7月24日（三）消息，國外知名科學網站的主要內容如下：
《自然》網站（www.nature.com）
1、谷歌AI工具可在幾分鐘內預測長期氣候趨勢和天氣
谷歌機器學習模型NeuralGCM是一種結合了傳統天氣預報技術和機器學習的計算機模型，其在預測天氣情景和長期氣候趨勢方面，優於其他基於人工智能（AI）的工具。
該工具發表在最近的《自然》（Nature）雜誌上，是第一個能夠生成準確的綜合天氣預報的機器學習模型——它能展示一系列的天氣情景。其發展為天氣預測開啟了新篇章，與現有工具相比，它預測的速度更快，能耗更低，細節比完全基於人工智能的模型更為豐富。
目前的天氣預報系統通常依賴於一般環流模式（GCM），這種模式通過物理定律來模擬地球的海洋和大氣過程，並預測這些過程可能如何影響天氣和氣候。但GCM需要大量的計算資源，而機器學習的進步正開始提供更有效的替代方案。
谷歌研究公司（Google Research）的人工智能研究員史蒂芬·霍耶（Stephan Hoyer）和他的團隊開發並訓練了NeuralGCM，這是一個結合了傳統基於物理的大氣求解器和一些人工智能組件的模型。他們利用該模型進行短期和長期的天氣預報及氣候預測。為了評估NeuralGCM的準確性，研究人員將其預測結果與現實世界的數據以及其他模型的輸出進行了比較，包括GCM和純粹基於機器學習的模型。
像目前的機器學習模型一樣，NeuralGCM可以提前一至三天生成準確的短期、確定性的天氣預報，而消耗的能量只是現有工具所需能量的一小部分。但在進行7天以上的長期預測時，它的錯誤率遠低於其他機器學習模型。實際上，NeuralGCM的長期預測與歐洲中期天氣預報中心的集合模型ECMWF-ENS的預測相似，後者被廣泛認為是天氣預報的黃金標準。
2、重大技術突破後，科學家有望製造出宇宙迄今最重元素
研究人員展示了一種製造超重元素的新方法，提供了製造迄今為止宇宙中最重的元素，即120號元素的方法。
美國勞倫斯伯克利國家實驗室（LBNL）的科學家們宣布，他們首次利用一束鈦成功製造出了一種已知的超重元素，即116號元素。在升級了實驗室的設備後，該團隊計劃使用類似技術嘗試製造120號元素。迄今為止，人類製造出的最重的元素是Og，即2002年首次合成的118號元素。
在美國伊利諾伊州萊蒙特舉行的「核結構2024年會議（Nuclear Structure 2024）」上，LBNL的研究團隊展示了他們的研究成果，並在arXiv服務器上發布了一份預印本。
超重元素不會在地球上自然存在，但科學家認為它們可能會出現在恒星中。它們具有高放射性，通過核裂變迅速分解，幾乎沒有直接實際應用前景。但是，通過製造新元素，科學家們加深了對宇宙運作方式的理解，並填補了關於原子核行為及其極限的理論模型——例如它可以容納多少質子和中子。
為了製造新元素，研究人員使用粒子加速器將離子束與固體目標中的原子碰撞，希望引發核反應，使原子核融合，產生具有更多質子和中子的元素。但現有的原材料正在失去動力。最近發現的一組超重元素，編號114到118，都是通過用鈣-48束轟擊由錒系元素構成的目標而產生的。鈣的這種同位素特別穩定，這使得它非常適合促進必要的核聚變反應。
然而，鈣只能讓科學家們深入到元素周期表的外圍。科學家們試圖用比鈣-48更重的粒子束製造超重元素，這包括鈦和鉻的同位素。為了確定鈦-50光束可以用來製造超重元素，LBNL的團隊製造了鉝（Livermorium）-290。該團隊利用伯克利實驗室的88英寸回旋加速器設備加速鈦束，並將其發射到鈈製成的目標上。
《每日科學》網站（www.sciencedaily.com）
1、納米成像技術有助於了解古代骨骼中的蛋白質及組織保存
美國北卡羅萊納州立大學的一項初步研究顯示，古代骨骼的納米級三維成像技術不僅可以進一步了解軟組織在石化過程中所經歷的變化，而且還具有作為一種快速實用的方法來確定哪些標本可能適合保存古代DNA和蛋白質序列。
使用納米成像方法比較現代骨骼和冰河時代的骨骼，可以更好地理解膠原蛋白和血管在石化過程中所經歷的變化。
研究人員將現代牛、鱷魚和鴕鳥腿骨的小樣本與更新世時期的猛獁象、草原野牛、馴鹿和馬的腿骨進行了比較。這些更新世的樣本都是從加拿大育空地區（Yukon Territory）融化的古代永久凍土中提取的。
利用飛行時間二次離子質譜儀（TOF-SIMS）掃描成像結構的表面，研究人員確定了結構中存在的化學特征，並幫助進一步確認它們是膠原蛋白和血管。
這項初步研究的基本思想是，這種納米尺度的方法可以用於所有化石記錄的骨骼，以更好地了解有機組織在石化過程中發生的化學和結構變化。這項技術也可能被用來篩選適合保存DNA和蛋白質序列的古代骨骼標本。
2、天體物理學家發現超大質量黑洞與暗物質聯系，有助於解決「最終秒差距問題」
研究人員發現了超大質量黑洞和暗物質粒子之間的聯系，這些粒子分別是宇宙中一些最大和最小的實體。
他們的新計算表明，一對超大質量黑洞（SMBHs）之所以能夠合並成一個更大的黑洞，是因為之前被忽視的暗物質粒子的行為，這為天文學中長期存在的「最終秒差距問題」提供了一個解決方案。這項研究發表在本月出版的《物理評論快報》（Physical Review Letters）上。
2023年，天體物理學家宣布探測到宇宙中彌漫著引力波的「嗡嗡聲」。他們假設這種背景信號是由數百萬對合並的超大質量黑洞發出的，每對超大質量黑洞的質量都是太陽的數十億倍。
然而，理論模擬表明，當這些巨大的天體成對地螺旋靠近時，它們的接近過程會在距離約為1秒差距（約3光年的距離）時停止，從而阻止它們的合並。
這個「最後的秒差距問題」不僅與合並的大質量黑洞是引力波背景源的理論相沖突，而且與大質量黑洞通過較小黑洞合並而成的理論也不一致。
論文的合著者表示：「我們證明，加上以前被忽視的暗物質的影響，可以幫助超大質量黑洞克服最後的分離和合並差距。我們的計算解釋了這是如何發生的，與之前的觀點相反。」
《賽特科技日報》網站（https://scitechdaily.com）
1、藥物有效期或影響未來的火星探測任務
美國杜克健康公司（Duke Health）領導的一項新研究表明，在完成三年火星之旅的宇航員返回地球之前，宇航飛船中存儲的藥物超過一半將會過期，這包括止痛藥、抗生素、過敏藥和助眠藥等主要藥物。
根據發表在最新一期自然出版集團期刊《npj微重力》（npj Microgravity）上的一項研究，宇航員最終可能會依賴無效甚至有害的藥物。
過期的藥物可能會失去部分或大部分藥效。與地球相比，太空中藥物的實際穩定性和效力在很大程度上仍然是未知的。惡劣的太空環境，包括輻射，可能會降低藥物的有效性。
研究人員指出，隨著太空機構計劃在火星及其他地方進行長期任務，過期的藥物可能會對這些任務構成挑戰。
研究人員利用國際藥物有效期數據庫確定，91種藥物中有54種的保質期為36個月或更短。
最樂觀的估計是，這些藥物中約有60%會在火星任務結束前失效。在更保守的假設下，這一數字躍升至98%。
這項研究並沒有假設藥物會加速降解，而是把重點放在無法為火星任務提供更新的藥物上。這種補給的缺乏不僅影響到藥物，也影響到其他重要的供應，比如食物。
論文作者稱，增加飛船上的藥物數量也可以幫助彌補過期藥物的療效降低。
2、中國天文學家開發了從星系調查中提取信息的新技術
中國科學院國家天文臺（NAOC）的科學家與國際合作夥伴合作，最近設計了一種創新技術，可以有效地從星系調查中提取信息，為未來的宇宙探索和調查鋪平了道路。
他們的研究結果發表在最新一期的《通信物理》（Communications Physics）網絡版上。
在這個精確宇宙學的時代，大規模星系紅移調查是探測宇宙的有力工具。通過觀察來自遙遠星系的大量光譜，天文學家能夠創建宇宙不同時期星系的密度場。這些密度場攜帶著關於星系聚集的重要信息，這些信息可以通過兩點和N點（N>2）相關函數來量化。
然而，由於各種復雜性，包括這些量的測量和建模，在實踐中很難使用n點函數。
在這項具有挑戰性的任務上工作了幾年之後，NAOC的研究團隊和合作夥伴開發了一整套從星系兩點關聯函數中提取多點關聯函數的新方法。
研究人員表示：「這為在星系調查中有效地使用高階信息打開了一扇新的窗口，對即將到來的包括暗能量光譜儀（DESI）、定焦光譜儀（PFS）和中國巡天空間望遠鏡（CSST）在內的星系調查具有重要的宇宙學意義。」---（劉春/來源: 易科技報導）
