新闻及香港科大故事

全球暖化以及温室气体排放让海洋中的含氧量在过去数十年间持续下降1 ，污染并破坏我们的生态系统。为了遏止这个趋势，香港科技大学（科大）的研究团队发现一种机制，有望提升一种环保水生细菌清除二氧化碳的能力，为海洋生产更多氧气。 俨如陆地上的树木，蓝绿藻(又名蓝细菌)于海洋进行光合作用，为海洋生物提供氧氧，地球逾20%的二氧化碳都是经由它们所吸取。可是，全球每天有近半的蓝绿藻，因被捕食或受病毒感染而死亡，当中单是一种名为噬藻体的病毒，每日便杀死达全球总量五分之一的蓝绿藻。 科大海洋科学系副教授曾庆璐领导的研究团队历时五年，最近终于揭示噬藻体杀死这环保细菌，亦即其宿主(host)的规律，所倚赖的是宿主进行光合作用时所产生的能量。团队利用实验室培植的噬藻体进行研究，发现牠们于黑暗环境中，并不能完全发挥感染宿主的功能，但蓝绿藻却偏偏在晚上被牠们杀死。原来在日照时份，蓝绿藻透过光合作用所生产的能量，会成为噬藻体用作感染其宿主的燃料－令噬藻体在日间完成所有足以破坏蓝绿藻细胞结构的感染过程，使其终在晚上分崩离析。很多生物，包括日出而作、日入而息的人类，都具有昼夜节律，但今次研究首次发现，原来病毒亦具有昼夜节律。  曾教授表示：「透过了解日夜循环如何控制噬菌藻的感染过程，不但能帮助降低蓝绿藻被感染的风险，由此增加其吸收二氧化碳的能力，减轻全球暖化；亦有助日后研究对抗病毒的药物。很多人类疾病都是由病毒引致，现在我们知道病毒感染会受生理节律和昼夜循环影响，这可能为研发相关药物对抗人类病毒提供新见解。」 是次研究成果已于科学期刊《美国国家科学院院刊》中发表。 1根据一份于2017年刊登在《自然》的科学研究文章，海洋在过去50年已减少逾2%氧气，此步伐将在接下来的80年加快至最多7%，对渔业和沿海经济造成潜在損害。  

香港科技大学(科大)一个跨学科研究团队发现，人体肠道中大肠杆菌所释出的一种毒素，与大肠癌有关。研究不但为大肠杆菌对人类健康的影响带来新见解，更有助推动预防全球第三常见癌症「大肠癌」 的研究*。 人体肠道中的大肠杆菌虽然可以帮助我们消化食物及调节免疫系统，但它们亦含有毒性，可以导致细胞周期停滞(arrest cell cycle)甚至死亡。科学家早已发现大肠杆菌所产生的大肠杆菌素(Colibactin)是一种基因毒性(genotoxin)化合物，可以破坏真核细胞中脱氧核醣核酸(DNA)的双螺旋结构(double-strand breaks)，增加患上大肠癌的风险。不过，由于这种化合物浓度低、状态不稳定及生物合成反应路径(biosynthetic pathway)过于复杂，难以复制作研究用途，所以它到底如何导致DNA受损，至今仍是一个谜。 由科大捷成David von Hansemann理学教授、海洋科学系及生命科学部讲座教授钱培元带领的研究团队，利用崭新的生物合成方式，解开这个谜团。团队不仅成功复制大肠杆菌素基因簇，更发现可以大量培植相关基因的方法，以进行测试及验证。经过反复分析及化验多种大肠杆菌素前体化合物(Colibactin precursors)，团队最终确定「大肠杆菌素-645」是引致DNA双螺旋结构受损的元凶，并发现其生物合成反应路径和损害DNA双螺旋结构的机制。 钱教授表示﹕「虽然部分大肠杆菌素会透过交叉连接的方式损害DNA，但一直以来未有数据显示它们会直接破坏DNA。我们的研究确认了大肠杆菌素-645会直接破坏DNA的双螺旋结构，进一步解释大肠杆菌素对健康的影响，补上长久以来缺失的一块拼图。」 硏究团队中的李忠瑞指，重组大肠杆菌素的分子骨架，可以为设计及合成有效的DNA分解试剂(DNA cleaving agent)，例如合成限制性内切酶或癌症化疗药物提供基础。

香港科技大学(科大)的科研人员成功研发全球首个可用作深度机器学习(machine learning)的全光学神经网络，不但能让人工智能在处理较复杂的问题上﹕例如辨识事物之间的关系或风险评估等范畴，进一步追近人类，更可在能耗大幅度降低的情况下，以光速进行运算。一直以来，光学网络操作仅限于线性*运算，但只靠线性运算并不能让神经网络模拟人类大脑运作而达至「深度学习」(Deep Learning)。人工智能要掌握深度学习，需具有「非线性启动函数」(non-linear activation functions) 的多层神经网络。然而，在现存的光电混合神经网络中，模拟人类大脑响应方式的「非线性启动函数」乃透过电来实现，这限制了光学网络的指令周期及能力。现在，由科大物理学系教授杜胜望及助理教授刘军伟所带领的研究团队，实现了首个全光学多层神经网络，为构建大规模的光学神经网络推进一步。为突破限制，研究团队利用冷原子介质内只需极低激光功率便能运作的「电磁波引发透明效应」(electromagnetically induced transparency, EIT)，来实现非线性启用函式，并制作了一个双层全光学的神经网络。为测试成效，团队利用这个网络，对凝聚态物理学易辛模型(Ising model)中的有序相和无序相进行分类，发现与高性能电脑神经网络运算的结果一样准确。杜教授表示﹕「虽然我们现在的成果只是一个概念验证(proof-of-principle)的测试，但它表明新一代的光学人工智能—即在低能耗的情况下进行快速运算，是有可能的。」刘教授补充谓:「未来，我们希望扩大此技术的规模，构建一个更大型、更复杂的全光学神经网络，以作图像识别等实际应用。」研究结果近日刊登于权威期刊《Optica》，并获美国光学学会撰写新闻稿介绍。

由香港科技大学（科大）领导的跨学府研究团队，成功研制了一种环保充电液体燃料。计划全面成功后，将对全世界产生革命性的影响，包括把电动车的充电时间由数小时缩短至数分钟。 电燃料如果以太阳能或风能充电，就会具 「碳中和」的优点；像化石燃料一样，它可以很方便地输入电网，或输入车辆内。 这研究名为「用于可再生能源供电站及电动汽车的电燃料储能技术基础研究」，由科大的赵天寿教授领导；其他团队成员来自香港大学、香港中文大学及香港理工大学。 赵天寿教授为张英灿工程学及环境学教授、机械及航空航天工程学系讲座教授、以及科大能源研究院院长。这为期五年的研究计划（2018 至2022）由研究资助局的主题研究计划资助，资助额为5000万港元。 赵教授解释说：「我们成功研发了一个稳定的锂硫电池，因为它的高能量密度和低成本，它既可以为电动车供电，也可以为电网储存来自太阳能和风能的电力。」 「最让我们兴奋的是我们能够将锂硫电池转化为液态系统，或称为电燃料。」 用传统充电方式为汽车充电，通常需要几小时，但使用电燃料则只需几分钟。由于它可再充电，电燃料不会像化石燃料那样越用越少。在充电站，耗尽能源的燃料从燃料缸移走，然后补充载有能源的燃料。  电燃料系统的运作是基于锂硫电池的化学原理 – 利用锂金属的高容量以及硫阴极的廉宜价钱。虽然研究团队已取得重要成果，但仍有挑战要克服。首先，在锂表面形成的枝晶可能会缩短电池寿命。其次，释出的硫会溶解，并且破坏锂阳极。 「一个解决方案是形成有表面保护的多孔锂阳极，而此类方案以前都是通过不切实际、繁杂的方式实现，」 科大团队另一成员 – 机械及航空航天工程学系助理教授陈擎解释道。「我们让热力学为我们服务。利用两个自发反应，我们在一个碳支架上形成一个多孔锂阳极，并在上面形成复合保护层。」 这简单而有效的方法，让一个高负载锂硫电池发挥前所未见的表现。负载 – 即装置上每面积单位的活性材料 – 必须维持高水平，才能将理论上的高性能最终可以转化为一个实用高效的储能技术。

Brain-machine interface - or the technology to synergize the brain with an external device so the latter can carry out orders, has been frequently featured in sci-fi movies as futuristic fantasy. Instead of maneuvering with our fingertips, individuals connected to such devices can transmit their thoughts, and the machines would do their bidding like magic. Recently, an American start-up promised to make this scenario a reality. A small chip would be surgically inserted into one's brain, which is then connected to a receiver with or without a wire, allowing the user to control things like a mouse or a keyboard. The company is even aiming to make the implant surgery equivalent to a simple surgical procedure like LASIK where one can walk away within hours. While this sounds revolutionary for people with disabilities, is the general public ready to sign up for its service?

复杂的拓扑材料，尤其是具有不同内部和表面性质的材料，使得量子计算免于噪声干扰而更加健壮，近年来成为工业和学术界研究焦点。目前的量子计算机仍然脆弱，提高量子信息抗噪性是重要的研究方向。在噪声下保持功能容错量子计算的需求，促使了对于复杂拓扑材料的探索。 香港科技大学物理系的曹圭鵬教授与北京大学物理系的刘雄军教授合作首次实现三维拓扑材料。此材料由超冷原子构成，制备在接近绝对零度的亿分之三度。它为研究新型拓扑材料，甚至那些固体中无法制备的材料提供了途径。这些利用超冷原子实现的新型人工合成材料使得物理学家可以去研究非凡的物质态，进而研发新型量子器件。 材料的拓扑属性意味着材料在实际系统中可以含有一定缺陷，这也为探索材料的新奇特性提供了可能。拓扑材料研究局限于低维，因为超冷原子难以实现三维拓扑材料。三维材料的实现全面开启拓扑材料在超冷原子中的研究，包括绝缘态，半金属和超流在内的高维的非凡拓扑态。 在物理学家构造的人工合成晶格结构中，超冷原子的行为如同在固体中电子。实验中，研究员们将原子的自旋与原子的运动关联起来，形成合成拓扑材料，并且通过新的观测手段观测其能谱。这个合成量子材料就是三维自选轨道耦合的结点线半金属。 这项研究最近于2019年7月29号在自然物理杂志发表 (DOI:10.1038/s41567-019-0564-y)。 “我们的研究为研发自然界不存在的新奇的拓扑材料提供了可能”，曹教授指出，“此进展也为复杂的三维拓扑材料研究和模拟提供了平台。” 这项研究是Science Advances 4, eaao4748 (2018) 的后续工作。

Padmanabhan KRISHNAMURTHY(帕德)是来自印度的国际学生，由于姊姊曾在家乡一家服务视障人士的志愿机构工作，他对残疾人士的困境体会甚深，很希望施以援手。皇天不负有心人，他跟队友Amrutavarsh Sanganabasappa KINAGI (雅麦) 合作发明了取名「海伦」的读唇器，并在刚结束的 2019年科大「校长杯」本科生发明大赛赢得大奖，体现赛事鼓励学生发挥创意、力求卓越的精神。  两人发明的读唇器取名「海伦」，是为了向已故著名美国作家兼教育家海伦凯勒致敬。凯勒既盲且聋，却能克服巨大难关，成为二十世纪其中一位最杰出的人道主义先锋。一待发展成熟，这个得奖读唇器预计将可惠及数以百万计人士。根据世界卫生组织统计，全球多达4亿6,600万人受听障困扰，而到了2050年，人数相信更会增至9亿。 「海伦」是首个可穿戴的读唇器。现时，助听器只使用音频，在嘈杂环境难以发挥效用，至于能抵御噪音的高档助听器，不但售价偏高，而且产量有限，并不普及。「海伦」面世后，听障人士可通过这装置接收视觉信息，无需再倚赖音频信息或昂贵的助听器。新发明应用人工智能，利用相机将人的说话实时串流到一个运行LipNet模型的远程装置。LipNet模型由牛津大学、英国 DeepMind科技公司及加拿大高等研究所共同研发，可以将不同长度序列的视频与文本配对。 Paddy修读计算器科学，队友Amrut则同时主修计算器科学及数学。将于九月升读大学三年级的两个小伙子，由衷感激项目顾问麦鉴荣教授的悉心指导，助他们把意念转化成得奖发明。他们说：「麦教授不但在比赛期间指点方向，更重要的是介绍我们认识有研发读唇器经验的学长，让我们有机会听取前辈的心得和意见。」  「海伦」的首要作用，自然是帮助听障人士与别人沟通，但它的潜能绝对不容小觑：除了可供法庭书记和法律专业人员在庭上使用，也能协助警方了解闭路电视片段中的人物说话内容，重组案情。 

In Hong Kong, 1 in 6 couples struggles to get pregnant, compared to 1 in 10 two decades ago. In China, the infertility rate has risen to 12-15% from just 2.5% in the early 1990s. Many couples have begun to seek medical help to fulfil their desire to have a baby – there are 50 million patients with fertility problems in China. Listening to Dr. SHU Yiwei Ervin, current student of MPhil Program in Technology Leadership and Entrepreneurship (TLE) offered by the Division of Integrative Systems and Design of HKUST's School of Engineering, talk about the pain involved in the in-vitro fertilization (IVF) process, and his hope that his startup can eventually increase the success rate of the procedure, is both moving and inspiring.