新闻及香港科大故事

香港科技大学（科大）研究团队分析过去40年间约1,500个热带气旋的数据后发现，热带气旋在登陆前约60小时，其平均降雨率会明显上升，增幅逾20%，并首次清楚揭示这一现象背后的物理成因。研究指出，当风暴靠近陆地时，由于湿度上升及海陆摩擦差异扩大等「海陆差异」效应，令风暴在靠岸前的雨势进一步加剧，从而提高沿岸地区的潜在风险。此研究成果有助提升沿海地区的防灾部署及预警能力。研究由科大海洋科学系主任兼讲座教授、港澳海洋研究中心主任甘剑平教授领导，并以〈Global increase in rain rate of tropical cyclones prior to landfall〉为题刊登于国际期刊《Nature Communications》。过往研究多着眼于全球气候暖化下的长期降雨变化，然而对气旋登陆前数十小时这个最关键的预警窗口，雨量如何变化及其背后的物理成因始终欠缺系统性的研究。为填补这空白，科大团队分析了1980至2020年间的全球卫星降雨数据，全面检视气旋靠岸前的降雨变化及其动力机制。研究结果显示，不论风暴所处的海域、强度及纬度为何，气旋在登陆前的降雨量均呈现一致增强的现象。这种增幅并非由海水温度上升直接造成，而是源于风暴逼近陆地时所产生的海陆差异效应，包括沿岸低层空气湿度上升、陆地与海洋摩擦差异导致气流更易汇聚，以及大气不稳定度提高。多重因素叠加，使热带气旋在登陆前约60小时的暴雨显著加剧，增幅逾20%，令沿海地区在风暴正式登陆前已承受更高的潜在风险。

香港科技大学（科大）研究团队成功开发人工智能（AI）工具GrainBot，能从显微图像中自动提取并量化多种材料的微结构特征。GrainBot旨在应对材料科学领域对数据驱动及自主研究流程日益增长的需求，提供系统化的方法将复杂图像信息转化为可量化数据，从而加速新一代材料的研发进程。微结构的定量分析一直是材料科学多个领域的关键难题。尽管先进显微技术能够获取高质量的材料图像，但其中蕴含的信息往往难以通过可靠且高效的方式进行分析。现有方法多聚焦于识别简单特征或进行图像分类，难以揭示不同微结构参数之间的互动关系，阻碍了研究人员深入理解材料结构与性能的关联，减缓新材料的设计与优化。为突破此瓶颈，由科大化学及生物工程学系副教授周圆圆教授领导的团队设计出GrainBot，为分割、特征测量和结构相关性分析提供一体化解决方案。研究团队利用卷积神经网络实现精确的晶粒分割，并结合自研算法测量晶粒面积、晶界沟槽以及表面起伏凹陷等特征。GrainBot能将显微图像转化为多维度的丰富数值指标，有助研究人员建立大型及标准化微结构数据库，摆脱仅依赖定性观察的限制。研究团队将GrainBot应用于一款高效太阳能电池关键材料——金属卤化物钙钛矿薄膜，以验证工具的效能。透过分析不同底部表面形貌样本的原子力显微镜图像，GrainBot成功建构涵盖数千颗独立晶粒的数据库，每颗晶粒均标注多项微结构参数。配合统计分析，便能找出晶粒普遍分布的规律，以及不同特征之间过往难以量化的关系，例如晶粒尺寸、沟槽几何形状与表面粗糙度等的隐藏关联性。除分析统计外，研究更结合可解释的机器学习模型，以揭示微结构特征的相互影响机制。团队以选定的晶粒测量参数为目标，训练基于梯度提升的决策模型，并运用特征重要性分析与特征影响关系图等解析工具，探讨晶粒表面积与晶界沟槽等参数如何共同影响表面凹深或凸脊高度。

香港科技大学（科大）团队近日在钙钛矿太阳能电池制备上取得突破，研发出一套多源共蒸发沉积配方，可显著提升真空沉积钙钛矿薄膜的晶体质量。这项突破使全真空单结钙钛矿电池，以及钙钛矿-硅迭层太阳能电池，更接近可规模化生产。这项突破性研究成果已发表于《自然 – 材料》期刊，论文题为「晶面导向的全真空沉积钙钛矿太阳能电池」。 近年来，钙钛矿太阳能电池效率迅速提升，因其具备提供低成本可再生电力的潜力而备受关注。目前效率最高的钙钛矿器件多数以溶液「墨水」方式制备；然而，许多工业薄膜产品（从 OLED 显示器到光学镀膜）则采用真空沉积，一种干净、无溶剂，并能在大面积上实现高度均匀的镀膜制程。惟当钙钛矿完全以真空沉积制备时，其晶体往往会以不理想的方式形成，容易在薄膜中形成缺陷，进而影响器件的稳定性。 本研究由科大电子及计算器工程学系、显示与光电子全国重点实验室助理教授林彦宏教授领导的研究团队，与英国牛津大学物理系亨利・斯奈思教授的团队合作完成。研究的第一作者、科大电子及计算器工程学系博士后研究员沈鑫毅博士及其团队成员发现，在热共蒸发过程中引入氯化铅作为「共源」，能有效引导钙钛矿晶体的生长方式。该方法促成高度有序的1.67eV宽带隙钙钛矿，并使大量晶粒呈现（100）晶面「朝上」取向，显示薄膜具备更高结晶度，也能抵御光照与热应力所引起的退化，从而带来更佳的光电特性，以及更强的抗光照与耐热退化能力。 利用这套新开发的沉积配方，团队成功实现了全真空沉积宽带隙钙钛矿太阳能电池的首个经认证性能：在0.25平方厘米器件上，经最大功率点测得功率转换效率达到18.35%。在实验室测试中，器件效率最高可达19.3%，并在更具挑战性的1平方厘米电池尺寸上取得18.5%的效率。 

香港科技大学（科大）研究团队在钙离子电池技术领域取得重要突破，该技术有望改变日常生活中的能源储存方案。通过采用准固态电解质技术，这种创新的钙离子电池有望提升储能效率和可持续性，其应用范围涵盖可再生能源系统及电动汽车等多个领域。该项研究已于国际权威跨学科期刊《先进科学》上发表，标题为「基于氧化还原活性共价有机框架电解质的高性能准固态钙离子电池」。全球对可持续储能解决方案的需求极为殷切。随着全球绿色能源转型步伐加快，社会对高效且稳定的电池系统需求日益增加。目前广泛应用的锂离子电池正面对资源稀缺和能量密度接近极限等挑战，促使探索钙离子电池等替代技术，为实现可持续未来铺路。钙离子电池因其电化学窗口与锂离子电池相近，且钙元素地球储量丰富，展现出巨大的发展潜力。然而，该技术在实现高效阳离子传输和保持稳定循环性能方面仍面对不少挑战。这些技术瓶颈令钙离子电池在与商用锂离子电池的竞争中仍显不足。为克服这些挑战，由科大化学及生物工程学系副教授金允燮教授带领的研究团队，成功开发出基于氧化还原活性共价有机框架材料的准固态电解质。这些富含羰基的准固态电解质在室温下表现出卓越的离子电导率（0.46 mS cm-1）和钙离子传输能力（>0.53）。结合实验和模拟研究，团队发现钙离子能在共价有机框架有序孔道内沿规整排列的羰基位点快速传输。基于这一创新发现，团队成功制备出钙离子全电池。该电池在0.15 A g-1电流密度下表现出155.9 mAh g-1的可逆比容量，并在1 A g-1电流密度下循环1,000次后，容量保持率仍超过74.6%，充分印证了氧化还原共价有机框架材料在推进钙离子电池技术发展方面的重大潜力。金教授表示：「我们的研究凸显了钙离子电池作为锂离子技术可持续替代方案的变革性潜力。通过利用氧化还原共价有机框架材料的独特性质，我们朝着实现能够满足绿色未来需求的高性能储能解决方案迈出了关键一步。」

香港科技大学（科大）化学系助理教授黄敬皓教授领导的研究团队近日透过生物工程技术取得重大突破，研发出新型的聚糖靶向系统，称为「凝集素定向蛋白聚集疗法（LPAT）」。透过这项技术，研究团队成功在小鼠模型中开发出能够预防转移性乳腺癌形成及生长的治疗方法。靶向抗癌疗法具有难以替代的临床价值，其通过更严格筛选、更精准的方式消除癌细胞，可避免传统化疗常有的严重副作用。现时，癌症靶向疗法主要採用单克隆抗体技术，该技术通常被设计用于识别癌细胞表面过度表达的特定生物标志物。尽管抗体在靶向治疗领域的影响无可比拟，但其亦存在一项众所周知的局限——无法有效区分癌细胞相关的聚糖与正常健康组织中的聚糖。因此，众多靶向聚糖的抗体药物均未能通过临床试验。许多癌组织在生长和转移至身体其他部位时，其细胞表面聚糖水平会显著升高，然而目前针对该靶点的有效干预策略仍属空白，未能充分实现靶向糖基化治疗的潜力。为攻克此难题，黄教授的研究团队近期于《Biomaterials》期刊发表一项研究，提出一种新策略：透过生物工程设计的蛋白质疗法，选择性地结合富含唾液酸（即高唾液酸化）的乳腺癌细胞。该治疗剂利用高转移性癌细胞分泌的天然蛋白酶释放活化蛋白，随后该活化蛋白可自组成六聚体蛋白复合物，从而强力结合高唾液酸化乳腺癌细胞。反之，当遇到正常细胞如红血细胞时，治疗剂因无法满足激活条件而结合能力极弱。研究显示，该技术能显著抑制高转移性乳腺癌细胞的黏附、侵袭及迁移活性。此外，研究团队还证明该疗法能完全抑制转移性肺肿瘤在小鼠体内形成。回顾这项成果，黄教授表示：「我们在这项研究中观察到的聚糖识别精度，是抗体技术难以轻易实现的。鉴于目前仅触及该技术的表层，我们非常期待进一步探索转移预防疗法的可能性。」

香港科技大学（科大）与英特尔宣布成立「香港科技大学-英特尔联合实验室」（联合实验室）。此核心项目是一项为期三年的研究计划，重点探索高能效近记忆体运算架构，以应对人工智能应用在效能与能源效率方面的挑战。通过软硬件协同设计创新，双方旨在为智能设备与可持续人工智能系统的未来发展提供技术基础。在科大首席副校长郭毅可教授、英特尔中国区董事长王稚聪先生及英特尔公司大学合作资深总监Gabriela Cruz THOMPSON女士的见证下，协议由科大副校长（研究及发展）郑光廷教授与英特尔中国研究院院长宋继强先生签署，标志着联合实验室的正式成立。郑光廷教授表示：「联合实验室的成立，是呼应科大《策略发展计划2031》中将『人工智能、未来运算与电子学』列为核心研究方向的重要实践，体现了科大推动研究成果落地应用的持续努力。微电子作为科大重点科研领域之一，将通过融合我们在软硬件协同设计与高能效近记忆体运算方面的研究优势，共同探索高能效运算的新路径。」王稚聪先生表示：「英特尔长期致力于建设开放的生态，持续推动与学术界的合作，加速实验室成果产业化应用落地。香港科技大学在计算机科学与工程等领域积淀深厚，并在未来技术探索方面具有重要影响力。我们期待与香港科技大学的学者们紧密协作，共同探索更高效、可持续的运算范式，践行绿色技术创新与可持续发展。」联合实验室将由科大电子及计算机工程学系讲座教授兼方氏工程学讲座教授谢源牵头，聚焦於智能设备在运算、记忆体、I/O频宽及能效等方面的技术挑战开展研究。

香港科技大学（科大）研究团队透过分析香港、北京、纽约等全球29个大城市的厨余数据，建立了一套创新的城市厨余管理框架。研究指出，在厨余含水量较高的「湿厨余城市」如香港，将厨余搅碎并导入污水系统进行处理，比单靠依靠堆填更具效益，此举更可令整体温室气体排放量降低约 47%，同时减少约 11%的废物处理成本。该研究为全球城市的厨余管理提供全新的量化依据。研究由科大土木及环境工程学系讲座教授陈光浩教授领导，团队成员包括博士后研究员郭洪骁博士及博士生邹旭等，并与华中科技大学研究团队合作。研究成果以〈Redefining separate or integrated food waste and wastewater streams for 29 large cities〉为题，在国际学术期刊《Nature Cities》上发表。随着全球都市人口上升，厨余量亦不断增加。目前，大部分城市仍採用堆填或焚化的方式处理厨余，然而高含水量的厨余显着增加运输成本及能源消耗。例如在美国，堆填区中的厨余产生的甲烷佔整体堆填区排放量的58%，已成为主要的温室气体污染来源之一。研究团队通过收集全球29个大城市的厨余组成、污水量、能源消耗与处理成本等数据进行科学分析，发现影响厨余处理效益的关键因素并非厨余重量及种类，而是其含水量（moisture load）。含水量愈高，固体废物处理系统的负荷愈大，相应的处理成本和排放量也会随之增加。研究团队提出的「城市生物废弃物通量」（Urban Biowaste Flux, UBF）框架计算出，当城市每年人均厨余含水量达到46.8公斤时，採用透过污水系统结合堆填或焚化的「整合方式」处理厨余，会比单纯以固体废物方式处理更加有效。香港、北京及首尔等汤水及新鲜食品比例较高的城市均属于典型的湿厨余城市。研究显示，在这类城市中，使用厨余研磨器把厨余导入污水系统，有助提升整体处理效能。以香港为例：

香港科技大学（科大）工学院学者于计算神经工程领域取得重大突破，团队开发了一个基于强化学习的神经脉冲生成模型，能够准确预测神经讯号，从而形成一条「人工信息通道」，有效绕过大脑受损区域，重建因疾病或损伤而中断的神经功能性连接。这项开创性研究有望为因中风、脊髓损伤等导致功能障碍的患者，提供革命性的神经复康新思路。 研究结果已于国际顶尖期刊《自然计算科学》上发表，论文题为「一种利用行为强化重建神经功能连接的生成式脉冲预测模型」。大脑不同区域之间通过神经元释放的电脉冲，即神经脉冲，进行信息编码与传递。当神经系统疾病或损伤破坏这些传输通道时，便会导致运动、认知等方面的严重功能障碍。神经假体是通过构建一条人工信息通道，将神经信号从上游脑区传递至下游脑区，绕过受损部位，以恢复丧失的运动和认知功能。然而，其核心挑战在于如何仅根据上游讯号，实时预测下游神经活动模式，从而最有效恢复行为功能。为此，由科大电子及计算机工程学系副教授王怡雯教授带领的团队提出了基于强化学习的跨脑区神经脉冲预测模型。传统方法根据下游神经元纪录来评估神经通道的功能完整性，但这在通道受损的患者中并不适用。相反，团队开发的模型以「行为是否成功」作为反馈讯号来引导训练，并将上游神经元的活跃脉冲实时转换为下游神经元的预测讯号，从而在原本联系中断的脑区之间重新建立通讯。王教授表示：「新模型的核心理念，是让其如大脑般一样通过『试错』来学习跨区域间的映射关系。这使我们能为神经通道受损的患者构建一条『信息小径』，从而有效重建脑区之间的功能性连接。」团队通过科大计算认知工程实验室进行大鼠运动控制通道测试来收集数据，并验证了模型的有效性。结果显示，新模型生成的「人工脉冲讯号」成功经由解码器驱动小鼠做出目标行为，其成功率显著优于传统方法。此外，生成信号的编码特性和健康大脑中观察到的自然神经调制特性亦高度相似。另外，新方法具有强大的适应能力，能在不同解码器设置下保持高性能，只需极少校准，便可迅速适应新试验对象，大大增强模型的临床转化潜力。