，設計目標是未來幾年內擴展至驚人的 5 千兆瓦計算能力。

「我們稱第一個為 Prometheus，將於 2026 年上線。我們還在建設 Hyperion，未來幾年內將能擴展至 5GW。我們還將建設多個巨型集群，其中一個的範圍就覆蓋了曼哈頓的一部分，」這位 41 歲的科技巨頭在社交媒體平台上寫道。

他還引用了行業出版物 SemiAnalysis 的報告，該報告指出 Meta 有望成為首個啟動超過 1 千兆瓦計算能力的 AI 實驗室。

這一舉措標誌著 AI 軍備競賽的重大升級，Meta 旨在縮小與 OpenAI 和 Google 等行業競爭對手之間的差距。

這些超級集群對於訓練日益複雜的 AI 模型和運行大型工作負載至關重要，涵蓋生成式 AI、計算機視覺和機器人技術等領域。

「Meta Superintelligence Labs 將擁有行業領先的計算能力，以及每位研究人員的計算能力將遠超其他公司，」Zuckerberg 寫道，並將這一努力定位為 Meta 長期 AI 目標的核心。

大力招聘人才
這一公告恰逢 Meta 加大對 AI 人才招聘和投資的力度，近期與 Scale AI 的 140 億美元交易就是明證。今年 6 月，該公司成立了 Meta Superintelligence Labs，將精英 AI 研究人員和工程師聚集在一起。

Meta Superintelligence Labs 將由前 Scale AI CEO Alexandr Wang 和前 GitHub 首席執行官 Nat Friedman 領導，這是 Meta 在 Scale 投資 143 億美元後，積極推進吸引頂尖 AI 人才的一部分。

Zuckerberg 對 Meta 在 AI 領域的進展感到不滿。隨著 Meta 今年早些時候推出的 Llama 4 大型語言模型反響平平，該公司正努力改進其 AI 開發方法，力求與競爭對手持平或超越。

「在我們的超智能計劃中，我專注於建立行業內最精英、人才密集的團隊，」他在 Facebook 貼文中表示。

根據媒體報導，這家 Instagram 母公司已經聘請了來自 Apple、Anthropic 和 OpenAI 的高管加入其新的 Superintelligence Labs 部門。

自從開始大規模招聘 AI 領域的優秀人才以來，Zuckerberg 已經提供了價值 1 億美元的工作機會。

「我們有資本來實現這一目標，」他在同一篇貼文中說。

在 4 月，Meta 將其 2025 年的資本支出預期提高至 640 億至 720 億美元，進一步強調了其在 AI 競爭中增強自身地位的推進。

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