新闻及香港科大故事

香港科技大学（科大）今日宣布推出目前全球最大型的人工智能（AI）多智能体社会模拟沙盒平台——「智能体世界」（Aivilization）。此创新平台旨在研究人类与AI的互动如何塑造虚拟社会，在这个虚拟社会里的「AI居民」（智能体）通过融合互动的方式，自然发展其社会管理架构、经济体系与文化规范。 随着AI快速融入我们的日常生活，了解人类与AI之间的互动与沟通逐渐成为一个重要的研究领域。过往一些模拟项目，诸如「Project Sid」1及斯坦福大学团队的「Stanford Smallville」2（斯坦福小镇）等，亦曾探索过类似主题，其规模分别约为1,000个和数十个智能体组成的AI社区，用以研究和观察AI文明的演变。 科大的「智能体世界」在既有的基础上大幅拓展研究规模，通过巧妙结合互动游戏模式、大规模公众参与以及实时AI实验，让十万个AI角色在为期六周的时间内，同时在虚拟世界内生活、互动和发展。以往的沙盒游戏常面对高昂运营成本以及静态评估框架等限制，令研究受到局限。「智能体世界」成功突破多项技术瓶颈，大幅提升平台表现，为研究人类与AI之间互动开拓更深入的空间。其中主要的创新突破包括：

MicroRNAs (miRNAs) are tiny RNA molecules that regulate gene expression by controlling messenger RNAs (mRNAs) and are critical for various biological processes, including development, stress responses, and epigenetic regulation. In plants, the enzyme DICER-LIKE 1 (DCL1) processes miRNA precursors into mature miRNAs, and mutations in DCL1 can lead to developmental issues like delayed flowering and abnormal leaves, making its precision essential for plant growth. A research team led by Prof. NGUYEN Tuan Anh from the Division of Life Science at HKUST has recently made significant strides in understanding miRNA biogenesis by developing a groundbreaking massively parallel dicing assay to investigate human DICER, which functions similarly to plant DCL1. 

无人机和电动垂直起降飞行器（eVTOL）正掀起科技热潮，物流配送与紧急医疗救援将更为快捷，并为空中公共服务带来更高效率，前景无限。然而，随着这些新兴技术迅速发展，仍需跨越两大挑战：噪音污染和公众安全。无人机与eVTOL在低空操作时不仅会产生噪音，在微气象及建筑风场环境中更要面对飞行安全的考验。 香港科技大学（科大）太古航天工程学教授张欣教授和周朋教授正领导研究团队致力解决这些难题，他们将最尖端的航空航天工程研究与实际解决方案结合，推动无人机和eVTOL和谐地融入城市生活。 张教授说︰「无人机逐渐成为我们日常生活的一部分，我们必须正视和解决噪音与飞行安全的问题，才能赢得公众信任。我们的目标是让无人机真正『入屋』，成为都市生活的好帮手。」 噪音及安全为关键挑战 无人机与eVTOL虽带来前所未有的机遇，但低空飞行的挑战也不容忽视。它们产生的声响可能为公众带来滋扰，当某地方的无人机飞行量增加一倍，噪音水平将会提高约三分贝，足以影响居民的生活质素。 另一个关键考虑是安全因素，无人机穿梭于高楼林立的城市，需要面对难以预测的阵风及湍流，这些因素不仅增加飞行的不稳定性，更会扩大噪音排放。 周教授指出︰「城市环境复杂多变，风险更高，公众期望我们能做到万无一失。」 此外，目前针对无人机噪音与安全的领域仍面对多重挑战，包括相关的指引、法规和认证标准仍相当缺乏。有见及此，科大团队正以创新研究和解决方案填补这些缺口。

香港科技大学（科大）最近于校园医疗中心推出由科大科研团队研发的人工智能医疗平台 - SmartCare系统，旨在革新医疗服务流程，提升从分流至就诊全流程的患者体验。这项先导计划为期六个月，冀为超过1.5万名学生及教职员等提供更优质的医疗服务。 SmartCare由计算机科学及工程学系助理教授暨Smart Lab主任陈浩教授研发，此系统建基于早前由科大研发、全球最大型的医学界多模态语言模型MedDr 发展而成，以简化临床治理流程、改善医患沟通及支援医学教育为三大核心目标。系统具备多语音实时转换功能，并能自动生成医疗纪录，更能将整个病人的诊症流程，包括诊前、诊中及诊后跟进的资料整合至同一平台，有望减轻医护人员的行政负担，让医生更专注于照顾病人。系统更设有「虚拟患者」的功能，可提供模拟诊症咨询和即时AI反馈，日后有望可应用至医学教育，这项模块正在申请专利。 作为一站式的AI医疗平台，SmartCare的重点功能涵盖：

锂离子电池广泛应用於消费电子产品丶电动车及可再生能源储能系统，其高效回收对於资源循环再用及减碳至关重要。由香港科技大学（科大）土木及环境工程学系曾超华教授领导的研究团队，近日揭示一种原子级的新机制，阐明阻碍锂离子电池高效回收的关键因素。这项突破不仅挑战长久以来的假设，亦为更洁净丶高效的锂离子电池金属回收技术奠定科学基础。 透过先进表徵技术与第一性原理模拟，研究团队发现，在锂离子电池回收过程中，机械拆解阶段所产生的铝杂质会渗入镍－钴－锰阴极材料晶体，诱发其内部化学结构重组。此过程会形成超稳定的铝－氧键，将具价值的金属元素——镍丶钴丶锰——密紧束缚於阴极晶体，抑制这它们的可溶性，从而导致在回收过程，尤其是在常用於水冶金技术的酸性溶剂中，这些金属难以有效释出与提取。 被忽略的杂质丶潜藏的影响力：铝成为回收障碍的关键机理因子 过去数十年，铝一直被视为报废锂离子电池中的操作性杂质，从未受到重视；然而，科大团队的研究显示，铝实际上是导致回收效率下降的重要机理性干扰源。在电池回收的机械拆解过程中，铝箔残留物会因摩擦接触而渗入镍－钴－锰阴极晶体。它们表面看似微不足道，却实际上改变了阴极晶体的内部结构。 团队利用高解析度显微技术与密度泛函理论模拟证实，铝原子会选择性地取代晶格中的钴元素，形成高度稳定的铝－氧键，这些键固定了晶格中的氧，使镍丶钴丶锰这些具价值金属在後续浸出过程中难以释出，进一步降低回收效率。 曾教授指出：「我们的研究结果证明，即使是极微量的铝污染，也足以显着改变镍丶钴丶锰材料於回收体系中的表现。这促使我们重新思考『从电池到电池』的回收链中，应如何有效地管理杂质的传输机制。」

香港科技大学（科大）工学院的研究团队最近提出了一种生物启发的综合多尺度设计策略，以应对钙钛矿太阳能电池商业化面临的关键挑战——长期运行的稳定性。这些受自然界启发的设计策略旨在提高太阳能技术的效率、韧性以及适应环境变化的能力。该方法侧重于从生物结构中汲取灵感，旨在创造出更能抵御环境压力且适合长期使用的钙钛矿太阳能电池。 钙钛矿太阳能电池因其低温、基于溶液的制造工艺而具备优势，能有效降低太阳能成本。然而，它们的商业可行性受到多种稳定性问题的制约，包括器件界面附着力不足、材料本身力学脆弱性以及对环境压力（如热、湿度、紫外线）的敏感性。这些降解过程发生在从皮米到厘米的不同尺度上，而多尺度结构因素对最终钙钛矿太阳能电池的稳定性和性能有着显著影响。 通过自然的视角重新思考太阳能电池设计 为了应对钙钛矿太阳能电池面临的挑战，科大化学及生物工程学系的副教授、能源研究院副院长周圆圆教授及其研究团队，联同来自美国及瑞士顶尖学府的研究伙伴，提出了借鉴生物系统的解决方案。他们认为，自然界中存在的分层功能结构（例如叶子的结构）可以启发高效、低成本、韧性强且能适应环境变化的太阳能技术的发展。 多尺度生物启发策略 他们的综合策略涵盖多个层面：

香港科技大学（科大）研究团队研发出一项突破性的人工智能（AI）技术，只需利用极少量X光影像，即可精准建构立体三维（3D）骨骼与器官影像模型，与原先需进行电脑扫描（CT 扫描）的程序相比， 有助病人减少接收99%辐射量。 新技术不但能加强保障病人安全，更可大幅减省医疗成本及轮候CT 扫描的时间，其应用层面涵盖术前规划、手术实时成像及定制植入物等领域。科大团队现正与不同行业伙伴，包括医疗3D打印厂商科能三维技术（医疗）有限公司（科能三维）合作，计划将此技术推展至公营医院。  CT扫描是常见的医学影像工具，用于医疗诊断、指导手术程序和制作3D骨科与解剖模型以处理畸形、骨折及肿瘤等复杂病况。然而，CT扫描会令患者暴露于高剂量辐射，尤其不利于儿童、孕妇及需要频繁接受检查的长者。 科大突破性3D成像技术：更安全、快速、具成本效益的新方案 不过，由科大电子及计算机工程学系助理教授兼医学成像与影像分析研究中心副主任李小萌教授领导的研究团队所开发的一套创新AI模型，现只需极少量X光影像（相当于CT扫描百分之一或更低的X光扫瞄次数），便可建构出3D骨骼与内脏图像，大幅降低病人接收的辐射量达99%。新技术的优势包括：

香港科技大学（科大）工学院研究团队突破显示技术瓶颈，成功研发出全球最光亮、最节能的量子棒发光二极体（QRLED）。这款新世代QRLED，在色域三角形顶端的深绿区域展现出高亮度绿光，呈现前所未有的色彩精准度及色域范围，更比以往型号的亮度提升3倍及更长寿命，能为智能手机、电视及扩增实境设备（AR/VR）带来更节能及栩栩如生的视觉体验。 发光二极体（LED）在过去数十年已广泛应用于电子产品。随着量子材料技术日新月异，量子点发光二极体（QLED）与量子棒发光二极体（QRLED）亦急速发展。与传统LED相比，它们发射频宽较窄，能释放出更高纯度色彩，而其中QRLED具有较高的光取出效率。然而，QRLED发展仍存在诸多限制，例如是在绿色发光效能不及QLED，这是受制于电荷注入效率低，以及界面处电子泄漏，再加上在纳米晶体上有厚实的绝缘壳层与长链有机配体（附着在纳米棒表面的分子）等结构性障碍，阻碍电荷传输及稳定性。 为了解决这些问题，由科大电子及计算机工程学系副教授Abhishek K. SRIVASTAVA领导的研究团队，开发出一款创新的绿色发光量子棒，其特点是採用特製的核—梯度合金结构，大大削薄纳米晶体上的绝缘壳层，此设计有助在最亮的绿光波长（515 - 525 纳米）也能呈现色彩三角形中的深绿区域，将显示色域扩展至极致。团队设计出均匀、光滑、较短的量子棒形状，使其薄膜外壳能减少空隙紧密地排列。团队还设计了更短的有机配体及双层空穴传输层，改善了电荷平衡并抑制电子泄漏，大幅提高元件效率与稳定性。 作为论文的通讯作者，Srivastava教授解释道：「在这项研究中，我们精确地设计量子棒的成分、形态、形状和配体结构，并重组器件的空穴传输层，最终成功开发出高效率、高亮度的绿色发光QRLED。」 此项创新发明在以下各方面均表现卓越：