中國(guó)電子元件行業(yè)協(xié)會(huì)
China Electronic Components Association
美國(guó)Science雜志
2018年6月15日
海底光纖：檢測(cè)地震新方法
研究人員說(shuō)，監(jiān)測(cè)地震誘發(fā)的海底光纖電纜的變化代表了一種發(fā)現(xiàn)地震的新手段。他們的方法使在不安裝新的海底設(shè)備的情況下感測(cè)地震成為可能，這種方法可在用其它方法難以監(jiān)測(cè)地震的地區(qū)（包括俯沖帶或缺乏地震儀的遙遠(yuǎn)海洋區(qū)域）發(fā)現(xiàn)地震。
盡管地球表面有70%為海水覆蓋，但幾乎所有的地震觀測(cè)站都在陸地上。其結(jié)果就是，水下的地震活動(dòng)基本上仍然無(wú)法察覺，從而限制了科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)水下地震活動(dòng)的源頭機(jī)制。如今，科學(xué)家們已經(jīng)意識(shí)到，只要將光纖電纜網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的光纖用作感應(yīng)元件，現(xiàn)有的光纖電纜網(wǎng)絡(luò)就可幫助擴(kuò)展發(fā)現(xiàn)地震的能力。
如今，Giuseppe Marra和同事報(bào)告，他們用一種新的方法來(lái)估測(cè)海洋光纖電纜中的由地震產(chǎn)生的“干擾”信號(hào)。該方法涉及對(duì)光纖中的由地震波觸發(fā)的所謂光學(xué)相變進(jìn)行檢測(cè)。作者說(shuō)，它不僅能檢測(cè)地震波，而且能估計(jì)地震的震級(jí)和震中位置。近些年中，Marra和同事用這一方法對(duì)震中在意大利、新西蘭、日本和墨西哥的數(shù)次地震進(jìn)行了評(píng)估；他們證明，該方法可有效地檢測(cè)地震活動(dòng)和有關(guān)參數(shù)，其效果堪比當(dāng)?shù)氐牡卣饍x。
具有兩面性的南亞季風(fēng)可同時(shí)播散及凈化空氣污染
一項(xiàng)探索大氣“自潔能力”的空中研究揭示，南亞的夏季季風(fēng)既能凈化空氣中的某些污染物，也能播散它們。作者聲稱，這種新型的凈化機(jī)制或能防止該區(qū)域內(nèi)污染造成更大的影響。盡管東亞、北美和歐洲的二氧化硫、氮氧化物和二氧化碳排放自2010年以來(lái)已經(jīng)減少，但南亞的空氣污染物濃度則在持續(xù)增加，這主要是因?yàn)檫@里的燃煤發(fā)電廠很普遍。在12月至3月的干旱冬季中，有大片的污染性霧霾會(huì)經(jīng)過(guò)南亞上空向印度洋飄移。
這一“大氣棕云”會(huì)對(duì)空氣品質(zhì)、氣候和水循環(huán)產(chǎn)生重大影響，然而其在夏季季風(fēng)期間的影響還有待科學(xué)家厘清。Jos Lelieveld和同事假定，一個(gè)巨大的順時(shí)針流動(dòng)的反氣旋會(huì)將南亞的空氣污染排放帶往上空。2015年7月至8月，他們通過(guò)高空飛機(jī)對(duì)南亞上空各種空氣污染物（包括氫過(guò)氧自由基、揮發(fā)性有機(jī)化合物、硫和氮氧化物及氣溶膠）的檢測(cè)來(lái)測(cè)試他們的假說(shuō)。他們發(fā)現(xiàn)，季風(fēng)對(duì)流確實(shí)能將污染物向上輸送至對(duì)流層及更高空，污染物會(huì)在那里與其它氣體起反應(yīng)并重新進(jìn)行整體分布。
Lelieveld等人還意外地觀察到，夏季季風(fēng)會(huì)同時(shí)提供一種凈化機(jī)制——令某些污染物被氧化成可通過(guò)降雨離開大氣層的不易揮發(fā)的水溶性產(chǎn)物。作者說(shuō)，由于南亞的污染排放正在快速增加，污染物通過(guò)反氣旋的流動(dòng)可能會(huì)在未來(lái)有所強(qiáng)化。
新系統(tǒng)無(wú)需幫助便能了解未見場(chǎng)景
谷歌DeepMind部門的科學(xué)家研發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，它僅用少數(shù)場(chǎng)景的2D抽樣圖像就能在無(wú)需人類監(jiān)督時(shí)獲悉環(huán)境的3D組成，包括其離散的物件和屬性。他們的系統(tǒng)被稱作生成查詢網(wǎng)（GQN），它或能為可自主了解世界的機(jī)器做好準(zhǔn)備；這些機(jī)器用的是自身傳感器，它們無(wú)需用人類當(dāng)今標(biāo)記為計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)所需的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行培訓(xùn)。
GQN由兩部分組成：一個(gè)是再現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，它能從抽樣圖像中發(fā)展出一個(gè)編碼的場(chǎng)景再現(xiàn)；另一個(gè)是生成網(wǎng)絡(luò)，它能從新的視點(diǎn)傳輸出該場(chǎng)景的可能圖像，它可在部分場(chǎng)景模糊時(shí)用來(lái)解決不確定性。GQN是用幾個(gè)由不同的電腦生成的簡(jiǎn)單環(huán)境的二維視圖進(jìn)行訓(xùn)練的；這些環(huán)境含有各種物件和照明設(shè)置。它接著會(huì)被給予一幅新的場(chǎng)景圖像，并會(huì)從任何內(nèi)含視點(diǎn)產(chǎn)生該場(chǎng)景預(yù)計(jì)的圖像。該網(wǎng)絡(luò)的再現(xiàn)可被“因式分解”，表明像色彩、形狀和大小等屬性是分開獲悉與編碼的。
研究人員能通過(guò)同時(shí)增減GQN的再現(xiàn)來(lái)構(gòu)建新的場(chǎng)景；從含有一個(gè)紅色球體的某場(chǎng)景中減除一個(gè)藍(lán)色球體，并添加一個(gè)有紅色圓柱的場(chǎng)景便會(huì)產(chǎn)生一個(gè)有藍(lán)色圓柱的場(chǎng)景，所有這些都無(wú)需人類明確教授GQN有關(guān)色彩或形狀的概念。該網(wǎng)絡(luò)還顯示，它能作為一種有前途的控制機(jī)器人的裝置；例如，它的預(yù)測(cè)能力令其僅用一個(gè)固定的攝像機(jī)便能從不同的角度“觀察”機(jī)器人手臂，這意味著準(zhǔn)確定位與控制所需的原始數(shù)據(jù)變少。由Matthias Zwicker撰寫的相關(guān)《視角》對(duì)這些發(fā)現(xiàn)做出了評(píng)論。
（本欄目文章由美國(guó)科學(xué)促進(jìn)會(huì)提供）
《中國(guó)科學(xué)報(bào)》 (2018-06-20 第2版 國(guó)際)
