本報北京8月12日電(記者吳月輝)中國科學院遺傳與發育生物學研究所許操研究員帶領的智能育種攻關團隊將BT(生物技術)+AI(人工智慧)深度融合,首次提出作物—機器人協同設計理念。 團隊通過基因編輯重新設計作物花型,快速精準創製「機器人友好」的結構型雄性不育系,運用深度學習和人工智慧成功研製世界首臺可自動巡航雜交授粉的智能育種機器人「吉兒」(GEAIR),打破雜交育種和制種瓶頸,大幅降低育種成本、縮短育種周期、提高育種效率。該成果8月11日發表在《細胞》雜誌上。 據悉,結構型雄性不育系創製技術和智能育種機器人相關技術已申請國家專利和PCT國際專利。目前,智能育種攻關團隊正在將「育種—生產—採收—追溯」全產業鏈進行BT+AI融合,研發機器人育種家「吉兒2.0版」,並將結構型雄性不育系拓展應用於不同作物。
北京8月8日電 (記者 孫自法)施普林格·自然旗下專業學術期刊《自然-氣候變化》最新發表一篇中國團隊完成的研究論文指出,包括銦、銀、錫等10多種關鍵礦物的短缺可能阻礙低碳技術的大規模部署,進而威脅全球氣候減緩目標的實現,因為這些礦物對能源系統脫碳,以及確保2100年全球升溫不超過工業革命前水平的1.5°C或2°C至關重要。 基於這項研究成果,研究團隊呼籲通過加強國際合作,實施多元化的能源技術組合,創新發展回收利用技術與替代材料等策略協同發力,以確保減排目標順利實現與礦物資源安全供應。 80種技術進步情景下2100年全球礦產短缺風險預測示意圖。研究團隊 供圖 該論文介紹,實現《巴黎協定》氣候目標需要可持續獲取關鍵礦產來支撐能源系統低碳轉型。例如,鋰和鈷是電動車和儲能技術的重要成分,碲和鎵則被廣泛用於太陽能電池板。因此,這些材料的潛在短缺可能會阻礙向可再生能源轉型的進程。 在本項研究中,論文第一作者兼通訊作者、北京理工大學教授魏一鳴和同事及合作者一起,量化了基於聯合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)各條減緩路徑下17種能源技術(包括太陽能、風能、生物質能發電)所使用的40種關鍵礦物的全球和區域需求及潛在短缺風險。 他們發現,從全球層面來看,若處於中等技術進步情景,到2100年,所評估的557條減緩路徑都將面臨關鍵礦物的短缺風險,部分路徑的短缺礦物可能高達12種(包括銦、銥、錫、鋰和銀)。區域差異會進一步加劇礦產短缺的挑戰,中東、非洲和南亞地區可能面臨多達24種礦物的短缺,這種短缺會影響太陽能、風能、核能以及儲能電池等多種技術開發應用。 研究團隊指出,這些短缺可通過採用替代技術來緩解,例如用磷酸鐵鋰電池等替代方案來替代當前的含鈷電池系統。不過,這一方法也可能加重其他礦物的短缺。因此,他們建議全球國家間開展更密切的貿易合作,提升回收效率,積極開發替代材料,並推動相較於風、光發電更為多元的低碳技術組合,以緩解潛在的礦物短缺。(完)
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