了解深海采矿的影响

托马斯·皮科克(Thomas Peacock)的办公桌上放着一块看起来很普通的棕色岩石。大约一个土豆的大小,它一直是几十年争论的中心。它被称为多金属结核,在海平面以下15000英尺的深海海床上生活了1000万年。这种结核含有镍、钴、铜和锰——这四种矿物质在能量储存中是必不可少的。

机械工程教授、麻省理工学院环境动力学实验室(END Lab)主任皮科克表示:“随着社会朝着驾驶更多电动汽车和利用可再生能源的方向发展,对这些矿物的需求将会增加,以生产脱碳经济所需的电池。”他是一个国际研究团队的成员,该团队一直在努力更好地了解收集多金属结核对环境的影响,这个过程被称为深海采矿。

结核中发现的矿物,特别是钴和镍,是锂离子电池的关键组成部分。目前,锂离子电池的能量密度是所有商用电池中最高的。这种高能量密度使它们成为从手机到电动汽车的理想之选,因为电动汽车需要在一个紧凑的空间内消耗大量的能量。

麻省理工学院(MIT)材料系统实验室(Materials Systems Laboratory)主任理查德•罗斯(Richard Roth)表示:“由于能源储存,这两种元素的需求预计将大幅增长。”

虽然研究人员正在探索替代电池技术,如钠离子电池和利用电化学电池的流动电池,但这些技术离商业化还很远。

Roth解释说:“几乎没有人认为这些锂离子电池的替代品会在未来十年内出现。”“等待未知的未来电池化学物质和技术的出现,可能会大大推迟电动汽车的广泛应用。”

随着社会寻求从化石燃料供电的电网向太阳能、风能、波浪能和热能等可再生资源供电的电网转变,需要大量的特种镍来制造更大规模的电池。

“结节的收集从海底被视为新意味着获得这些材料,但是在这样做之前必须充分了解环境的影响从深海矿产资源,矿产资源的环境影响进行比较在陆地上,”解释了孔雀。

在获得麻省理工学院环境解决方案项目(ESI)的种子资金后,皮科克能够将他在流体动力学方面的专业知识应用到深海采矿对周围生态系统的影响上。

满足储能需求

目前,镍和钴是通过陆上采矿作业提取的。大部分的钴矿都产自刚果民主共和国,那里出产全世界60%的钴。这些地雷经常通过破坏生境、侵蚀、土壤和水污染影响周围环境。还有人担心,随着电池需求的上升,陆地采矿,尤其是在政治不稳定的国家,可能无法提供足够的这些材料。

海洋的位于夏威夷和美国西海岸——也被称为号角大学断裂带——据估计,拥有6倍的钴和镍三倍比所有已知的陆基商店,以及巨大的锰和大量铜的沉积。

虽然海底有丰富的这些物质,但人们对在海平面以下15 000英尺处采矿的短期和长期环境影响所知甚少。皮科克和他的合作者、斯克里普斯海洋学研究所和加州大学圣地亚哥分校的马修·阿尔福德教授正在领导一项研究,以了解从海底采集的结核所产生的沉积物羽状物是如何被水流携带的。

“关键问题是,如果我们决定在a点形成烟柱,它会扩散到多远的地方,然后最终落到海底?””阿尔弗德解释道。“绘制海底采矿影响地理分布的能力目前是一个关键的未知数。”

皮科克和阿尔福德正在进行的研究将有助于让利益相关者了解深海采矿对环境的潜在影响。一个紧迫的问题是,国际海底管理局(ISA)目前正在谈判关于在国家管辖范围以外的地区开采深海采矿的条例草案。国际海底管理局是联合国设立的一个独立组织,负责管理海底的所有采矿活动。皮科克和阿尔福德的研究将有助于指导根据这些条例颁布的环境标准和准则的制定。

麻省理工学院END实验室的博士生卡洛斯·穆尼奥斯·罗约(Carlos Munoz Royo)表示:“我们有一个独特的机会,可以帮助监管机构和其他相关方利用我们的数据和模型来评估监管草案,在监管开始之前,我们对我们的行动造成的影响感到遗憾。”

跟踪水羽

在深海采矿中,收集车将从船上展开。然后,收集车行驶到1.5万英尺深的海底,在那里收集海底的顶部4英寸。这个过程产生了一种称为收集器羽流的羽流。

皮科克解释说:“当收集器在海床上移动时,它搅动了沉积物,并产生了沉积物云,或称为羽状物,被洋流带走并分布。”

采集车收集结核,通过管道将其泵回船上。在船上,可用的结核从不需要的沉积物中分离出来。这些沉积物被输送回海洋,形成第二羽流,也就是所谓的排放羽流。

皮科克与机械工程和海洋科学与工程教授皮埃尔·勒穆索(Pierre Lermusiaux)、地球、大气和行星科学教授格伦·弗莱伊尔(Glenn Flierl)合作,建立了数学模型,预测这两股羽流在水中的运动。

为了测试这些模型,“孔雀”号开始追踪太平洋海底采矿所产生的实际羽流。在麻省理工学院ESI的资助下,他开始了首次对这些羽状物的实地研究。与他同行的还有麻省理工学院的高级研究工程师阿尔福德(Alford)和埃里克·亚当斯(Eric Adams),以及来自麻省理工学院、斯克里普斯和美国地质调查局(United States Geological Survey)的其他研究人员和工程师。

在加州大学船舶基金项目的资助下,该团队于2018年3月在美国海军R/V Sally Ride号上进行了为期一周的太平洋考察,在咨询ISA的情况下进行了实验。研究人员将沉积物与一种示踪染料混合,他们能够使用船上的传感器进行跟踪,这些传感器是由阿尔福德的多尺度海洋动力集团(Multiscale Ocean Dynamics group)开发的。在这样做的过程中,他们绘制出了一幅地幔柱移动的地图。

现场实验表明,皮科克和Lermusiaux开发的模型可以用来预测羽毛将如何在水中传播,并有助于更清楚地了解周围生物可能受到的影响。

对深海生物的影响

海底生物的移动速度非常缓慢。沉积物以每千年1毫米的速度积累。在这样一个缓慢的增长速度下,受到深海采矿干扰的地区不太可能在一个合理的时间范围内恢复。

“令人担忧的是,如果有一个特定于该地区的生物群落,它可能会不可挽回地受到采矿的影响,”皮科克解释说。

根据杜克大学生物海洋学教授Cindy Van Dover的说法,除了生活在结节内或其周围的生物外,在水柱的其他地方的生物也会受到影响。

她解释说:“可能是滤食结构堵塞,例如,水柱中的凝胶状生物,以及沉积物中的生物。”“也可能有一些金属进入了水柱,所以人们担心会有毒理学问题。”

皮科克对地幔柱的研究可以帮助像范多弗这样的生物学家评估深海采矿作业对周围生态系统的附带损害。

起草海上采矿条例

通过与麻省理工学院(MIT)政策实验室的联系,该学院是仅有的两所在ISA获得观察员地位的研究型大学之一。

“羽流研究非常重要,麻省理工学院正在帮助进行实验和开发羽流模型,这对国际海底管理局及其利益相关者的当前工作至关重要,”ISA的顾问Chris Brown解释道。布朗是去年秋天在麻省理工学院校园召开的深海采矿风险研讨会的几十位专家之一。

迄今为止,皮科克和阿尔福德进行的实地研究是关于中水羽的唯一海洋数据集,它有助于指导决策。了解羽流如何在水中移动的下一步将是跟踪由原型收集器产生的羽流。末端实验室的皮科克和他的团队正准备在2020年使用原型车参与一项主要的实地研究。

多亏了最近由“第11个小时”项目提供的资金,皮科克和勒穆索希望开发出能越来越准确预测深海采矿羽流将如何穿过海洋的模型。他们将继续与学术界同事、国际机构、非政府组织和承包商相互作用,以便更清楚地了解深海采矿对环境的影响。

皮科克说:“在对话的早期,让所有利益相关者参与进来,帮助我们做出明智的决定,这是很重要的,这样我们才能充分了解海洋采矿资源对环境的影响,并将其与陆地采矿资源对环境的影响进行比较。”

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用脑电波控制注意力

难以集中注意力?麻省理工学院的神经科学家可能会为你提供一个解决方案:降低你的脑电波。在一项新的研究中,研究人员发现,人们可以通过控制自己的脑电波来增强注意力,这种脑电波是基于他们在执行特定任务时接收到的神经反馈。

研究发现,当受试者学会在顶叶皮层的一个半球抑制阿尔法波时,他们能够更好地注意出现在视野另一侧的物体。这是第一次发现这种因果关系,这表明人们可能通过神经反馈来提高注意力。

麻省理工学院麦戈文大脑研究所所长罗伯特•德西蒙表示:“人们对利用神经反馈来帮助各种脑部疾病和行为问题患者很感兴趣。”“这是一种完全无创的控制和测试不同类型大脑活动的方法。”

目前还不清楚这些影响会持续多久,也不知道这种控制是否可以用其他类型的脑波来实现,比如与帕金森病有关的脑波。研究人员目前正计划进行更多的研究,以确定这种类型的神经反馈训练是否可能帮助患有注意力障碍或其他神经障碍的人。

德西蒙是这篇论文的资深作者,这篇论文发表在12月4日的《神经元》(Neuron)杂志上。麦戈文研究所博士后Yasaman Bagherzadeh是这项研究的主要作者。前麦戈文研究所的研究科学家丹尼尔·巴尔道夫和麦戈文研究所的首席研究科学家迪米特里奥斯·潘塔兹也是这篇论文的作者。

α和关注

大脑中有数十亿的神经元,它们结合在一起的电信号会产生脑电波。阿尔法波的频率在8到12赫兹之间,据信它在过滤分散注意力的感官信息方面起着作用。

之前的研究已经表明注意力和脑电波之间有很强的相关性,尤其是在顶叶皮层。在人类和动物研究中,α波的减少与注意力增强有关。然而,德西蒙说,目前还不清楚阿尔法波是控制注意力还是只是控制注意力的其他过程的副产品。

为了测试阿尔法波是否真的能调节注意力,研究人员设计了一个实验,让人们在完成一项任务时实时反馈他们的阿尔法波。受试者被要求看着屏幕中央的格子图案,并被告知在他们看的时候,要用精神上的努力来增加图案的对比度,让它更显眼。

在实验过程中,研究人员使用脑磁图扫描仪(MEG)对受试者进行扫描,以精确到毫秒的速度显示他们的大脑活动。研究人员测量了顶叶皮层左右半球的阿尔法水平,并计算出两个水平之间的不对称程度。随着两个半球之间的不对称性增加,光栅模式变得更加明显,为参与者提供实时反馈。

虽然实验对象没有被告知任何正在发生的事情,但在大约20次试验之后(大约10分钟),他们能够增加模式的对比度。脑磁图的结果表明,他们是通过控制阿尔法波的不对称性来做到这一点的。

“实验之后,受试者说他们知道自己在控制对比,但他们不知道自己是如何做到的,”Bagherzadeh说。“我们认为基础是有条件的学习——无论你什么时候做了一件事,你得到了奖励,你就是在强化这种行为。人们通常对他们的大脑活动没有任何反馈,但当我们提供给他们并奖励他们时,他们通过练习来学习。”

虽然受试者并没有意识到他们是如何操纵他们的脑电波的,但他们能够做到,而且这种成功转化为在视野的另一侧增强了注意力。当受试者看着屏幕中央的图案时,研究人员在屏幕的两边闪动光点。参与者被告知忽略这些闪光,但研究人员测量了他们的视觉皮层对这些闪光的反应。

一组参与者被训练抑制左脑的阿尔法波,而另一组被训练抑制右脑的阿尔法波。那些左侧阿尔法减少的人,他们的视觉皮层对屏幕右侧闪光的反应更强烈,而右侧阿尔法减少的人对左侧闪光的反应更强烈。

德西蒙说:“阿尔法操纵实际上是控制人们的注意力,即使他们对自己是如何做到的没有任何清楚的认识。”

持久的影响

在神经反馈训练结束后,研究人员要求受试者完成两项涉及注意力的额外任务,并发现注意力的增强持续存在。在一项实验中,受试者被要求观察一个类似于他们在神经反馈任务中看到的光栅图案。在一些试验中,他们被预先告知要注意视野的一侧,但在另一些试验中,他们没有被告知任何方向。

当受试者被告知要集中注意力在一边时,这种指令是决定他们看向哪里的主要因素。但如果他们事先没有得到任何提示,他们往往会更关注在神经反馈训练中受到青睐的那一面。

在另一项任务中,参与者被要求观看一幅图像,如自然的户外场景、城市场景或计算机生成的分形形状。通过跟踪受试者的眼球运动,研究人员发现,人们花更多的时间看着他们的阿尔法波训练他们集中注意力的那一边。

Desimone说:“这是很有希望的,这些影响似乎确实持续到后来,”尽管需要更多的研究来确定这些影响可能会持续多久。

这项研究由麦戈文研究所资助。

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每月的避孕药可以代替每天的剂量

口服避孕药是最流行的避孕方式之一:在美国,15岁至49岁的女性中约有12%使用口服避孕药。然而,它们的有效性取决于每天服用的数量,据估计,每年约有9%服用避孕药的女性怀孕。

麻省理工学院的研究人员现在正在开发一种口服避孕药,一个月只需要服用一次,这可以减少由于忘记服用而导致的意外怀孕。研究人员说,这种每月一次的避孕措施可能对妇女及其家庭的健康产生重大影响,尤其是在发展中国家。

麻省理工学院戴维·h·科赫研究所教授罗伯特·兰格说:“我们希望这项工作——据我们所知的第一个长达一个月的药片或胶囊——有一天将为妇女健康带来潜在的新模式和选择,以及其他的适应症。”

这种新的避孕药具包含在一个涂有明胶的胶囊里,可以携带三周的避孕药具。这种胶囊被吞下后留在胃里,并逐渐释放药物。在猪身上进行的试验表明,这种药物释放可以达到与每日剂量相同的血液中药物浓度。

兰格和乔瓦尼·特拉弗索(Giovanni Traverso)是这项研究的资深作者,他们分别是麻省理工学院(MIT)机械工程助理教授和布莱根妇女医院(Brigham and Women’s Hospital)的胃肠病学家。这项研究发表在今天的《科学转化医学》(Science Translational Medicine)杂志上。麻省理工学院(MIT)科赫综合癌症研究所(Koch Institute for Integrative Cancer Research)高级博士后阿米娅·基尔坦(Ameya Kirtane)和麻省理工学院(MIT)前技术助理蒂芙尼·华(Tiffany Hua)是这篇论文的主要作者。

长期的交付

这种新型避孕药是基于麻省理工学院研究小组之前开发的星状药物输送系统,这种系统可以在吞咽后在消化道停留几天或几周。传送系统被放置在明胶胶囊中,一旦到达胃部,胶囊就会溶解,使得折叠的星臂能够扩张并缓慢释放它们的有效载荷。

在他们早期的研究中,研究人员在胶囊中加入了治疗疟疾和艾滋病的药物,目前这些药物每天都要服用。这项工作的大部分是由比尔和梅琳达·盖茨基金会资助的,该基金会敦促研究小组调整胶囊,以提供长效避孕药物。以前的研究表明,当人们只能每周或每月服药而不是每天服药时,他们更善于记住服药。

为了使他们的新避孕药能持续3到4周,研究人员必须加入比早期版本更强的材料,这些材料能在恶劣的胃环境中存活2周。研究人员将这些材料浸泡在酸性很强的模拟胃液中进行测试,发现两种聚氨酯材料对手臂和恒星的中心核心最有效。

研究人员将避孕药物左炔诺孕酮(levonorgestrel)放入设备的手臂中,发现通过改变与药物混合的聚合物的浓度,可以控制药物释放的速度。一旦胶囊到达胃部,它就会膨胀并固定在那里。

在对猪的研究中,研究人员发现胶囊可以以相当恒定的速度释放药物,持续四周。在猪的血液中发现的药物浓度与每天服用左炔诺孕酮片剂后的浓度相似。然而,胶囊维持这些药物水平近一个月,而药片仅维持一天。

如果用于人体,胶囊将在三到四周后分解,并通过消化道排出体外。研究人员正在研究几种可能的方法来促使手臂断裂,包括通过改变pH值、温度或暴露于某些化学物质。

内布拉斯加大学医学中心(University of Nebraska Medical Center)的药学实践与科学副教授金伯利·斯卡尔西(Kimberly Scarsi)没有参与这项研究,她说:“缺乏避孕措施是一个全球健康问题,每年都会导致不必要的孕产妇和新生儿死亡。”“每月一次的口服避孕药将提供一种谨慎的、非侵入性的节育选择,可以显著提高服药依从性,让女性更好地控制自己的健康和计划生育决策。”

健康影响

由兰格、特拉弗索等人创办的琳德拉治疗公司(Lyndra Therapeutics)最近从盖茨基金会(Gates Foundation)获得了1300万美元的资助,用于进一步开发这种每月一次的避孕药,以便在人体上进行测试。

“通过这些技术的发展,我们的目标是改变人们的服药体验,让服药变得更容易,在第一个每月一次的口服药物系统中,使用更少的剂量。”我们非常致力于在未来几年将这些技术提供给人们,”特拉弗索说,他说他预计人类测试可能在三到五年内实现。

改进的避孕措施不仅对健康有益,而且使妇女更容易上学并在经济上支持自己和家人。然而,根据世界卫生组织(World Health Organization)的数据,在发展中国家,2.14亿不想怀孕的育龄妇女没有使用避孕药等现代避孕方法。

“每月推出一种避孕药物的版本可能对全球健康产生巨大影响,”Kirtane说。“口服避孕药对人类健康和性别平等的影响怎么强调都不过分。”

研究人员还认为,这种药丸可能对那些更喜欢长期口服避孕药而不是其他长期避孕药(如宫内节育器)的女性更有吸引力。

Kirtane说:“即使有了这些长效的设备,还是有一部分人更喜欢口服药物而不是植入药物。”“对那些病人来说,这样的东西会非常有用。”

这项研究由比尔和梅琳达·盖茨基金会资助。该研究的其他作者包括Alison Hayward, Aniket Wahane, Aaron Lopes, Taylor Bensel, Sierra Brooks, Declan Gwynne, Jacob Wainer, Joy Collins和Siid Tamang。东北大学的Ambika Bajpayee和南加州大学的Frank Stanczyk和Lihong Ma也是这篇论文的作者。

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对于温贝托·卡尔德拉斯来说,空气中弥漫着兴奋

在温贝托·卡尔德拉斯二世(Humberto Caldelas II)的成长过程中,他的父亲带他去所有最近的航空展,这样他就能看到所有的飞机。当他学会开车时,他和父母开玩笑说,他不应该在机场附近开车,因为他会分心。当他听到飞机飞过时,他总是抬头看天。

“我甚至不能告诉你我第一次对飞机感兴趣,”他说。“我想我是天生的。”

Caldelas是麻省理工学院航空航天专业的一名大四学生,但他进入这所大学时以为自己会进入核科学与工程专业。他曾经认为他对飞行的热爱是一种爱好,而不是一种职业——直到他的朋友们说服他参观麻省理工学院航空航天系(AeroAstro)。在他的旅行中,他了解到对每一位教授候选人都有严格的要求。传言说,在技术面试之后,应聘者会被带到外面;如果一架飞机从头顶飞过,而应聘者没有抬头看,他们就得不到这份工作。

卡尔德拉斯一听到这个消息,就知道他的家将在航空宇宙号上。

“我当时想,‘如果这就是这个部门的热情所在,那我就应该在这里工作。’”’从那以后,我就没有后悔过这个决定,”他说。“真的很有趣。它就像一个家,因为我可以和人们一起讨论所有关于飞机和太空的事情。”

通过他的专业,卡尔德拉斯一直专注于航空和太空旅行,并希望他的职业生涯将走向两个方向。Caldelas在麻省理工学院的四年时间里一直在预备役军官训练团(ROTC)工作,毕业后将作为海军飞行员加入海军。在为国家服役并与飞机打交道后,他希望成为一名宇航员。

会飞的虫子

Caldelas是那种提前到达机场的人,这样他就能看到飞机起飞。当他在飞机上时,他喜欢坐在座位上,看着窗外的引擎工作。

他说:“每次我坐飞机的时候,我都会感到发冷。”“有句名言是这样说的:‘理解带来欣赏,欣赏带来尊重。因此,在研究了喷气式发动机的工作原理、设计它有多难、制造它有多难之后,它让(一架飞机)变得更加不可思议。”

他在麻省理工学院所受教育的航空学部分,为他提供了有关飞机飞行理论和力学的背景知识。通过他的课程,他学习了飞行的物理学,用泡沫飞机做实验,通过风洞测试设备。

在过去的两个夏天,Caldelas在波音实习,获得了波音737和P-8A海神飞机的实战经验。他还看到当他成为飞行员时,了解飞机的力学原理对他有多大的帮助。

例如,当他们测试的一些迭代新的777 x,试飞员之一——谁都飞行体验和理解在飞机上发生了什么事情,很容易确定飞机的问题因为她符合飞机是如何构建的。卡尔德拉斯渴望做到这一点。

毕业后,他想成为海军军官和战斗机飞行员。在他高中的第一年,Caldelas加入了隶属于美国空军的民用空中巡逻队。他第一次坐飞机,从来没有克服过那种兴奋感。在麻省理工学院期间,他参加了海军后备军官训练队,经常穿着经典的带有金色纽扣的“夏季白色”制服;这个学期,他是他所在单位的连长。

大学毕业后接受海军训练后,他希望进入美国海军试飞员学校。卡尔德拉斯说,试飞员知道如何飞行,对飞机有技术上的了解,这有助于他们与工程师沟通他们需要调整什么。

从白色制服到白色太空服

航空航天走廊上展示着该系许多杰出校友的照片,包括一些宇航员——一个Caldelas最终希望加入的组织。

他对宇航员的迷恋很早就开始了:当他4岁的时候,他的家人去了NASA的肯尼迪航天中心。

他说:“我当时几乎不能走路,当这个宇航员走上来的时候,我想‘哇,我想成为他。’”

随着年龄的增长,他对宇航员的崇拜与日俱增。当麻省理工学院庆祝阿波罗11号任务50周年时,卡尔德拉斯收到了一封来自该系的电子邮件,要求学生们帮助护送宇航员完成任务。他立即填写了表格——如果有机会见到宇航员,卡尔德拉斯就在那里。

卡尔德拉斯被指派给马克·李,一名前空军上校和美国宇航局宇航员,他曾四次执行航天飞机任务。当卡尔德拉斯带李参观时,李在走廊中间停下脚步,指着一张以地球为背景,穿着白色太空服的男人的大照片,若无其事地说:“那就是我。”卡尔德拉斯看了看相框,发现上面写着“马克·李”。他立刻要了一张他们两人的照片,背景是那张具有历史意义的照片。

“我每天都会路过这张照片。还有谁能说他们在一张著名的照片中见到了宇航员?”Caldelas说。“只有在麻省理工学院,这种事情才会发生。”

在参观整个系的过程中,Caldelas一直在说他不敢相信自己和许多麻省理工的传奇人物在同一个领域。作为国家拉美裔奖学金获得者,Caldelas也是第一代美国人,他是第一批被高中工程项目录取的拉美裔学生之一,也是第一个从新泽西高中进入麻省理工学院的人。

他总是对自己的机会心存感激,希望能激励下一代,就像麻省理工学院的宇航员和他们的照片激励了他一样。

他说:“进入这所学校,你不必做到完美,你只需要有激情,这能激励人们。”“来到麻省理工,实现我的梦想,这真的让我很惭愧。我想通过激励其他人继续前进,实现他们的梦想,以此来纪念这次机会。”

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新的治疗方法可以缓解肾结石的排出

每年有超过50万的美国人因肾结石问题到急诊室就诊。在大多数情况下,结石最终会自行排出体外,但这个过程可能会非常痛苦。

麻省理工学院(MIT)和麻省总医院(Massachusetts General Hospital)的研究人员现在设计出了一种潜在的治疗方法,可以让肾结石排出的速度更快,而且减轻疼痛。他们已经确定了两种药物的组合,可以放松输尿管壁——连接肾脏和膀胱的管道——并可以通过类似导管的工具直接输送到输尿管。

研究人员说,放松输尿管可以帮助结石更容易地通过导管。

麻省理工学院材料科学与工程系戴维·h·科赫(David H. Koch)工程学教授、麻省理工学院科赫综合癌症研究所(MIT ‘s Koch Institute for Integrative Cancer Research)成员、该研究的资深作者迈克尔·西玛(Michael Cima)表示:“我们认为,这可能会显著影响影响数百万人的肾结石疾病。”

这种治疗方法还可以使在输尿管中插入支架变得更容易,更少痛苦,这种方法有时在肾结石排出后进行,以防止输尿管堵塞或塌陷。

克里斯托弗·李,哈佛-麻省理工学院健康科学与技术部门的博士获得者,是这项研究的主要作者,该研究发表在今天的《自然生物医学工程》上。

局部给药

肾结石是由硬晶体构成的,当尿液中有太多的固体废物而没有足够的液体将其冲洗掉时,硬晶体就会积聚在肾脏中。据估计,大约十分之一的人在一生中的某个时候会患肾结石。

几年前,西玛和MGH肾结石项目的联合主管、该论文的作者之一布莱恩·艾斯纳(Brian Eisner)开始思考改善肾结石治疗的方法。虽然一些较大的结石需要手术,但通常的治疗方案是等待结石排出,平均需要10天。给患者服用止痛药和口服药物,目的是帮助放松输尿管,但关于这种药物是否真的有效,研究提供了相互矛盾的证据。(目前还没有fda批准的肾结石和输尿管扩张的口服疗法。)

西玛和艾斯纳认为,直接向输尿管输送肌肉松弛剂可能是更好的选择。肾结石通过狭窄的输尿管时引起的疼痛主要来自于输尿管的痉挛和炎症,所以放松输尿管周围的肌肉可以帮助缓解结石的通过。

大约在这个时候,当时还是麻省理工学院健康科学与技术项目的一名新学生的Lee与Cima会面,讨论可能的论文项目,并对肾结石治疗产生了兴趣。

“如果你看看今天人们是如何治疗肾结石的,你会发现,自1980年以来,肾结石并没有真正改变,而且有相当多的证据表明,所使用的药物效果并不好,”李说。“这可能会帮助多少人,其数量之大令人兴奋。”

研究人员首先着手确定药物,可能工作良好时,直接输送到输尿管。他们选择了18种用于治疗高血压或青光眼等疾病的药物,并将它们暴露在实验室培养皿中培养的人类输尿管细胞中,在那里他们可以测量药物对平滑肌细胞的放松程度。他们假设,如果他们直接把这些药物送到输尿管,他们可以得到比口服药物更大的放松效果,同时尽可能减少对身体其他部位的伤害。

Cima说:“我们发现有几种药物的效果达到了我们的预期,而且在每一种情况下,我们都发现所需的有效浓度都超过了系统用药的安全浓度。”

接下来,研究人员使用密集的计算处理来单独分析近10亿个细胞在药物暴露后的放松反应。他们发现了两种效果特别好的药物,并发现它们一起服用效果更好。其中一种是硝苯地平,一种用于治疗高血压的钙通道阻滞剂,另一种是一种称为rho激酶抑制剂的药物,用于治疗青光眼。

研究人员在从猪身上取下的输尿管中测试了不同剂量的这种药物组合,结果显示它们可以显著降低输尿管收缩的频率和长度。对活猪的试验也表明,这种疗法几乎消除了输尿管的收缩。

在这些实验中,研究人员使用膀胱镜给药。膀胱镜与导管非常相似,但有一个可以连接到相机或镜头的小光纤通道。他们发现,通过这种方式,药物在动物的血液中检测不到,这表明药物留在了输尿管内壁,没有进入身体的其他部位,这将降低潜在副作用的风险。

输尿管放松

研究人员说,还需要更多的研究来确定肌肉放松的效果持续多长时间,以及需要多少放松才能加速结石排出。他们现在成立了一家新公司,流动性医学,继续开发这项技术,可能用于人类病人的测试。

除了治疗肾结石外,这种方法还有助于放松输尿管,帮助医生植入输尿管支架。它也可以帮助放置任何其他类型的仪器,如内窥镜,在输尿管。

该平台配对药物输送到输尿管。我们渴望首先以肌肉放松为目标,作为其分支,我们有肾结石、输尿管支架和内窥镜手术,”Lee说。“我们有很多其他的泌尿学指标,它们会经历不同的发展过程,但都能被击中,而且都有意义的患者群体。”

这项研究由麻省理工学院医学工程与科学研究所布罗希奖学金、麻省理工学院德什潘德技术创新中心、国家癌症研究所科赫研究所支持(核心)拨款以及国家卫生研究院资助。

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一种控制微生物代谢的新方法

微生物可以被改造成各种有用的化合物,包括塑料、生物燃料和药物。然而,在许多情况下,这些产品与细胞自身生长所需的代谢途径相竞争。

为了帮助优化细胞产生所需化合物的能力,同时又能保持自身的生长,麻省理工学院的化学工程师们设计了一种方法来诱导细菌在不同的时间转换不同的代谢途径。这些开关被编程进入细胞,并由人口密度的变化触发,不需要人工干预。

“我们希望,这将允许更精确的调节新陈代谢,让我们获得更高的生产率,但在某种程度上,我们尽量减少干预,“说Kristala普莱瑟,Arthur d .小化学工程教授和这项研究的资深作者。

这种转换使研究人员能够将两种不同产品的微生物产量提高10倍。

这篇论文发表在本周的《美国国家科学院院刊》上。

双开关

为了让微生物合成它们通常不会产生的有用化合物,工程师们插入了参与代谢途径的酶的基因——这是产生特定产物的一系列反应。这种方法现在被用于生产许多复杂的产品,如药品和生物燃料。

在某些情况下,在这些反应中产生的中间体也是细胞中已经存在的代谢途径的一部分。当细胞将这些中间产物从工程途径中转移出去时,就会降低最终产物的总体产量。

利用动态代谢工程的概念,Prather之前已经建立了帮助细胞在自身代谢需求和产生所需产物的途径之间保持平衡的开关。她的想法是让细胞自动地在不同的途径之间切换,而不需要操作发酵罐的人进行任何干预。

在2017年发表的一项研究中,Prather的实验室使用这种方法对大肠杆菌进行编程,使其产生葡萄糖酸,这是尼龙和洗涤剂等产品的前体。研究人员的策略基于群体感应,这是一种细菌细胞通常用来相互交流的现象。每一种细菌都会分泌特定的分子,帮助它们感知周围的微生物,并影响彼此的行为。

麻省理工学院的研究小组对他们的大肠杆菌细胞进行了改造,使其分泌一种称为AHL的群体感应分子。当AHL浓度达到一定水平时,细胞会关闭一种酶,这种酶会将葡萄糖酸前体转移到细胞自身的代谢途径中。这使得细胞可以正常生长和分裂,直到群体足够大,开始大量生产所需的产品。

“那篇论文第一次证明了我们可以进行自主控制,”Prather说。“我们可以开始培养,细胞就会在适当的时候做出改变。”

在PNAS的新论文中,Prather和Dinh着手在他们的细胞中设计多个开关点,让它们对生产过程有更大的控制权。为了达到这个目的,他们使用了两种不同细菌的群体感应系统。他们将这些系统整合到大肠杆菌中,通过基因工程产生一种名为柚皮苷的化合物,这是一种天然存在于柑橘类水果中的类黄酮,具有多种有益健康的功效。

利用这些群体感应系统,研究人员在细胞中设计了两个开关点。其中一个开关被设计用来防止细菌将一种叫做malonyl-CoA的naringenin前体转移到细胞自身的代谢途径中。在另一个转换点,研究人员在他们的工程途径中推迟了一种酶的产生,以避免积累一种前体,这种前体通常会在前体积累过多时抑制naringenin途径。

Dinh说:“因为我们从两个不同的群体感应系统中提取了成分,而且调节蛋白在两个系统中是独一无二的,所以我们可以独立地改变每个电路的开关时间。”

研究人员创造了数百种大肠杆菌变体,它们在不同的种群密度下执行这两个开关,使它们能够识别哪个是最多产的。表现最好的菌株比没有这些控制开关的菌株的柚皮素产量增加了10倍。

更复杂的路径

研究人员还证明了多开关方法可以使大肠杆菌产生的水杨酸增加一倍,而水杨酸是许多药物的组成部分。Prather说,这个过程也可以帮助提高任何其他类型产品的产量,因为细胞必须在利用中间产物生成和自身生长之间取得平衡。研究人员还没有证明他们的方法在工业规模上有效,但他们正在努力将该方法扩展到更复杂的途径,并希望在未来在更大的规模上进行测试。

“我们认为它肯定具有更广泛的适用性,”Prather说。“这个过程非常稳健,因为它不需要有人在特定的时间点添加东西或对过程进行任何调整,而是允许细胞在内部跟踪何时需要进行转换。”

这项研究是由国家科学基金会资助的。

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帮助机器感知一些物理定律

人类对物质实相的法则有一个早期的理解。例如,婴儿对物体如何移动和相互作用抱有期望,当他们做一些意想不到的事情时,比如在魔术中消失时,他们会表现出惊讶。

现在,麻省理工学院的研究人员设计了一个模型,该模型展示了对一些基本的“直觉物理学”的理解,即物体应该如何运动。该模型可用于帮助构建更智能的人工智能,并反过来提供信息,帮助科学家理解婴儿的认知。

该模型被称为ADEPT,它可以观察场景中移动的物体,并根据物体的物理特性预测物体的运动方式。在跟踪目标时,模型在每个视频帧输出一个与“惊喜”级别相关的信号——信号越大,惊喜越大。如果一个物体与模型的预测严重不匹配——比如,通过消失或传送穿过一个场景——它的惊讶程度将会激增。

在视频中,物体以看似合理和难以置信的方式移动,作为对视频的回应,该模型记录下的惊讶程度与观看相同视频的人报告的惊讶程度一致。 

“婴儿3个月大的时候,他们有一些概念对象不眨眼的存在,并通过彼此不能移动或传送,”第一作者凯文·a·史密斯说的研究科学家脑与认知科学系的(BCS)和大脑中心的一员,思想,和机器(CBMM)。“我们想捕捉并将这些知识正式化,将婴儿的认知能力构建成人工智能智能体。我们现在正在接近类人模型,用这种方式来分辨基本的不可信或似是而非的场景。”

与史密斯一起撰写论文的还有电子工程与计算机科学系的本科生梅玲洁(音)和BCS研究科学家姚顺宇(音);吴家俊博士,19年;CBMM调查员Elizabeth Spelke;Joshua B. Tenenbaum,计算认知科学教授,CBMM、BCS和计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)研究员;CBMM研究者Tomer D. Ullman博士’ 15。

不匹配的现实

ADEPT依赖于两个模块:一个“逆图形”模块从原始图像中捕获对象表示,另一个“物理引擎”从可能性分布中预测对象的未来表示。

逆图形基本上是从像素输入中提取对象的信息,如形状、姿态和速度。该模块以图像的形式捕获视频帧,并使用逆图形从场景中的对象中提取这些信息。但它不会纠缠于细节。ADEPT只需要对每个形状进行一些近似的几何运算。在某种程度上,这有助于模型将预测推广到新对象,而不仅仅是那些它所训练的对象。

“一个物体是矩形还是圆形,是卡车还是鸭子都无所谓。内行人只是看到有一个物体处于某种位置,以某种方式移动,从而做出预测,”史密斯说。“同样,年幼的婴儿在进行物理预测时,似乎也不太在意形状等一些属性。”

这些粗糙的对象描述被输入到一个物理引擎——一个模拟物理系统行为的软件,例如刚体或流态体,通常用于电影、视频游戏和计算机图形学。研究人员的物理引擎“推动物体在时间上前进,”Ullman说。这就产生了一系列的预测,或者说是一个“信念分布”,来预测下一帧这些物体会发生什么。

接下来,模型观察实际的下一帧。它再次捕获对象表示,然后根据其信念分布将其与一个预测对象表示对齐。如果物体遵循物理定律,两种表述之间就不会有太多的不匹配。另一方面,如果物体做了一些难以置信的事情——比如说,它从墙后面消失了——就会产生很大的不匹配。

然后ADEPT从它的信念分布中重新分析,并注意到物体消失的可能性非常低。如果有一个足够低的概率,该模型将巨大的“惊喜”记录为信号峰值。基本上,惊讶与事件发生的概率成反比。如果概率很低,信号峰值就很高。 

“如果一个物体在墙后面,你的物理引擎会认为这个物体仍然在墙后面。如果墙倒了,那里什么也没有,那就错配了。“然后,模型说,‘我的预测中有一个物体,但我什么也没看到。唯一的解释是它消失了,所以这很令人惊讶。’”

违反了预期

在发展心理学中,研究人员进行了“违反预期”的测试,给婴儿看几组视频。其中一段视频展示了一个看似合理的事件,物体遵循着它们对世界如何运转的预期观念。另一个视频在各个方面都是一样的,除了对象的行为在某种程度上违反了预期。研究人员通常会用这些测试来测量婴儿在难以置信的行为发生后看一个场景的时间。研究人员假设,他们凝视的时间越长,对刚刚发生的事情就会越惊讶或感兴趣。

在他们的实验中,研究人员基于经典的发展研究创建了几个场景来检验模型的核心对象知识。他们聘请了60名成年人观看了64段视频,这些视频展示了已知的物理上可信和物理上不可信的场景。例如,物体会移动到墙后,当墙倒下时,它们仍然在那里或消失了。参与者给他们在不同时刻的惊讶程度打分,分值从0到100。然后,研究人员向模型展示了同样的视频。具体地说,这些场景检验了模型捕捉持久性(对象不会无缘无故地出现或消失)、连续性(对象沿着连接的轨迹移动)和坚固性(对象不能彼此移动)概念的能力。

内行人在视频中与人类的匹配度尤其高,视频中物体在墙后移动,当墙被移开时消失。有趣的是,该模型还匹配了视频中的惊讶程度,人类对此并不感到惊讶,但也许应该感到惊讶。例如,在一段视频中,一个以一定速度移动的物体消失在墙后,并立即从另一边出来,这个物体可能在它跑到墙后时急剧加速,或者它可能传送到另一边。总的来说,人类和内行人都不太确定这个事件是否令人惊讶。研究人员还发现,从观察中学习物理的传统神经网络——但并不明确地表示物体——在区分令人惊讶的场景和不令人惊讶的场景方面的准确率要低得多,而且他们选择的令人惊讶的场景往往与人类的不一致。

下一步,研究人员计划进一步研究婴儿观察和学习世界的方式,目的是将任何新发现纳入他们的模型。例如,研究表明,直到一定年龄的婴儿实际上对物体在某些方面完全改变并不感到惊讶——比如,一辆卡车消失在墙后,但又以鸭子的形式出现。

史密斯说:“我们想知道还需要什么来更像婴儿一样理解这个世界,并将我们对心理学的了解正式化,从而建立更好的人工智能代理。”

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利用电磁波来实现更高效的计算

麻省理工学院的研究人员设计了一种新型的电路,可以在不用电量的情况下,利用电磁波对计算机进行精确控制。这一进步向实用的基于磁性的设备迈出了一步,这些设备有潜力比电子设备更有效地进行计算。

经典的计算机依靠大量的电能进行计算和数据存储,并产生大量的废热。为了寻找更有效的替代品,研究人员已经开始设计基于磁性的“自旋电子”装置,这种装置耗电相对较少,几乎不产生热量。

自旋电子器件利用了磁材料中晶格结构的“自旋波”——电子的量子性质。这种方法包括调制自旋波特性,以产生一些可测量的输出,并与计算相关。到目前为止,调制自旋波需要注入电流,使用大体积的元件会产生信号噪声,并有效地抵消任何固有的性能增益。

麻省理工学院的研究人员开发了一种电路结构,这种结构只使用一层磁性材料的纳米膜中的一个纳米宽度的域壁来调制通过的自旋波,没有任何额外的组件或电流。反过来,自旋波可以根据需要调节来控制墙的位置。这提供了对两种变化的自旋波状态的精确控制,它们对应于经典计算中使用的1和0。

未来,自旋波对可以通过双通道输入到电路中,根据不同的特性进行调制,并结合起来产生一些可测量的量子干涉——类似于光子波干涉被用于量子计算。研究人员假设,这种基于干涉的自旋电子设备,比如量子计算机,可以执行传统计算机难以完成的高度复杂的任务。

“人们开始在硅之外寻找计算能力。电子工程与计算机科学系(EECS)教授、电子学研究实验室自旋电子材料与器件组首席研究员刘路桥说。“通过使用这个狭窄的域壁,我们可以调节自旋波并创建这两个独立的状态,而不需要任何实际的能源成本。我们只是依靠自旋波和固有磁性材料。”

和刘一起发表论文的有来自自旋电子材料与器件组的三名研究生韩家豪、张鹏翔和贾斯汀·t·侯;和EECS博士后Saima A. Siddiqui。

翻转马侬姑娘

自旋波是波长很小的能量波。自旋波的大块,本质上是许多电子的集体自旋,被称为磁子。虽然马格纳斯并不是真正的粒子,就像单独的电子一样,但它们可以在计算应用中被类似地测量。

在他们的工作中,研究人员利用了一个定制的“磁畴壁”,这是两个相邻的磁性结构之间的纳米大小的屏障。他们将钴/镍纳米膜分层——每个纳米膜只有几个原子那么厚——并具有某些理想的磁性,可以处理大量的自旋波。然后他们把墙放在一种特殊晶格结构的磁性材料的中间,并把这个系统合并成一个电路。

在电路的一边,研究人员在材料中激发恒定的自旋波。当波穿过墙时,它的马格纳斯立即朝相反的方向旋转:第一区域的马格纳斯向北旋转,而第二区域的马格纳斯——穿过墙——向南旋转。这导致了波的相位(角度)的急剧变化和幅度(功率)的轻微下降。

在实验中,研究人员在电路的另一端放置了一个独立的天线,用来检测和传输输出信号。结果表明,在输出状态下,输入波的相位发生180度翻转。波的强度——从最高到最低的峰值——也下降了很多。

添加一些转矩

然后,研究人员发现自旋波和畴壁之间的相互作用,使他们能够有效地切换两种状态。没有畴壁,电路将被均匀磁化;与域壁,电路有一个分裂,调制波。

通过控制自旋波,他们发现可以控制畴壁的位置。这依赖于一种被称为“自旋传递扭矩”的现象,也就是自旋电子本质上震动磁性材料来翻转其磁性方向。

在研究人员的工作中,他们提高了注入的自旋波的能量,以诱导磁magnons产生一定的自旋。这实际上是把墙拉向增强的波源。在这样做的时候,天线下的壁被卡住了——有效地使它不能调制波并确保在这种状态下的均匀磁化。

他们使用一种特殊的磁性显微镜,证明了这种方法可以使壁发生微米级的位移,这足以使它沿着材料块的任何位置移动。值得注意的是,几年前有人提出了磁振子自旋传递转矩的机理,但没有得到证明。“有充分的理由相信这将会发生,”刘说。“但我们的实验证明了在这种情况下会发生什么。”

整个电路就像一个水管,刘说。阀门(域壁)控制水(自旋波)如何流经管道(材料)。刘说:“但是你也可以想象,当水的压力如此之高时,它会切断阀门,把它推到下游。”“如果我们施加足够强的自旋波,我们可以移动畴壁的位置——除了它稍微向上游移动,而不是向下游。”

这样的创新可以为特定的任务提供实用的基于波的计算,比如被称为“快速傅里叶变换”的信号处理技术。接下来,研究人员希望建立一个可以进行基本计算的工作波电路。除此之外,他们还必须优化材料,降低潜在的信号噪声,并进一步研究通过在畴壁周围移动来切换状态的速度。“这是我们接下来要做的事情,”刘说。

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产生更好的医疗图像分析指南

麻省理工学院的研究人员已经设计出一种方法,可以加速创建和定制医学图像分析模板的过程,从而指导疾病诊断。 

医学图像分析的一个用途是处理病人的医学图像数据集,并捕获可能指示疾病进展的结构关系。在许多情况下,分析需要使用一个称为“图谱”的常见图像模板,这是给定患者群体的平均表示。地图集可作为比较的参考,例如用于确定随时间推移的临床意义重大的脑结构变化。

构建模板是一个耗时、费力的过程,通常需要几天或几周的时间来生成,尤其是在使用3D大脑扫描时。为了节省时间,研究人员经常下载以前由研究小组生成的公开可用的地图集。但这些数据并没有完全捕捉到个体数据集或特定亚群体的多样性,比如那些患有新疾病或来自幼儿的群体。最终,地图集不能平滑地映射到离群图像上,产生糟糕的结果。

在12月举行的神经信息处理系统会议上,研究人员发表了一篇论文,描述了一种自动机器学习模型,该模型根据特定的病人属性,如年龄、性别和疾病,生成“有条件的”地图集。通过利用来自整个数据集的共享信息,该模型还可以综合数据集中可能完全缺失的患者亚群的地图集。

“世界需要更多的地图集,”第一作者Adrian Dalca说,他曾是计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的博士后,现在是哈佛医学院和麻省总医院的放射学教员。“地图集是许多医学图像分析的中心。这种方法可以生成更多的类,也可以生成有条件的类。”

加入Dalca的是CSAIL的访问研究员Marianne Rakic;John Guttag,计算机科学和电子工程Dugald C. Jackson教授,CSAIL数据驱动推理组组长;还有康奈尔大学的梅尔特·萨宾库。

同时校准和地图集

传统的atlas构建方法对数据集中的所有图像执行冗长的迭代优化过程。例如,他们将所有的3D脑部扫描与一个初始的(通常是模糊的)地图集对齐,然后从对齐的扫描中计算出一个新的平均图像。他们对所有的图像重复这个迭代过程。这将计算一个最终图集,最小化数据集中所有扫描必须变形以匹配图集的程度。如果没有足够的数据可用,对患者亚群进行这种处理可能是复杂和不精确的。

将地图集映射到新的扫描会产生一个“变形场”,它描述了两幅图像之间的差异。这捕获了结构变化,然后可以进一步分析。例如,在脑部扫描中,结构变化可能是由于疾病不同阶段的组织退化造成的。

在以前的工作中,Dalca和其他研究人员开发了一个神经网络来快速对齐这些图像。这在一定程度上加快了传统的阿特拉斯建造过程。“我们说,‘为什么我们不能在学习对齐图像的同时建立条件地图集?’”Dalca说。

为此,研究人员结合了两个神经网络:一个网络在每次迭代时自动学习地图集,另一个网络——改编自以前的研究——同时将地图集与数据集中的图像对齐。

在训练中,关节网络被输入一个随机图像,这个图像来自一个用病人属性编码的数据集。以此为基础,它估计了一个属性条件集。第二个网络将估计的地图集与输入图像对齐,生成一个变形场。

为每个图像对生成的变形场用于训练“损失函数”,这是机器学习模型的一个组成部分,帮助最小化与给定值的偏差。在这种情况下,该函数专门学习最小化地图集和每个图像之间的距离。网络不断地改进地图集,使其平滑地与数据集上的任何给定图像对齐。

随需应变的地图册

最终的结果是一个函数,它学习了特定的属性(如年龄)如何与数据集中所有图像的结构变化相关联。通过将新的病人属性插入到函数中,它利用了数据集中所有学习到的信息来合成一个按需地图集——即使该属性数据在数据集中丢失或缺乏。

比如说,有人想要一份45岁女性患者的脑部扫描地图集,里面有30岁至90岁患者的信息,但没有40岁至50岁女性患者的数据。该功能将分析大脑在30岁至90岁之间的变化模式,并整合该年龄段和性别的少量数据。然后,它将为理想年龄的女性绘制最具代表性的地图集。在他们的论文中,研究人员通过为15岁到90岁的不同年龄组生成条件模板来验证这一功能。

研究人员希望临床医生能够利用这个模型,从他们自己的潜在的小数据集快速建立他们自己的地图集。例如,Dalca目前正与马萨诸塞州总医院的研究人员合作,利用儿科脑部扫描数据集,为较年幼的儿童生成条件地图集。

一个伟大的梦想是建立一个功能,可以生成任何亚群体的条件地图集,跨越出生到90岁。研究人员可以登录一个网页,输入年龄、性别、疾病和其他参数,然后得到一个按需条件图谱。“那将是美妙的,因为每个人都可以把这个功能作为一个单一的宇宙地图集参考,”Dalca说。

医学成像之外的另一个潜在应用是运动训练。有人可以训练这个函数生成一个图集,比如一个网球运动员的发球动作。然后球员可以比较新的发球和地图,看看他们在哪里保持正确的形式或哪里出了问题。

达尔卡说:“如果你看体育比赛,通常会有评论者说他们注意到一个人的状态与另一个人的状态不一致。”“但你可以想象,它的数量可能比这多得多。”

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麻省理工学院的6名教师当选2019年AAAS研究员

六位麻省理工学院的教员被选为美国科学促进会(AAAS)的成员。

这些新成员是443名AAAS成员中的一员,这些成员是由他们的同行选出的,以表彰他们在科学或社会领域做出的杰出努力。今年的奖学生将在2月15日在西雅图举行的美国科学促进会(AAAS)年会上受到表彰。

Arthur B. Baggeroer是机械、海洋和电气工程教授,福特工程教授,荣誉退休,是水下声学方面的国际权威。在他的职业生涯中,他在地球物理信号处理和声纳技术方面取得了重大进展,此外,他还长期为美国海军提供智力资源。

苏珊娜·弗林是语言学和语言习得学教授,也是双语、第二语言和第三语言环境下儿童和成人对句法各方面习得的主要研究者。她还研究多语言大脑的神经表现以及与语言障碍、自闭症和衰老相关的问题。弗林目前是《句法:理论、实验和跨学科研究杂志》的主编和联合创始人。 

韦斯利·l·哈里斯(Wesley L. Harris)是查尔斯·斯塔克·德雷珀(Charles Stark Draper)航空航天学教授,曾担任麻省理工学院副教务长和航空航天系系主任。他的学术研究项目包括非定常空气动力学、空气声学、稀薄气体动力学、资本资产的维持和镰状细胞病的混沌。在进入麻省理工学院之前,他是美国国家航空航天局的副局长,负责所有的项目,设施和人员在航空学。

Eric Klopfer是比较媒体研究/写作项目的教授和负责人,也是麻省理工学院Scheller教师教育项目和教育走廊的主任。他的兴趣范围从学习新技术的设计和开发到学校的专业发展和实施。Klopfer的研究主要集中在计算机游戏和模拟上,以建立对科学、技术、工程和数学的理解。

道格拉斯·劳芬伯格,福特大学生物工程、化学工程和生物学教授,生物工程系系主任。他和他的研究组研究生物工程、定量细胞生物学和系统生物学的接口。该实验室的重点一直放在细胞失调的基本方面,并辅之以识别和测试新的治疗方法的翻译工作。

约翰·j·伦纳德(John J. Leonard)是塞缪尔·c·柯林斯(Samuel C. Collins)机械和海洋工程教授,也是自主移动机器人导航和测绘领域的领先专家。他的研究重点是动态环境下的长期视觉同步定位和绘图。除了水下交通工具,伦纳德还把他对持久自主的追求应用到自动驾驶汽车的开发中。

今年的获奖名单将于11月28日在美国科学促进会(AAAS)的《科学》(Science)杂志的新闻与注释部分正式公布。

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