研究人員最近揭示了一種新型排序機器，這可能促進對人類生命在最初幾周如何形成的理解。該系統由華盛頓大學與Brotman Baty Institute合作開發，使科學家能夠比以往更有效地分離這些細胞模型。

Gastruloids是源自幹細胞的模型，重現了早期胚胎發育的一個關鍵階段：懷孕第3周，此時身體的三個主要胚層開始形成。由於這一新模型避免了與真實胚胎相關的倫理問題，為不願或無法使用真實胚胎的科學家提供了一個更乾淨、更簡單的研究環境。

“研究人員可以在幾天內同時培養數百個大小一致的gastroloids，因此gastroloids易於操作和追蹤，用於各種實驗，”作者Ian Jan表示。

“然而，缺乏自動排序平台以分離單個gastroloids限制了對每個gastroloid差異的研究。”

精確的培養皿操作
為了生成gastroloids，科學家將人類多能幹細胞排列在實驗室培養皿上的定義圓形群落中。三到四天後，數百個微型gastroloids開始出現，每個都在靜靜地重現三周大胚胎的藍圖。

然而，處理如此大量的樣本成為一項挑戰。沒有自動系統，研究人員不得不手動識別、排序和研究每個gastroloid，這是一項繁瑣的任務，容易引入人為錯誤並限制實驗範圍。

為了解決這一問題，研究團隊開發了一個全自動排序平台，該平台包含顯微鏡、數字相機、滑動平台和操作微型浮筒的工具，這些浮筒是gastroloids生長的小平台。

“我經常使用的類比是，想像一個抓娃娃機，但裡面不是毛絨玩具，而是有細胞的微型浮筒，”Jan表示。

有了這個系統，研究人員現在可以在之前所需時間的一小部分內篩選數百個gastroloids，極大提高了發育研究的效率。

“缺乏自動排序平台以分離單個gastroloids限制了對每個gastroloid之間異質性的研究，而每個gastroloid由多個細胞組成，這些細胞都在經歷劇變，”Jan說。

推進遺傳疾病研究
自動化不僅節省了時間，還為科學家提供了一個難得的機會，深入研究人類生長的細微差異，研究通常在大規模研究中被忽視的分子特徵。

由於每個gastroloid可能略有不同，每個都成為進入遺傳漂移和表觀遺傳影響早期胚胎發育的護照。

根據Jan的說法，這項技術的另一種應用是使用gastroloids來模擬異常數量的染色體，稱為非整倍體。值得注意的是，具有不同比例非整倍體細胞的gastroloids揭示了一種自我修正機制，這為胚胎發育的堅韌性提供了見解。

這一新系統有望加速發育生物學、遺傳研究和再生醫學的發現，使分離和分析這些微妙差異變得更容易。

“探究單個gastroloids可以揭示內在變異，這可能反映人類胚胎發育的多樣性，”Jan表示。

該研究已發表在《APL Bioengineering》期刊上。

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全球最大的工業研究機構近日宣布計劃開發首個大型容錯量子電腦，預計在本世紀末實現實用且可擴展的量子計算。

科技公司 IBM（亦稱為 Big Blue）透露，其創新產品 Starling 將能在 200 個邏輯量子位上運行超過 1 億個量子閘。這項技術預計將在 2029 年於紐約州 Poughkeepsie 的新 IBM 量子數據中心建成，並將執行的操作數量是當前量子電腦的 20,000 倍。

Starling 將成為後續系統 IBM Quantum Blue Jay 的基礎，後者將擁有 2,000 個邏輯量子位，並能執行 10 億次操作。

IBM 在最近發佈的量子路線圖中概述了開發實用型容錯量子電腦的計劃。該公司表示，未來量子系統的完整計算狀態將需要的內存超過當前世界上最強大的超級計算機總和的 10 的 48 次方。

IBM 官員表示：「使用 Starling，使用者將能夠充分探索其量子狀態的複雜性，這超出了當前量子電腦所能訪問的有限特性。」

Starling 將成為全球首個大型容錯量子系統。這種具備數百或數千個邏輯量子位的量子電腦可執行數億至數十億次操作，並有助於加速藥物發現、材料研究及化學領域的時間和成本效率。

然而，與傳統電腦類似，量子電腦也需要進行錯誤修正，以在無故障的情況下運行大規模工作負載。為此，邏輯量子位由物理量子位組成，這些物理量子位是量子信息的基本單元，能在計算過程中檢測和修正錯誤。

IBM 強調：「創建能夠執行量子電路的更多邏輯量子位，並盡可能減少物理量子位的數量，對於大規模量子計算至關重要。」

IBM 董事長兼首席執行官 Arvind Krishna 表示，IBM 正在引領進入下一個量子計算層級。據他所述，這一計劃得到了公司推出 Quantum Loon 的支持。該處理器將在今年晚些時候測試 qLDPC 代碼所需的組件，包括長距離量子位耦合器。

IBM 還計劃在 2026 年推出首個模塊化處理器 Quantum Kookaburra，旨在同時存儲和處理編碼的量子信息。該系統將整合量子內存與邏輯運算，成為擴展大型容錯量子系統的基礎構建塊。

此外，該公司計劃在 2027 年發佈 Quantum Cockatoo，將兩個 Kookaburra 模塊通過「L-couplers」連接，實現量子芯片的更大網絡系統。

IBM 正在利用一種新設計來解決容錯問題，該設計採用量子低密度奇偶檢查（qLDPC）代碼。這種方法大幅減少了所需的物理量子位數量，與其他主要錯誤修正方法相比，能降低約 90% 的開銷。

該公司還發佈了兩篇技術論文來解釋這一方法，其中一篇顯示了 qLDPC 代碼如何提高指令處理和操作效率，另一篇則揭示了如何利用傳統計算資源實時管理錯誤修正和解碼。

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MIT 的研究人員開發了一種基於機器學習的自適應控制算法，旨在幫助自動無人機減少突發風速帶來的不可預測影響。隨著社會對無人機在緊急救援和重要物資配送等方面的依賴日益增加，無人機在多風環境中較小的體型使其更容易偏離航線。

這一新控制系統的人工智能模型能夠從 15 分鐘的飛行時間中收集的少量觀察數據中學習所需的所有信息。MIT 團隊使用了一種稱為元學習的技術，使系統能夠根據周圍的氣候條件和擾動自動選擇最佳的優化算法。

根據 MIT News 的報導，這種自適應控制系統在模擬中實現了比基準方法低 50% 的航跡跟踪誤差，並且在遇到訓練時未見過的新風速時表現更佳。這一系統有助於無人機更高效地運送重物，並能在強風中監控環境。

Navid Azizan，該控制系統論文的主要作者表示：「這些組件的同時學習賦予了我們的方法力量。通過利用元學習，我們的控制器能自動做出最適合快速適應的選擇。」

許多無人機控制系統使用一種稱為梯度下降的優化算法，該算法用於估算未知數據，以儘量保持無人機的航跡。梯度下降屬於一個更大的算法家族，稱為鏡像下降。Azizan 解釋道：「鏡像下降是一個通用的算法家族，對於任何給定的問題，某些算法可能比其他算法更適合。我們的方法自動化了這一選擇。」

最終，這一算法使無人機能夠不斷重新計算應該使用多少推力來抵消強風的影響。研究人員在模擬和實驗中顯示，他們的方法顯著減少了航跡跟踪誤差。

該團隊將繼續改進其系統，旨在增強其應對多種擾動的能力。例如，突發的運動可能會導致包裹在飛行中移動，特別是當包裹內含液體時。團隊還希望探索持續學習，這將使系統能在不重新訓練的情況下適應新擾動。

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一種新型的柔性機器手臂即將問世，這款類似章魚的機器人將完全不依賴於電線或內部電子元件。來自萊斯大學的工程師們發佈了一款由激光束控制的柔性機器手臂。

這款柔性機器手臂能夠執行意想不到的複雜任務，從避開障礙物到精確擊球，均能輕鬆應對。萊斯大學的博士生 Elizabeth Blackert 表示：「這是首次展示對光響應材料進行實時、可重構、自動控制的柔性機器手臂。」

研究團隊指出，這項技術的發展可能會對植入式外科設備和工業機械等多個領域產生積極影響。這款機器手臂的運動原理在於一種名為偶氮苯液晶彈性體的光響應材料。

最近幾年，柔性機器手臂的發展取得了重要進展。例如，中國最近發佈了一款靈感來自章魚的機器手臂，能夠承載高達自身重量 260 倍的負載。然而，目前的標準機器人依賴於固定關節，這限制了其運動範圍。

材料科學與納米工程助理教授 Hanyu Zhu 表示：「使用柔性材料製作機器人的一大挑戰是，它們要麼受到束縛，要麼功能非常簡單且預先確定。」他補充說：「構建可遠程和隨意編程的柔性機器人需要材料開發、光學系統設計和機器學習能力的獨特結合。」

這款機器手臂的運動原理在於偶氮苯液晶彈性體，這種獨特的聚合物在藍色激光光照下會收縮，然後在黑暗中迅速放鬆並重新生長。快速的反應對於實時控制至關重要。Blackert 指出：「當我們在材料的一側照射激光時，收縮使材料向該方向彎曲。我們的材料像花莖朝向陽光一樣向激光光線彎曲。」

在運動控制方面，研究人員使用了一種稱為空間光調制器的專用設備，將單一激光束分割成多個「束流」。每個束流提供靈活的控制：可以瞄準手臂的不同部位，調整強度，並能開關切換。

團隊表示，這款手臂可以在任何所需位置彎曲或收縮，類似於章魚觸手的流動動作。那麼，這款由光控制的機器人如何執行複雜任務，如避開障礙或擊球呢？這正是機器學習發揮作用的地方。

研究團隊開發了一種卷積神經網絡，這是一種用於圖像識別的人工智慧技術。該網絡通過展示各種光模式及其所對應的手臂動作進行訓練。

目前的原型為平面，能在二維空間內移動。研究人員預見未來會有三維版本，可能配備額外的傳感器和攝像頭。Blackert 表示：「這是邁向更安全、更具能力的機器人技術的一步，適用於從植入式生物醫學設備到處理柔性物品的工業機器人等多種應用。」

理論上，這項技術能夠製造出幾乎無限制自由度的機器人，大大超越傳統剛性關節機器人的能力。

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NATO 必須將其空中和導彈防禦能力提高 400%，以有效應對俄羅斯日益增長的威脅，NATO 秘書長 Mark Rutte 於週一在倫敦的一次重要國防政策演講中表示。

他的言論強調了該聯盟在其東部邊界不斷加劇的不穩定局勢中，對「集體防禦的量子飛躍」的推動。

Rutte 的評論是在與英國首相 Keir Starmer 在 10 Downing Street 會晤之前發表的，並且距離即將於海牙召開的 NATO 峰會只有幾週時間，該峰會預計將正式採納一項重要的國防開支擴張。

Rutte 在 Chatham House 表示：「我們在烏克蘭看到俄羅斯如何從空中施加恐怖」，提到俄羅斯持續對平民和軍事目標進行長程導彈和無人機攻擊。「因此，我們將加強保護我們天空的防護罩。」

根據 Rutte 的說法，NATO 未來的威懾姿態將需要數千輛額外的裝甲車、數百萬發炮彈，以及目前空中和導彈防禦能力的四倍增強。

這些需求反映了在烏克蘭觀察到的戰場現實，儘管 NATO 的間接參與有限，但俄羅斯的火力仍持續造成戰略性損害。

Rutte 說：「希望不是一種策略。NATO 必須成為一個更強大、更公平和更具殺傷力的聯盟。」

在 2% 的底線之上
目前，NATO 的 32 個成員國中，只有 22 個達到或超過該聯盟的最低國防開支基準，即 GDP 的 2%，這一目標最早在 2014 年威爾士峰會上達成。

Rutte 正在倡導一項更具侵略性的承諾：將核心防禦開支提高至 GDP 的 3.5%，並為關鍵的雙重用途基礎設施（如道路、機場和海港）再增加 1.5%。

這一新提案將與美國總統 Donald Trump 長期以來所提出的要求相一致。

Trump 一直批評 NATO 的分擔模式，並公開提出盟友應將國防開支提高至 GDP 的 5%，否則將面臨失去美國安全保證的風險。

Rutte 表示有信心這一擴大目標將在 6 月 24日至 25 日的海牙首腦會議上獲得各國元首的支持。

他的言論反映了更廣泛的歐洲認識，即 NATO 必須變得更加自給自足，因為美國的防禦承諾在 Trump 的影響下變得越來越有條件。

英國重新配置以應對高強度衝突
與此同時，英國正在進行自冷戰以來最全面的國防改革。

首相 Starmer 承諾到 2027 年將國防開支提高到 GDP 的 2.5%，並在 2034 年之前設定長期目標為 3%。

最近的英國國防公告包括建造下一代核動力潛艇、擴大彈藥生產以及重新調整英國陸軍以應對歐洲的高強度作戰。

英國國防部將這一舉措描述為將英國轉變為「戰鬥準備、裝甲俱全的國家」。

英國、法國和德國正努力加強 NATO 在歐洲的角色。這一點非常重要，因為美國正越來越專注於自身利益。

隨著 NATO 為即將召開的重要峰會做準備，Rutte 的信息明確：歐洲不能再僅僅依賴美國的保護。

該聯盟必須武裝自己，重新組織，並為與強大而具有侵略性的俄羅斯的持續競爭做好準備。

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三菱扶桑卡車與巴士（MFTBC）宣佈一項重要的電動車電池更換計劃，這是為了支持日本在 2050 年前減少 46% 排放的目標而展開的國際合作。

這家日本卡車和巴士製造商與三菱汽車、美國初創公司 Ample 及物流公司 Yamato Transport 合作，計劃在 2025 年 9 月之前在東京推出可更換電池的電動車（EV）及全自動更換站。

這項多年的試點計劃將啟動 150 輛可更換電池的商用電動車，並在城市最密集的區域建立 14 個模塊化電池更換站。

該計劃獲得東京市政府「促進新能源技術發展支持計劃」的支持，旨在幫助日本在 2030 年之前將溫室氣體排放量從 2013 年的水平減少 46%，並在 2050 年實現碳中和。

這一向可持續交通的重大轉變，源於 2024 年在京都進行的一項小型試點，該試點展示了跨品牌電池更換在商業配送和計程車服務中的可行性。

該測試涉及 Yamato Transport、MFTBC 和加州的電池更換公司 Ample，證明了 Ample 的平台能夠高效運作於不同車型和製造商之間。

這次的項目將擴大，增加參與的車輛和製造商數量，其中 MFTBC 將提供其 eCanter 輕型電動卡車，而三菱汽車則提供其緊湊型 kei-class Minicab EV 進行配送。

此外，作為日本最大的物流公司及早期電動車隊的採用者，Yamato Transport 將成為第一個主要客戶，使用這些可更換電池的電動車進行最後一公里的配送。

根據三菱汽車的新聞稿，「截至 2022 年，交通部門約佔日本總 CO2 排放量的 19%，因此商業車隊的電動化成為日本減碳努力的戰略重點。」

根據這家知名汽車製造商的說法，該計劃的技術優勢在於 Ample 的突破性電池更換基礎設施，旨在最小化充電過程中的車輛停機時間。

該公司表示：「東京聯盟的目標是將電池更換時間縮短至僅 5 分鐘。與傳統充電或加油不同，電池更換是全自動的，駕駛員無需下車。」

此外，由於整個過程完全自動化，這大大減少了與電動車充電相關的後勤和勞動挑戰，為像東京這樣繁忙的城市中的高使用率車輛提供了實用而高效的解決方案。

每個模塊化站點都設計得緊湊且可快速部署，適合城市環境。然而，根據三菱汽車的說法，這些站點有潛力為不僅僅是電動車車主的更廣泛用戶提供服務。

該公司最後表示：「未來的電池更換站部署還可以提供電網服務，例如儲存可再生能源，進一步加強其對減少溫室氣體排放的貢獻。」

該聯盟旨在展示電池更換如何滿足商業電動車運營者的實際需求，並在日本最大城市建立強大的電池交換基礎設施。此舉也歡迎更多汽車製造商、車隊和物流公司參與，以擴大其影響範圍。

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首爾國立大學工程學院的研究人員開發出一種新型電極，用於水電解過程中，無需金屬催化劑，且具備自我修復能力。這一進展對於綠色氫氣的生產具有重大意義，因為全球正在尋找減少對化石燃料依賴的方法。

隨著各國競相實現「淨零」排放目標，風能和太陽能等技術日益受到重視。這些技術能夠產生清潔電力，但在重型運輸或製造等高功率應用中效果有限。

氫氣作為化石燃料的良好替代品，具有高能量密度。然而，目前的生產方法碳排放密集，妨礙了淨零排放的目標。

水電解是生成氫氣最簡單的方法之一，並且可以利用清潔電力進行無排放的生產。然而，這一方法依賴使用貴金屬製成的催化劑，這使得過程成本高昂。

通過轉向無催化劑電極，韓國研究人員在綠色氫氣生產上取得了重大進展。

研究團隊由首爾國立大學化學與生物工程系的教授 Jeyong Yoon 和 Jaeyune Ryu 領導，他們開發了一種新方法，僅使用鎳來製作電極。

通常，這些電極會塗覆金屬催化劑，但隨著時間的推移會降解，必須更換，這使得過程變得昂貴。擺脫依賴催化劑的方法有助於降低生產成本；然而，電極仍然會隨著時間的推移而降解。

為了解決這一問題，研究人員使用了一種稱為動態極化控制的方法，允許電極有短暫的休息時間。通過對電極施加微弱的還原電壓，研究人員使溶解在電解液中的微量鐵重新附著到電極表面。

然後，鐵與鎳結合，形成一層高活性的氧氣產生催化劑層，改善反應性能並賦予其自我修復機制。

這一經濟且可擴展的方法已通過超過 1,000 小時的穩定電解槽運行進行了驗證，即使在每平方厘米 1 A 的高電流密度下也能成功運行。為進一步證明成功並不限於實驗室規模的設置，研究人員設置了一個每個電池 25 平方厘米的三堆電池系統，並成功運行了數百小時。

“這項研究不僅僅是優化操作條件，”共同領導該研究的 Jaeyune Ryu 表示。“這是一項基礎應用研究，系統性地闡明了電極/電解液界面上的複雜電化學相互作用，並成功地在實際系統中實現了這些原理。這是一個理論洞察和工業相關性有效展示的案例。”

這一方法將促進氫氣的生產，並幫助韓國轉型為氫經濟，這已被該國確定為實現碳中和的 12 種核心方法之一，並在全球領先。

“無需依賴催化劑的氫氣生產方法是一項變革性策略，可以大大改善綠色氫氣的經濟性和可擴展性，”Jeyong Yoon 在新聞稿中補充道。“這一成就標誌著氫經濟技術朝向碳中和的真正轉折點。”

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一款通用人形機器人已在中國的一家汽車工廠投入使用，推進智能製造的努力。

根據中國媒體報導，這款名為 AlphaBot2 的機器人由深圳的 AI² Robotics 開發，現已能執行多種任務，包括質量檢查、組裝、物流和維護。

此次部署標誌著中國汽車行業首個本土開發的全場景體現 AI 模型的驗證。

此次推出緊隨 AI² Robotics 與東風柳州汽車有限公司（DFLZM）上週簽署的戰略合作協議。雙方將探索體現 AI 在汽車製造中的應用，以推動技術升級並提升生產力。

在四月份，UBTech 的 Walker S1 人形機器人在 Zeekr 的 5G 智能電動車工廠完成了首次多機器人協作訓練，涵蓋多項任務和場景。

AlphaBot2 代表了由該公司 Alpha Brain 系統驅動的新一代智能終端。該機器人具備先進的空間智能和快速學習能力，能在無需事先訓練的情況下執行各種任務，並能迅速適應新的或變化的環境。

AlphaBot2 的設計體現了 Alpha Brain 在全身控制和全球感知方面的能力，擁有穩健的硬件架構。其提供 360°×360° 的空間感知，擁有超過 34 個自由度，並配備腰部和腿部升降機制，垂直工作範圍為 0–240 cm。AlphaBot2 的電池壽命超過六小時，支持持續不間斷的操作。

根據 AI² Robotics 的說法，AlphaBot2 具備 700 mm 的單臂伸展（不包括末端執行器）、寬廣的操作範圍、靈活的操控能力，以及超過六小時的持續運行時間，非常適合搭配新推出的 GOVLA AI 模型進行通用智能機器人的部署。

根據《全球時報》的報導，AlphaBot2 設計為不斷將真實工業數據反饋至 AI² Robotics 自主開發的體現大型模型，增強其空間智能和學習能力。這一反饋循環使系統能在越來越複雜的應用場景中提升性能。

該公司表示，通過直接從現實環境中學習，該模型加深了對任務具體細節的理解，從而提高了機器人操作的效率、精度和穩定性。

GOVLA 模型於 2025 年 4 月發佈，是一個基於 AI²R Brain 平台的先進視覺-語言-行動（VLA）系統。該系統設計為適應桌面和開放環境，能協調單臂至全身任務，並處理從簡單到複雜的長期場景操作。

配備 GOVLA 的 AlphaBot2 克服了傳統機器人的限制，實現了近似人類的靈巧性，使其能在動態環境中執行各種任務。

在 DFLZM 的設施中，AlphaBot2 展示了超過 34 個自由度的全身協調能力、360 度的移動性和自主導航能力。它執行長時間的精確任務，同時協調手臂、軀幹和底盤，以滿足靈活的混合型汽車生產線的需求。這一技術顯著縮短了部署時間，並能迅速適應各種任務。

在實際應用中，AlphaBot2 能夠自主高精度地舉起和放置物品，使用實時環境感知規劃最佳的推車拖曳路線，並通過協調的視覺、決策和運動系統執行複雜檢查，如門檢查和防護布應用。

專家認為，工業製造、商業服務和家庭陪伴是體現 AI 的主要用途，其中製造業居於領先地位。《全球時報》報導指出，中國強大的工業基礎促進了更深入的整合，提升了人形機器人處理工具和執行複雜任務的能力。

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在 1707 年，一艘滿載財寶的船隻正前往哥倫比亞的卡塔赫納，卻遭到襲擊並沉沒。這艘船是傳奇的西班牙戰艦聖荷西號，被認為是世界上最著名的沉船之一。

自 2015 年發現以來，這艘深海幽靈船經歷了密集的科學審查。最近，從散落在沉船周圍的金幣中獲得的新細節已明確確認了其身份。

這些發現提供了有力的證據，證明這確實是聖荷西號——西班牙王室最重要貨運艦隊的失落旗艦。

當它沉沒時，這艘船正運載著高達 200 噸（180 公噸）的黃金、白銀和未加工寶石。據報導，這些財寶的現值可能高達 170 億美元 / 約 HK$ 1,326 億。然而，粗製金幣的確切數量仍然未知。

這些金幣散落在距哥倫比亞海岸約 1,970 英尺（600 米）深的海底附近。

在 16 世紀至 18 世紀期間，西班牙艦隊定期將珍貴的皇家貨物從美洲領土運送到伊比利亞半島。其中一個重要例子是 Tierra Firme 船隊，專門連接西班牙的卡迪斯與南美的重要樞紐，如新格蘭達王國（哥倫比亞）和秘魯總督區。

“由聖荷西號指揮的 Tierra Firme 船隊擁有獨家壟斷權，負責運輸南美與伊比利亞半島之間的皇家財寶，”來自哥倫比亞海軍學院和哥倫比亞人類學與歷史研究所的首席研究員 Daniela Vargas Ariza 表示。

在 1708 年，聖荷西號在遭到英國軍艦襲擊時遭遇了悲劇性的結局。據《Live Science》報導，這艘宏偉的聖荷西號因其火藥庫的爆炸而沉沒在哥倫比亞海岸。

2015 年，哥倫比亞政府宣佈已在卡塔赫納附近找到聖荷西號。隨後，哥倫比亞海軍於 2021 年和 2022 年進行了四次探險，使用遠程操作的潛水器。

這些探險導致在海床上識別出數枚未識別的金幣。此外，沉船周圍還有來自貨物的文物、火槍和日常生活用品。

歷史記錄的 corroboration 強烈表明這些金幣是當年從秘魯運送的一批重要財寶的一部分。

“金幣是確定日期和理解物質文化的重要文物，特別是在沉船背景下，”Vargas Ariza 表示。“手工鑄造、不規則形狀的金幣——在英語中稱為 cobs，在西班牙語中稱為 macuquinas——在美洲使用了超過兩個世紀。”

研究人員使用潛水器拍攝的高解析度數位影像，運用了攝影測量技術來創建金幣的精確三維重建。這項廣泛的檢查以及其他來源使研究人員能夠確定這些金幣是在公元 1707 年在現今秘魯的利馬鑄造的。

研究團隊成功識別了金幣表面的關鍵符號。卡斯蒂利亞和萊昂皇冠的獨特紋章確認了這艘船的西班牙來源。

這些證據堅定地確認了這艘沉船的身份為一艘在 1707 年後沉沒的西班牙戰艦。

不過，這一驚人的發現伴隨著激烈的法律爭議。哥倫比亞政府希望回收沉船的文物以用於未來的博物館，但西班牙對此提出異議，聲稱擁有其海軍艦艇的沉船無論年齡如何。這些發現已發表在《Antiquity》期刊上。

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為了加強空中反海雷能力，美國海軍已向 BAE Systems 發佈了一份價值 1,050 萬美元 / 約 HK$ 81,900,000 的固定價格合約修訂。該合約本週由美國國防部宣布，資金將用於交付 MK64 Mod 0 爆炸物消除裝置和光纖卷軸套件，這些設備是空中海雷中和系統（AMNS）- Archerfish 的一部分，該系統旨在以精確和快速的方式中和海軍水雷。

該修訂是先前授予合約的一部分，根據協議的工作將完全在英國朴茨茅斯執行，預計將於 2027 年 12 月完成。這筆金額為 10,519,547 美元 / 約 HK$ 82,000,000 的經費將在合約授予時全數撥款。

海軍海洋系統指揮部（NAVSEA）負責管理該合約，總部位於華盛頓特區。Archerfish 系統，亦稱 MK64 Mod 0，是海軍空中反海雷策略中的重要組成部分。

Archerfish 最初由 BAE Systems 為英國皇家海軍開發，並在 AMNS 計劃下被美國海軍採納，成為海軍的通用中和器，是一種輕量級、精確導引的彈藥，專門用於摧毀淺水和深水中的底部及錨定海雷。

該系統可從 MH-60S 直升機、無人水面載具（USVs）和小型船隻發射，並由光纖遙控系統引導，確保實時指揮和控制。系統使用雙模式推進系統，快速模式用於從發射平台迅速投放，而懸停模式則用於在目標水雷附近進行精確打擊。

Archerfish 系統的核心集成了定向能彈頭、先進的聲學定位、電子掃描聲納和視覺成像工具。該系統通過光纖電纜向操作員傳輸實時視頻和聲納反饋，使其能夠在引爆前精確識別目標。

Archerfish 能夠區分和摧毀確認的威脅，同時移除非水雷目標，以清理水下作戰空間。

BAE Systems 將 Archerfish 設計為一個獨立的模組化系統，優化了靈活性、成本效益和快速部署。其低單位成本、緊湊設計以及能夠適配各種海軍平台，包括小型艦艇和無人系統，使其成為遠征海雷戰的首選解決方案。

根據 BAE Systems 的開發，Archerfish 系統的掃雷時間比傳統方法縮短了四倍。其彈頭設計為不敏感彈藥（IM），使其在儲存和處理上更安全。緊湊的設計也允許攜帶更多武器，提高任務耐力。

Archerfish 的訓練版本為無害型，並可重複使用，允許進行多次訓練而無需使用實彈。美國海軍及其盟軍信任 Archerfish 系統，顯示其可靠性和有效性。

此次新合約突顯了 Archerfish 對美國海軍海雷戰略的重要性，並展示了在未來海洋作戰中使用遙控中和器的價值，這在速度、準確性和人員安全方面至關重要。

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烏克蘭再次對俄羅斯空軍基地發動攻擊，據報導摧毀了超過 8,200 萬英鎊（約 $110.5 百萬 / 約 HK$ 861.9 百萬）的資產。被摧毀的裝備包括一架米高揚-古列維奇 MiG-31 K 和一架蘇霍伊 SU-30/34，這兩者對俄羅斯空軍至關重要。

MiG-31 K 是俄羅斯少數能夠發射其毀滅性 Kinzhal 超音速導彈的飛機之一，並且經常參與對烏克蘭的空中出擊。據報導，烏克蘭的攻擊發生在 6 月 9 日的夜間，目標是位於下諾夫哥羅德地區的薩瓦斯雷卡空軍基地。

該空軍基地距離前線約 404 英里（650 公里），位於俄羅斯境內。這次攻擊的意義在於，Kinzhal（「匕首」）超音速導彈被宣稱無法被現有的空中防禦系統攔截。

Kinzhal 導彈的速度可達約 10 馬赫（12,348 公里每小時），射程約為 300 英里（484 公里）。每枚導彈的成本約為 1,100 萬英鎊（約 $14.82 百萬 / 約 HK$ 115.4 百萬）。MiG-31K 噴氣機經過特別改裝以發射 Kinzhal 導彈，因此摧毀這些飛機削弱了俄羅斯投射高速、遠程導彈威脅的能力。

此次攻擊顯示出烏克蘭的長距離無人機能力有所提升，這對俄羅斯來說是戰略和心理上的雙重打擊。儘管俄方官員聲稱成功擊退了無人機攻擊，但視頻和目擊者報導顯示出煙霧和爆炸，與成功打擊的情況一致。這次攻擊距離烏克蘭另一項名為「蜘蛛網行動」的無人機攻擊僅過了一周左右。

此次攻擊使用了 117 架無人機，從位於俄羅斯境內深處的隱蔽卡車發射。根據烏克蘭安全局（SBU）的說法，約有 40 架飛機在此次打擊中受損。

這些受損的飛機包括戰略轟炸機如 Tu-95 和 Tu-22M3，以及一架 A-50 雷達飛機，估計損失總額約為 70 億美元（約 HK$ 546 億）。

作為對這些攻擊的回應，俄羅斯在 6 月 9 日對基輔發動了迄今為止最大的空中攻擊，這次攻擊動用了約 500 架無人機和導彈，對烏克蘭首都的部分地區造成了嚴重破壞。

專家指出，這類規模的攻擊旨在試圖耗盡烏克蘭的空中防禦能力，特別是在烏克蘭加強其長距離無人機戰爭的背景下。近期的攻擊也可視為預防性壓制，試圖削弱烏克蘭的空中防禦基礎設施。

未來的無人機襲擊（如摧毀 MiG-31K 的那次）將變得更加困難。烏克蘭已證明能夠繞過俄羅斯的空中防禦，削弱這一能力對俄羅斯的戰爭努力至關重要。

這些攻擊迫使俄羅斯重新分配其防禦資源，延遲行動，並可能將飛機重新部署到更東部，這影響了其打擊的後勤和時機。分析人士指出，如果烏克蘭繼續摧毀俄羅斯昂貴且難以替代的設備，將對普京造成軍事和政治上的雙重壓力。

從整體形勢來看，過去幾周的事件顯示雙方都不會退讓，並且雙方正陷入升級的交鋒中。和平談判停滯不前，外部努力似乎未能產生顯著影響。

這些事件還顯示無人機戰爭正在重塑戰場，將原本安全的區域，甚至數百公里以外的地區，變成合法的攻擊目標。

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電子商務巨頭 Amazon 宣布將在美國賓夕法尼亞州進行歷史上最大的投資，投入 200 億美元 / 約 HK$ 1,560 億元建設兩個大型數據中心綜合體。

其中一個綜合體已在核電廠附近開工，Amazon 計劃將其直接連接到該核電廠以獲取電力，此舉引起了聯邦監管機構的關注。

根據 Amazon Web Services 全球數據中心副總裁 Kevin Miller 的透露，第一個數據中心綜合體將位於費城以北，而第二個綜合體則計劃在賓夕法尼亞州東北部的 Susquehanna 核電廠旁建設，將從該電廠獲取電力。

另一個數據中心將位於 Fairless Hills 的物流園區 Keystone Trade Center，該地曾是美國鋼鐵公司的一座鋼廠。Amazon 表示，該數據中心將通過電網供電。

賓夕法尼亞州州長 Josh Shapiro 表示，此次投資將成為該州歷史上最大的私營部門投資。在 Berwick 的新聞發布會上，他指出這只是開始，州政府計劃與 Amazon 合作，為該州增設更多數據中心。

賓夕法尼亞州的年輕勞動者已經因尋找新機會而離開該州，Shapiro 將此次投資視為扭轉這一趨勢的第一步。他在會上表示：「我們長期以來目睹賓夕法尼亞州的人才流失。不再如此，現在是重建這些社區並進行投資的時候。」

在核電廠的背後，Talen Energy 作為 Susquehanna 核電廠的主要擁有者，去年以 6.5 億美元 / 約 HK$ 50.7 億元的價格將其附近的數據中心及土地出售給 Amazon。這筆交易將使 Amazon 最終能夠使用 960 兆瓦的電力，這大約是該電廠產能的 40%，足以供應超過 50 萬個家庭，可能會以溢價價格供應。

目前，Amazon 正在拆除該數據中心，以在同一土地上建設一個更大規模的數據中心。然而，Talen 與 Amazon 之間的直接供電協議目前因聯邦能源監管委員會的審查而暫停。

自 2024 年初以來，Amazon 已在密西西比州、印第安納州、俄亥俄州和北卡羅來納州各自承諾約 100 億美元 / 約 HK$ 780 億元的數據中心項目，以加強其基礎設施，旨在與其他科技巨頭競爭，滿足日益增長的人工智能產品需求。

人工智能的快速增長推動了對能源需求高的數據中心的需求，這些中心需要電力來運行伺服器、存儲系統、網絡設備和冷卻系統。

對於大型科技公司而言，將數據中心直接連接到電廠能節省數年時間，並比通過擁擠的電網獲取電力更為迅速。

不過，這項交易引發了人們對於是否向大型科技公司提供直接電力會減少其他用戶的供應並避免電網改善費用的擔憂。聯邦能源監管委員會仍在審查 Amazon 的案件，並因程序原因阻止了該交易。

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烏克蘭正致力於將切爾諾貝利禁區及附近的斯拉夫蒂奇市轉型為國際旅遊和教育中心，這一舉措象徵著堅韌不拔的精神。目標在於保護1986年核災難的悲劇遺產，同時促進一個受到戰爭深刻影響地區的經濟復甦。

根據《世界核新聞》的報導，切爾諾貝利核電廠和斯拉夫蒂奇市的當局已簽署合作備忘錄，以推動可持續旅遊。計劃是將這些地點不僅作為歷史反思的目的地，還作為全球對核安全、環境恢復和人類韌性的認識平台。

這一舉措是烏克蘭更廣泛的戰後復甦戰略的一部分，該國正在從俄羅斯的全面入侵中恢復。通過重新構思這些標誌性地點，烏克蘭希望將數十年的艱辛轉變為一個以學習、進步和國際合作為特徵的未來。

斯拉夫蒂奇與切爾諾貝利：災難與生存的城市
斯拉夫蒂奇是在切爾諾貝利核爆炸後從零開始建設的。該市位於距受損反應堆約45公里（28英里）處，建設的目的是安置來自附近城市普里皮亞季的工人，由於輻射風險，該城市不得不在一夜之間被放棄。自那以後，斯拉夫蒂奇一直與災難的遺產及其後果的管理者緊密相連。

1986年切爾諾貝利核電廠4號反應堆的爆炸導致了4,200平方公里（約1,622平方英里）的禁區的形成。由於放射性污染，這片廣大區域被認為對人類居住過於危險。

然而，隨著時間的推移，這個禁區吸引了研究人員、紀錄片製作人和希望親身見證歷史上最嚴重核災後果的遊客。

在2022年戰爭之前，切爾諾貝利逐漸成為一個旅遊熱點。導覽遊帶領遊客參觀如普里皮亞季鬼城和雄偉的新安全圍護結構等令人毛骨悚然的地標。這些訪問不僅是觀光機會，更是核歷史和危機管理的課程。

俄羅斯的入侵突然中斷了這一增長的興趣。2022年2月，俄軍佔領了切爾諾貝利，導致國際社會對放射性材料和仍在那裡工作的員工的安全表示擔憂。該地點在佔領下持續了兩個月，並遭受了基礎設施損壞。2023年初的一次無人機襲擊進一步影響了新安全圍護結構，對其結構完整性引發了新擔憂。

儘管面臨這些挫折，烏克蘭仍然決心將切爾諾貝利和斯拉夫蒂奇納入其未來，而不僅僅是過去。報導指出，新簽署的協議重點在於以可持續和教育的方式重建旅遊。通過重新開放這些地點，官員們希望刺激當地經濟，並彰顯烏克蘭復甦和繁榮的決心。

這一旅遊模式旨在超越廢墟和放射性區域。計劃包括新的遊客中心、改善交通連接和導覽體驗，探索災難的環境影響以及如今在禁區內繁榮的生態系統韌性。野生動物以驚人的數量回歸，科學家們也在繼續研究自然如何應對長期的輻射暴露。

斯拉夫蒂奇的官員們還在基礎設施上進行投資，以支持國際遊客。計劃擴大酒店容量、改善當地道路以及提供多語言導覽。主題將涵蓋1986年事故的技術細節以及人類的生存和英雄故事。

通過專注於教育和紀念，烏克蘭將旅遊視為文化外交的重要組成部分。希望訪客不僅能對核風險有更深入的了解，還能對經歷過核災難和現代戰爭的社區的堅韌性產生更深的尊重。

這項努力不僅僅是重建受損的結構，更是恢復國際關注、創造收入，並確保切爾諾貝利的故事不會被遺忘。

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火山通常會通過地面變形和地震來預示即將發生的噴發，讓附近的人有機會安全撤離。然而，如果火山在沒有任何常見信號的情況下悄然噴發，這些被稱為「無聲」火山的現象對科學家來說一直是一個危險的謎題。

伊利諾伊大學的李宇宇博士及其團隊開發了一個新模型，能夠解釋並預測這些隱秘的威脅。李博士表示：「儘管監測技術已有重大進展，但一些火山仍會在幾乎沒有可檢測前兆的情況下噴發，這大大增加了對附近居民的風險。」

該研究指出，無聲噴發的關鍵內部條件包括低熔岩供應和溫暖的母岩。

地球上有一些非常特殊的火山。例如，位於玻利維亞的烏圖倫庫火山被稱為「殭屍」火山，儘管已經超過 25 萬年未噴發，但仍然顯示出如地震和氣體排放等活動跡象，顯示其地下過程仍在進行中。

此外，像墨西哥的波波卡特佩特火山、印尼的梅拉皮火山和義大利的斯特龍博利火山等無聲火山，均位於社區或主要航空路線附近。理解這些無聲行為對於改善火山災害評估和預測至關重要。

為了創建這個新模型，科學家選擇研究阿拉斯加阿留申弧的冰冠火山維尼阿米諾夫。儘管該火山受到密切監控，自 1993 年以來僅有 2 次噴發提供了足夠的預警。2021 年的一次噴發甚至在開始三天後才被發現。

李博士指出：「維尼阿米諾夫是火山在看似安靜的情況下仍然隨時可能噴發的案例研究。」這座火山是阿拉斯加最活躍的火山之一，近幾十年來產生了幾次 VEI 3 噴發，這些中等規模的爆炸事件可將灰燼噴至 15 公里高，並對附近社區和基礎設施造成區域性危害，往往沒有明確的警告信號。

科學家們建立了模型，並將維尼阿米諾夫 2018 年無聲噴發的數據輸入模型，探索了不同的情境，包括熔岩室的體積、流速、深度和形狀。

他們發現，熔岩流入熔岩室的速度通常會增加地面變形，提供明確的警告。然而，當低流量的熔岩進入相對較小的熔岩室時，無聲噴發的可能性會增加。數據顯示，維尼阿米諾夫符合這一特徵：小熔岩室及緩慢的熔岩流。

溫度也是一個關鍵因素。模型還發現，周圍岩石的溫暖會降低熔岩室的大小和形狀的重要性，這種溫暖的岩石不太可能產生可檢測的地震或地面變形，從而增加無聲噴發的機會。

李博士強調了先進監測的必要性：「為了減輕這些潛在驚喜噴發的影響，我們需要整合高精度儀器，如孔道傾斜計和應變計，光纖感測，以及新方法如次聲和氣體排放監測。此外，機器學習在檢測微小變化方面也顯示出希望。」

通過將這些創新模型與實時觀測相結合，科學家們正逐漸接近揭開這些無聲火山的神秘面紗。研究結果已發表在《前沿地球科學》期刊上。

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