一項新的研究顛覆了冶金學的一個基本原則：冶金學101的規則是熱量總是使金屬變軟。這個規則很簡單：如果想要彎曲金屬，就加熱它。這使得材料可以被彎曲或塑形而不會開裂。自鐵器時代以來，鐵匠們一直依賴於鍛造時的柔軟光輝，而冶金學101則規定熱能使原子能夠輕鬆滑動。然而，美國西北大學的一組工程師剛剛對這一基礎挑戰了。在週二發佈於《物理評論快報》的研究中，研究人員揭示，在極端的高速條件下，熱量不但不會軟化純金屬，反而使其變得更堅硬或增強其強度。該研究的第一作者克里斯·舒赫表示：「冶金學中最基本的原則之一是，如果你加熱金屬，它會變得更軟。但我們發現，如果你加熱純金屬並嘗試在極高速度下變形，結果卻相反，金屬變得更強，抵抗變形。」

這一發現與直覺相悖，並使人們意識到，若想設計適合極端條件的材料，就需要遠離傳統知識。標準的冶金規則認為熱量能促進原子運動，使金屬在正常條件下更具可塑性和易於重塑。然而，這一可預測的行為在超高速變形過程中會崩潰，這一過程僅在微秒的一部分時間內發生。為了發現這一點，研究團隊並未使用錘子，而是使用了一種專門的微型彈道裝置，以每秒數百米的速度將微小顆粒發射到金屬表面。這些衝擊是如此猛烈，以至於在一秒內將金屬拉伸到其原始長度的1億百分比。

舒赫表示：「在汽車碰撞所需的幾秒鐘內，我們可以進行將近十億次這樣的實驗。這比眨眼的速度快了1,000倍。」這項研究突顯了根據成分行為的明顯分歧。當溫度接近155°C時，純金屬如鎳和金顯示出異常的硬化，而稍微合金化的版本則遵循傳統的「熱則軟」規則。

那麼，為什麼「熱則軟」的規則會失效？答案在於原子的運動。這一現象是由原子振動驅動的，這些振動充當微觀防禦機制。在超高速衝擊中，金屬的原子振動如此劇烈，以至於這些振動物理上阻礙了變形的路徑，抵抗即將到來的力量。隨著溫度上升，這些振動加劇，形成一種更混亂、更具抵抗力的屏障，矛盾地使金屬表面在高速應力下變得更堅硬。

舒赫指出：「如果我們非常快速地撞擊純金屬，我們要求原子以比它們真正想要的更快的速度運動，因此它們會抵抗並反擊。這就是它們強度的來源。」不過，這種超強度僅存在於純金屬中。研究團隊發現，若添加僅0.3%的其他元素（類似於將碳添加到鐵中以製造鋼），則會完全消除這一效應。在合金中，雜質則像是障礙物，熱量幫助金屬克服這些障礙。要獲得硬化效益，金屬必須是未受污染的。通過將純度視為設計參數，工程師們現在可以開發在最嚴酷環境中蓬勃發展的材料，例如高超音速飛行和外星建設。這一轉變使得反應式防禦系統成為可能，例如衛星外殼故意加熱以抵抗進入的微隕石衝擊。

瑞典的研究人員成功創造出人工動物，這些動物隨著時間的推移，從零開始發展出功能性視覺，從簡單的光敏感性到能夠辨識物體的能力。這些人工動物在沒有任何指導的情況下發展出功能性視覺。研究結果顯示，人工智慧（AI）可以用來理解進化的內在秘密。盧恩大學的感官研究員及進化生物學家 Dan-Eric Nilsson 教授表示，我們成功創造了人工進化，產生了與現實生活中相同的結果。這是第一次使用 AI 來追蹤一個完整的視覺系統如何在沒有指示的情況下產生。

研究人員創造了虛擬動物，並將它們釋放到合成世界中。在這個由代碼構建的虛擬世界中，小型人工動物在四處移動。起初它們什麼也看不見，但隨著世代的更替，事情開始發生變化。這些人工動物對光線作出反應，並逐漸發展出眼睛。研究人員為這些虛擬動物創建任務，讓它們學會導航、避開障礙物和尋找食物。每一代都顯示出小的變化，正如自然界一樣，適應能力最強的特徵得以傳承。Dan-Eric Nilsson 指出，所有這些都發生在電腦內，並且發生得更快。最令人驚訝的是，電腦中的眼睛以與真實生物相似的方式發展，儘管我們創造的環境非常簡化。

在自然界中，獲得視覺的解決方案多種多樣，包括分散的光感受器、相機型眼睛和複眼。在計算機模擬中都看到了這三種類型。Dan-Eric Nilsson 說，進化似乎是熟悉的，並在我們的數位世界中遵循其 usual paths。研究人員揭示，簡單的光敏感結構逐步演變為功能性眼睛，並與原始的「大腦」相連，這些大腦能夠解釋所接收到的信息。這對研究人員來說，意味著一種全新的方法來解決有關進化的大問題：為什麼它走上了某些路徑？為什麼某些解決方案如此常見，而另一些卻從未出現？

這種方法的潛力遠超進化生物學。工程師們可以利用相同的原則來開發穩健、高效且可適應的技術系統，就像生物解決方案通常所具備的那樣。研究人員指出，通過研究進化如何解決問題，能夠學習如何建造在現實中運行得更好的技術。這僅僅是個開始。利用 AI，我們可以探索潛在的進化未來，並在自然界到達之前，就看到哪種解決方案即將出現。Dan-Eric Nilsson 最後強調。

一種新的方法學正在幫助機器人自主地移動手臂。研究人員結合了一種觀察學習的方式，並通過肢體之間的相互交流來提升機器人的靈活性。這一突破由馬德里卡洛斯三世大學（Universidad Carlos III de Madrid，簡稱 UC3M）的研究人員實現，代表了邁向更自然且易於教導的服務機器人的進一步步驟，這些機器人能夠在家居環境中執行輔助任務，例如擺放和清理餐桌、熨燙衣物或整理廚房。

這項研究解決了當前機器人技術中最複雜的問題之一，即協調兩隻手臂的協作。在 UC3M，研究人員正在利用 ADAM 機器人（自主家用雙臂操作機器人）來實現這一目標。根據新聞稿，該機器人已經能夠在家庭環境中執行輔助任務，例如擺放桌子並在用餐後清理，整理廚房，或在指定時間內為用戶帶來水杯或藥物。研究團隊成員之一的阿莉西亞·莫拉（Alicia Mora）表示，ADAM 還可以在出門時幫助用戶拿衣服或外套。

ADAM 目前是一個實驗性平台，研究團隊指出其成本約在 80,000 歐元至 100,000 歐元之間。儘管如此，這項技術被認為已經成熟，預計在 10 至 15 年內，此類機器人能夠以更實惠的價格融入家庭生活。除了技術進步，這項工作還突顯了機器人在應對人口老齡化問題中的角色，這是一個日益嚴峻的社會挑戰。隨著社會中老年人數量的增加，而能夠照顧他們的人數卻在減少，這類技術解決方案將變得愈加必要。

ADAM 機器人被設計用來幫助老年人在家中或護理機構內的日常任務。研究小組的主任拉蒙·巴爾伯（Ramón Barber）表示，對於一些人來說，簡單的動作，例如有人為他們送來一杯水或為他們擺放餐具，都是非常重要的幫助。這正是機器人的主要目標。

教導機器人執行日常任務仍然是機器人技術中的一大挑戰。傳統上，對機器人的編程意味著要寫成千上萬行代碼來定義每一個動作。而模仿學習則提供了一種更直觀的替代方案：讓機器人通過觀察和模仿人類行為來學習如何完成任務。在這一範式中，人類可以通過直接移動機器人的手臂或錄製自己執行動作來示範任務，進而教導機器人，例如如何倒水或整理架子。

然而，單單復制一個動作並不足夠。如果機器人學會在一個確切的位置上拾起一個瓶子，但瓶子稍微移動了，僅僅模仿的系統會重複原來的動作而失敗。因此，機器人操作的真正目標不僅是機械的重複，而是對動作的適應和理解。這些研究人員所發展的技術解決了這一問題，使得學到的動作如同橡皮筋一般：如果目標位置發生變化，軌跡會平滑地變形以達到目標，同時保持動作的本質。這樣一來，機器人便可以適應新情況，而不失去動作的關鍵特性，例如保持瓶子直立以防止內容物溢出。

研究人員開發了一個新系統，旨在提升無人駕駛汽車的安全性。這個系統使機器人能夠利用人工智能處理的無線電波來觀察拐角的情況。由賓夕法尼亞州立大學的工程師們研發的這個系統，能夠改善在如倉庫和工廠等雜亂室內環境中運作的機器人的安全性。這個名為 HoloRadar 的系統，可以幫助機器人重建超出其直接視線的三維場景，例如行人轉角而來的情況。與以往依賴可見光的非直視（NLOS）感知方法不同，HoloRadar 在黑暗中和變化的光照條件下也能可靠工作。

根據計算機與信息科學（CIS）助理教授兼 HoloRadar 論文的主要作者趙明敏（Mingmin Zhao）表示，機器人和無人駕駛汽車需要能夠超越直接前方的視野。這項能力對於幫助機器人和無人駕駛汽車在實時作出更安全的決策至關重要。HoloRadar 的核心在於對無線電波的反直覺見解。相比可見光，無線信號擁有更長的波長，這一特性傳統上被視為成像的劣勢，因為它限制了分辨率。趙的團隊意識到，對於觀察拐角來說，這些較長的波長實際上是一個優勢。

HoloRadar 能夠重建超出直接視野之外的情況。計算機與信息科學博士生及論文共同作者賴浩文（Haowen Lai）指出，無線電波的波長遠大於牆壁上的細小表面變化。這些表面實際上成為鏡子，以可預測的方式反射無線信號。研究人員還強調，從實際操作的角度來看，這意味著如牆壁、地板和天花板等平坦表面可以將無線信號反射到拐角，將隱藏空間的信息帶回給機器人。HoloRadar 捕捉這些反射，重建超出直接視野的情況。這類似於人類駕駛者在盲區交叉路口依賴鏡子的方式。

由於 HoloRadar 使用無線電波，環境本身成為了充滿鏡子的空間，而無需實際改變環境。HoloRadar 通過補充現有的傳感器來增強自動機器人的安全性，而不是取代它們。雖然無人駕駛汽車已經使用 LiDAR，這是一種利用激光檢測汽車直接視線內物體的感測系統，但 HoloRadar 通過揭示那些傳感器無法看到的情況，增加了一層感知，使機器能夠有更多的時間來應對潛在的危險。

HoloRadar 已在真實室內環境中的移動機器人上進行測試，包括走廊和建築物角落。在這些環境中，該系統成功重建了牆壁、走廊和位於機器人視線之外的人類主體。未來的工作將探索戶外場景，例如交叉路口和城市街道，因為較長的距離和更動態的條件會帶來額外的挑戰。

中國海軍在快速現代化的同時，仍然缺乏先進的水下能力和操作準備，這使得他們無法有效地回收墜毀的艦載飛機。與國內最大國有造船廠相關的軍事雜誌本月發佈的一項分析指出，北京面對的風險是，如果敏感技術在海上墜毀後落入不當之手，將會造成嚴重後果。報導提到，如果人民解放軍海軍無法迅速保障或打撈殘骸，敵對勢力可能會接觸到關鍵的飛機系統，這使得有效和及時的打撈行動成為保護中國海上軍事優勢的關鍵因素。

軍事專家警告指出，墜毀的飛機可能攜帶多個國家的高度敏感的武器和航空電子數據，這可能使敵對勢力能夠逆向工程關鍵技術。隨著人民解放軍海軍擴大其作戰範圍，這些風險也隨之加劇。根據《南華早報》的報導，隨著新一代、更加先進的航母正在建造中，中國的作戰範圍將遠超出沿海水域，增加在公海發生意外的可能性，而及時的打撈行動將變得更加困難。

據與國家廣播電視總台相關的社交媒體賬號「愉園探天」所述，中國最新、最先進的航母「福建號」於去年11月服役，預計將在南海、西太平洋，甚至更遠的地方執行任務。該文章指出，發展「福建號」的遠程作戰能力可能涉及在印度洋、關島和夏威夷附近，甚至靠近澳大利亞的任務。報導警告，這種延長的作戰行動，加上為潛在的台海衝突做準備，可能會增加飛機事故的風險，使得回收和打撈工作變得更加困難。

有關中國艦載飛機的事故大多保持秘密，因為人民解放軍鮮少公開操作細節。國家媒體在2014年報導，兩名人民解放軍海軍航空兵飛行員在測試「殲-15」戰鬥機時不幸身亡，但未提供進一步信息。北京對艦載飛機的打撈行動也一直保持低調。文章強調，中國海軍必須緊急應對這些風險，並提供了一項異常詳細的系統性事故應對計劃，借鑒美國海軍的打撈實踐以提高準備程度，保護敏感技術。

根據美國海軍的救援手冊，打撈艦載飛機通常遵循兩個關鍵步驟：控制海域和定位殘骸。文章指出，中國海軍在近岸水域建立了強大的控制力，這些水域大多深度在200米以內，這些熟悉的沿海環境使得打撈行動更加容易，尤其是有陸基系統的支持。然而，文章也指出，這種近岸經驗並不容易轉化為公海操作，因為深水和陌生的條件使得定位和回收墜毀飛機變得更加困難。

文章還警告，如果海軍無法在這些遠水域保持控制，則應考慮採取「硬殺」方法，包括使用深水炸彈或專門的無人水下航行器來摧毀殘骸中的敏感部分，以防關鍵技術落入敵手。

在 2023 年，位於英國坎布里亞郡大烏斯威克附近的希寧伍德骨洞（Heaning Wood Bone Cave）中，考古學家挖掘出了一具約 11,000 年前的幼女遺骸，這是英國北部發現的最古老小女孩遺骸。當地語言中稱其為「奧西克女孩」（Ossick Lass），這一發現猶如“本傑明·巴頓的奇異案例”的現實版。根據 Phys.org 的 Dr. Rick Peterson 說，這是首次能如此精確地確定一具這麼古老的遺骸是女性的年齡。該名女孩年齡在 2.5 至 3.5 歲之間，幾乎還是嬰兒，最終被確定為英國北部發現的最古老遺骸，這一結論來自於新發表於《史前學會會刊》（Proceedings of the Prehistoric Society）的研究，透過 DNA 分析得出。

在該遺址發現的珠寶幫助考古學家對墓地及其遺骸進行定年。這名嬰兒安葬在西北歐第三古老的中石器時代墓葬中，為人類在英國的早期活動留下了最早的痕跡，這一切發生在最後的冰河時期之後。換言之，這位年幼的小女孩擁有著偉大的命運。

希寧伍德骨洞首次探索是在 1958 年，研究指出，該洞穴如同一個永恆的故事，隨著時間推移，越來越多的人類和動物遺骸浮出水面，而這次，挖掘者又發現了另一個有領的壺、石器及五個穿孔海螺貝殼珠子。根據研究，出現的人類骨骼樣本總數約為 423 件，骨骼學分析顯示至少有八名個體存在。所有樣本均已清理和處理，放射性碳定年顯示這些骨骼的年代橫跨中石器時代、早新石器時代和早青銅時代。

由於其北部位置，這些早期的史前墓葬在英格蘭南部和威爾士通常未能存活，因為冰河時期的冰川覆蓋了該地區。根據考古新聞報導，之前最古老的墓葬可追溯至 10,000 年前，但希寧伍德骨洞顯示出更早的墓葬存在，且恰好包括一名非常年幼的孩子。

研究中出現了一種文化延續性，顯示人們隨著時間在此安葬，並謹慎地不去擾動其他墓葬，該墓地的安葬實踐持續了數千年。儘管冰河時期促使了大規模的人口移動，這些傳統仍然保持不變。

這名幼兒的發現或許是英國這一特殊洞穴中最重要的發現，正如《魔戒》所言，「即使是最微小的人也能改變未來的進程」。整體而言，希寧伍德和「奧西克女孩」提供了重要的證據，擴展了人類在全新世史前時期使用洞穴的知識，研究者總結道，英格蘭北部和西部現在可以被視為早期中石器時代、早新石器時代和早青銅時代人類遺骸及相關文物在洞穴中安放的更廣泛歐洲傳統的一部分。

天文學家對壯觀的結局並不陌生。當一顆巨星死亡時，通常會以壯觀的超新星爆炸，短暫地比整個星系還要明亮。然而，在鄰近的仙女座星系中，一顆巨星似乎走了一條截然不同的道路。它沒有爆炸，而是靜靜地消失，並最終崩潰成一個黑洞。這一罕見而驚人的現象可能是迄今為止最清晰的證據，顯示某些恆星可以完全跳過超新星階段。這顆恆星的戲劇性且持續的暗淡非常不尋常，這表明超新星並未發生，導致恆星的核心直接崩潰成為黑洞。哥倫比亞大學的首席研究員兼天文學教授 Kishalay De 表示，如果得到確認，這可能會改變科學家們計算恆星死亡的方式及理解黑洞的形成。

故事始於 2014 年，當時 NASA 的 NEOWISE 任務空間望遠鏡記錄到一些異常情況。仙女座的一顆巨大恆星在紅外光中開始變得更加明亮。紅外光對我們的眼睛是不可見的，但可以揭示溫暖的塵埃和氣體。在約三年的時間裡，這顆恆星的紅外輻射穩步增加。然後，它在可見光中驟然暗淡，截至 2023 年，亮度下降了大約 1 萬倍，幾乎消失，留下了一層塵埃殼。在那個時候，沒有人意識到發生了什麼。這些數據在公共檔案中靜靜地存在了多年。隨後，當前研究的作者決定系統性地搜索存檔的紅外數據，以尋找直接崩潰的跡象。他們進行了有史以來最大的可變紅外源研究，追踪了銀河系和附近星系中恆星亮度的變化。

他們的研究是根據 1970 年代的一個預測進行的：如果一顆恆星直接崩潰成黑洞，則在它脫落外層並被塵埃包裹的過程中，應會短暫地在紅外光中閃耀，然後隨之暗淡。他們發現的結果令他們震驚。De 表示：「這可能是我一生中最驚人的發現。這顆恆星消失的證據在公共檔案數據中存在多年，卻沒有人注意到，直到我們發現它。」

他們確定了一顆完美的候選恆星，名為 M31-2014-DS1。這顆恆星是一顆氫耗竭的超巨星，距離地球約 250 萬光年，位於仙女座。當它首次形成時，其質量約為太陽的 13 倍。在其生命過程中，強大的恆星風剝離了它的大部分物質。到它死亡時，僅剩約為太陽質量的 5 倍。根據研究人員的說法，這顆恆星的漫長而穩定的暗淡非常不尋常，並不符合正常超新星的模式。其內核似乎完全向內崩潰，直接形成了黑洞，而外層則以更溫和的方式漂移，形成了在紅外光中可見的塵埃殼。

剩餘的微弱紅外光目前認為來自於圍繞新形成黑洞的物質所加熱的塵埃和氣體。大約在 2010 年，NGC 6946 星系中存在一個可能的早期案例。然而，該物體距離地球約 10 倍遠，亮度則暗淡 100 倍，且可用數據並不詳細，因此其真正的性質仍然不確定。相比之下，M31-2014-DS1 提供了更清晰和高質量的證據。

黑洞的存在早在 50 多年前就已被預測。如今，天文學家已經知道我們的星系中有數十個黑洞，並且通過來自遙遠宇宙碰撞的引力波檢測到數百個更多的黑洞。然而，對於哪些恆星會成為黑洞及其條件，仍然沒有明確的共識。與 M31-2014-DS1 質量相似的恆星長期以來被認為總是會爆炸為超新星。這一案例表明，這類恆星有時可能無法爆炸，這取決於重力、氣體壓力和衝擊波在恆星生命的混亂最後時刻的互動。如果直接崩潰的情況比之前想像的更為普遍，這可能會改變對宇宙中超新星發生次數的估算，進而影響元素在星系中的分布模型，因為超新星是鐵等重元素的重要來源。

此外，這還影響了對黑洞存在數量及其合併頻率的預測。儘管如此，科學家們仍需更多觀測來確定這一過程究竟有多普遍。研究團隊計劃繼續挖掘存檔數據，並利用未來的紅外調查尋找更多消失的恆星。該研究發表於《科學》期刊。