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新火平台测速，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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