6月23日(星期一)消息，国外知名科学网站的主要内容如下：
《自然》网站(www.nature.com)
蝾螈重建四肢、斑马鱼修复脊髓：动物“超愈合”能力如何造福人类
大多数哺乳动物并不具备鱼类、两栖动物、爬行动物和蠕虫所展现的再生能力：涡虫可再生几乎所有细胞，蝾螈能重建四肢和部分大脑，斑马鱼能修复被切断的脊髓，绿安乐蜥则可再生尾巴。，而这些动物的能力长期以来令科学家着迷，为人类医学研究提供了重要线索。如今，随着基因组学、蛋白质组学和单细胞成像等领域的进展，科学家们正把这些动物身上的发现应用于人类细胞。”
在近期国际干细胞研究学会会议上，多项研究展示了突破性进展。美国华盛顿大学团队发现，斑马鱼脊髓损伤后，一类与人类胎儿星形胶质细胞相似的细胞能促进修复。实验表明，通过特定分子调控，人类星形胶质细胞可表现出类似斑马鱼细胞的修复特性，并在小鼠实验中展现出更强的保护屏障作用。
美国南加州大学的研究团队则聚焦绿安乐蜥的尾巴再生机制。蜥蜴与人类共享许多基因，其肌肉干细胞能从头构建组织，而哺乳动物的同类细胞则无此能力。这一发现为治疗肌肉退化疾病和老年肌肉衰退提供了新思路。
奥地利维也纳大学的研究以多毛蠕虫为模型，发现其幼年时可通过细胞重编程实现身体再生，这一过程涉及类似“山中因子”的分子表达。该机制或为人类组织再生研究开辟新途径。
这些研究显示，通过解析超级愈合动物的再生机制，未来或可开发出针对脊髓损伤、肌肉疾病和衰老相关病症的创新疗法。
《科学》网站(www.science.org)
从矩形到圆形：文化如何重塑我们的视觉认知
研究表明，文化环境会从根本上改变人们对世界的视觉感知。纳米比亚乡村的辛巴族人在观察某些光学错觉时，与欧美工业化社会的人群存在显著差异。例如，在“科弗错觉(一组可被解读为矩形或圆形的网格)”测试中，美国和英国的受试者大多首先看到矩形，而辛巴族人则更容易识别圆形。研究者认为，这种差异可能与生活环境有关——欧美社会以矩形建筑为主，而辛巴族的传统村落由圆形茅屋围绕着圆形牲畜圈构成。这项研究的预印本发布于PsyArXiv平台。
该研究由英国伦敦政治经济学院的团队主导，测试了六种视觉错觉(其中有五种首次用于跨文化研究)，对比了工业化国家(美英)、纳米比亚乡村辛巴族及半城市化纳米比亚城镇居民的感知差异。除科弗错觉外，辛巴族人对波浪线锯齿错觉和平行线倾斜错觉的抵抗力也显著更强，多数能准确识别真实图形，而欧美受试者则普遍受到误导。
尽管视觉差异研究已有百年历史，但过去仅基于少数几种错觉，学界对其解释仍存争议。部分学者认为文化仅影响“高层次”认知(如注意力)，而基础视觉系统是普适的;另一派则主张视觉本身即受经验塑造。哈佛大学的学者指出，视觉科学长期忽视文化因素，导致研究样本多局限于工业化社会，可能将特定文化下的认知误判为人类共性。
该研究尚未完全揭示文化影响视觉的具体机制，但强调了跨文化研究的重要性。若仅以单一文化为基准，人类认知的“普遍规律”可能只是特定环境的产物。正如研究者所言，真正的世界认知需要多元视角——包括那些“能看见圆形的人”，尤其在他人眼中只有矩形时。
《每日科学》网站(www.sciencedaily.com)
光速革命：玻璃纤维或将取代传统芯片，开启AI新时代
芬兰坦佩雷大学和法国路易·巴斯德大学的研究团队合作开发了一种基于光学的AI计算系统，利用超快激光脉冲和光纤实现高效信息处理，速度远超传统电子技术，为下一代高速、低能耗计算机提供了新方向。
传统电子芯片在带宽、算力和能耗方面已接近物理极限，而AI模型的复杂化进一步加剧了这些挑战。相比之下，光计算利用光纤中的非线性光学效应，能以数千倍的速度处理数据，同时显著降低能耗。研究团队采用飞秒(千万亿分之一秒)激光脉冲和比头发丝还细的特制光纤，构建了一种光学“极限学习机”(一种类似神经网络的AI架构)。通过调控光的波长、功率和光纤的物理特性，系统可在不到一皮秒(万亿分之一秒)内完成手写数字识别，准确率超过91%，接近主流数字方法的水平。
研究还发现，性能优化并非依赖更强的激光或更复杂的设计，而是取决于光纤长度、色散(不同波长传播速度差异)效应与光功率的精细平衡。这一突破表明，光学计算的核心优势在于对光信号的高效编码与调控，而非单纯提高硬件强度。
该成果为光电子混合AI系统奠定了基础，未来可应用于实时信号处理、环境监测及超高速AI推理。研究团队强调，通过融合非线性光学与机器学习，有望开发出兼具超高速和低能耗的新型计算硬件。
《赛特科技日报》网站(https://scitechdaily.com)
比人类快3倍!世界最小自供电双足机器人创下速度纪录
美国卡内基梅隆大学研发出一款全球最小的自供电双足机器人，身高仅1.5英寸(3.81厘米)，却能以每小时0.5英里(0.805公里)以上的速度行走，并能够完成转向、跳跃和攀爬低阶等动作。该机器人名为“Zippy”，是美国国家科学基金会资助项目的成果，旨在探索微型机器人的运动机制，以提升其在复杂环境中的适应性。
研究团队指出，双足机器人比轮式机器人更适合在人类设计的环境中行动，尤其是在不平坦地形或障碍物较多的场景。Zippy采用内置电池和驱动器驱动，通过抬起前腿并转移重心实现行走，其圆形前足设计帮助保持平衡。由于体积微小，机器人采用机械限位装置替代传统伺服系统，使其能以每秒10倍腿长的速度移动，相当于成年人以每小时19英里(约30.58公里)的速度行走，成为目前全球最快的自供电双足机器人。
该技术的潜在应用包括紧急搜救、工业检测和科学勘探。例如，Zippy可进入狭小或危险区域执行任务，而多个机器人协同工作还能提升任务效率。未来，研究团队计划为其加装摄像头和传感器，以实现定位和自主导航，进一步拓展其应用场景。
这项突破不仅展示了微型机器人技术的进步，也为未来开发更高效的仿生机器人提供了新思路。(刘春)
【环球财经网-www.do1news.com】
