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· 天文學 ·
新資料顯示，2032年小行星撞地球的機率提升到3.1%
這是在2024年12月發現近地小行星2024 YR4後不久，於2025年1月用歐洲南方天文臺（ESO）的超大望遠鏡進行的一系列觀測。圖片來源：ESO/O. Hainaut et al. /wikimedia commons/CC BY 4.0
根據美國航空航天局（NASA）釋出的最新資料，一顆被命名為2024 YR4的“城市殺手”小行星在2032年撞擊地球的機率已上升至3.1%，這是現代天文學預測中風險最高的小行星，但目前無需恐慌。全球的天文學家們正密切監測這顆小行星，韋布空間望遠鏡預計將在下個月提供更多資料，以更好地瞭解其軌跡。
2024 YR4的尺寸估計在40至90米之間，潛在影響範圍橫跨東太平洋、南美洲北部、大西洋和非洲等。雖然與6600萬年前毀滅恐龍的10千米寬的小行星相比，2024 YR4還不足以造成全球性災難，但若撞擊地球，很可能導致空中爆炸，其衝擊力將相當於500顆廣島原子彈的威力，造成重大破壞。目前，科學家正在考慮多種防禦措施，包括NASA已證明有效的DART（Double Asteroid Redirection Test，雙小行星重定向測試）任務，透過撞擊小行星來改變其軌道。此外，還有雷射推力和核爆炸等應急方案。即便如此，科學家提醒公眾不要過度恐慌，因為隨著更多資料的收集，撞擊機率也許還會變化。目前的重點是繼續監測和研究，以確保屆時能採取有效的防護措施。（法新社）
· 量子計算·
微軟推出世界首款拓撲架構量子晶片
量子位元極易受環境干擾，這是量子晶片贈大規模最大的阻礙之一。近日，微軟在《自然》（Nature）宣佈了一項里程碑進展：他們在實驗中發現馬約拉納零模（Majorana zero mode）的相關證據，並基於這種拓撲準粒子開發出新型量子處理器Majorana 1，其穩定性遠超傳統方案。這項研究不僅驗證了理論物理學家90年前的預言，更可能徹底改變數子計算機的設計邏輯。
馬約拉納零模是一種存在於超導材料與半導體奈米線交界處的準粒子，其特殊拓撲性質使其像“繩結”般難以被擾動破壞。研究團隊將銦砷化鎵奈米線與鋁超導體結合，透過量子點測量發現，介面處的電容會以2毫秒週期在兩種狀態間切換，這與馬約拉納零模的數學模型高度吻合。基於此，他們構建了Majorana 1量子處理器：每對奈米線透過超導條連線形成一個拓撲量子位元，僅需電壓訊號即可操控。相比傳統超導量子位元，這種設計能透過延長奈米線或降低溫度，指數級提升抗干擾能力；並且單晶片就能整合百萬量子位元；控制電路與量子位元低溫整合，避免訊號傳輸損耗。Majorana 1量子處理器目前只包含8個量子位元，微軟計劃沿此路線開發容錯量子計算機。這項研究雖未完全排除其他物理解釋，但為拓撲量子計算奠定了關鍵實驗基礎。（Nature NEWS）
· 公共衛生·
歐洲國家預期壽命不再增長，我們可能比祖輩死得更快
自20世紀以來，公共衛生和醫學發展穩步提高著歐洲人的預期壽命。但是，自2011年以來，歐洲國家預期壽命的增長速度有所放緩。為探究其中的原因，最近一項發表於《柳葉刀·公共衛生》（The Lancet Public Health）的研究比較了1990-2011年、2011-2019年和2019-2021年歐洲各國的預期壽命、死亡原因及健康風險因素的變化。
透過分析健康指標與評估研究所（IHME）的《2021年全球疾病負擔》中16個歐洲國家的資料，發現1990-2011年，由於醫學發展，心血管疾病和癌症導致的死亡人數減少，使預期壽命繼續提高。但2011年之後，心血管疾病成為導致預期壽命增長放緩的主因，同時，肥胖、高血壓和過量飲酒等風險因素在多數國家中增加或持平，而新冠疫情更是火上澆油。值得注意的是，多個國家老年人的預期壽命仍在提高，表明年輕人死亡率增加是總體壽命減少的原因。北歐有多個國家透過有效的政策降低了肥胖、不良飲食、少運動等風險因素，維持了較高的預期壽命，而英國許多地區的應對能力和表現卻較差。這項研究呼籲相關政府採取更有力的政策來減少健康風險，以繼續提高預期壽命。（University of East Anglia）
· 物理學·
靜電電性或取決於材料的接觸史
人類對靜電現象的觀察可以追溯到古希臘時期——從梳頭時頭髮豎起，到觸碰門把手時的微小電擊，但科學家卻始終沒能理解靜電產生的具體機制。過去科學家曾嘗試用“摩擦電序列”解釋接觸起電：將材料按電荷交換傾向排序（例如玻璃比陶瓷帶正電，陶瓷又比木材帶正電）。但實驗結果常常矛盾，甚至同一實驗重複時結果也會不同。近日，奧地利科學技術研究所（ISTA）的物理學家在《自然》（Nature）發表論文，首次揭示了材料接觸歷史對電荷交換的決定性作用，為這一古老謎題提供了關鍵答案。
ISTA團隊發現，問題的根源在於材料的接觸次數。研究人員將聚二甲基矽氧烷（PDMS）製成了透明的塊狀物，發現新制備的PDMS塊接觸時電荷交換隨機，但同一材料經過約200次接觸後，電荷交換會變得可預測：接觸次數更多的樣品總是帶負電。進一步分析表明，反覆接觸會改變材料表面的奈米級粗糙度。儘管具體機制尚未明確，但接觸次數越多，材料表面的微小凸起會被“磨平”，導致電荷轉移方向趨於穩定。該研究不僅為工業靜電控制提供了新思路，更首次在看似無序的現象中找到了確定性規律。（INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY AUSTRIA）
· 人工智慧·
大語言模型資料處理方式類似人腦語義樞紐
近年來，大型語言模型（LLM）已從僅能處理文字的“聊天機器人”，發展成可理解影像、音訊、數學公式甚至程式設計程式碼的多面手。但科學家一直困惑：這些模型如何整合型別迥異的資料？美國麻省理工學院（MIT）的一項新研究發現，LLM的運作機制與人腦的“語義樞紐”高度相似。這項研究即將在《國際學習表徵會議》（International Conference on Learning Representations, ICLR）發表，為最佳化多模態AI模型提供了新思路，論文已經在預印本網站上公開。
人類大腦的“語義樞紐”位於前顳葉，它能整合來自視覺、觸覺等不同感官的資訊。MIT團隊發現，LLM的中間層也扮演著類似角色：當輸入文字、影像或程式碼時，模型首先在淺層處理不同形式的資料，隨後在深層將這些資訊轉換為與資訊形式無關的抽象語義表達。研究顯示，大語言模型在處理不同語言表達的相同內容時，中間層中的表達是相似的，例如中文句子與其英文翻譯在模型內部的數學表達幾乎一致。這種設計看似違反直覺，實則是高效處理海量資料的“捷徑”——共享跨語言的常識性知識，避免重複學習。該發現有助於解決多語言模型的“語言干擾”問題（如學習新語言時英語能力下降），但同時也提示：文化特有知識可能需要獨立的處理路徑。（MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY）
撰寫：王昱、馬一瑗、克里斯
編輯：王昱、王怡博