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中新网上海5月11日电(记者 许婧)未来电池如何破解“放着也会老化”的难题?免疫细胞与癌细胞的“对话密码”怎样破译?机器人能否仅凭“直觉”完成精细操作?10日,上海交通大学溥渊未来技术学院“溥渊未来学者计划”项目展示活动在该校包玉刚图书馆举行,17个学院的100名学子携40项前沿科研项目集中亮相,在未来能源、未来健康、人工智能融合三大领域展现创新探索成果。

面向国家“双碳”目标与新能源产业发展需求,“溥渊未来学者计划”学子们将目光投向了下一代电池技术的微观世界,力图解开制约性能瓶颈的核心谜题。固态电池因兼具高安全性与高能量密度,被认为是下一代电池的重要方向,但“日历老化”问题制约其应用。刘丽颖围绕固态电池复合正极老化机制展开研究,模拟不同条件下的电池老化过程,试图找出“放着变差”的核心原因,为固态电池优化提供参考。

新能源汽车与储能产业快速增长,带动锂电池需求与产量持续攀升。电池寿命、安全与快充等性能,越来越依赖内部纳米级固态电解质界面膜(SEI)等微观结构,但这层成分复杂、取向多变的“保护膜”很难被传统手段精确解析。张淏珃将四维扫描透射电子显微技术与先进视觉模型相融合,开发“AI显微识别系统”,高效解析锂电池纳米界面结构,为提升电池性能提供新工具。

在未来健康领域,学子们直面癌症治疗等重大挑战。肺癌作为全球发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一,免疫治疗仅让20%至30%的患者获益,耐药性问题突出。赵仕贤聚焦肺癌细胞与免疫细胞的相互作用,通过体外模拟肺癌微环境,结合多组学分析,力图定位耐药性关键靶点,为精准治疗提供支撑。针对单细胞测序中细胞样本归属难题,毛崇晓提出HT-Demux方法,有效降低计算复杂度,在大规模数据分析中保持稳定性能,为精准医疗筑牢数据根基。

在人工智能融合领域,学子们着力突破技术边界。机器人精细操作中,传统策略缺乏力觉感知能力,加装传感器成本高,时涵天开发了名为TEAS(目标误差增强状态)的创新表征方法,实现无需额外硬件的力觉感知能力,将黄瓜削皮等任务成功率从26%提升至99%以上。针对智能驾驶自动泊车难题,陈喆开发基于激光雷达与混合强化学习的泊车系统,缩小“仿真到现实”迁移鸿沟,实车平均推理时间达17.2毫秒,项目成果已整理成论文,并在国际会议上发表。(完)


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