盡管 2020 年是我們大多數(shù)人都希望去忘記的一年，但它仍然具有許多值得慶祝的研究突破。

雖然新冠疫情的全球性爆發(fā)帶來了新的挑戰(zhàn)，但也正是因為這些挑戰(zhàn)，MIT 的研究團(tuán)隊在科學(xué)與工程領(lǐng)域取得了里程碑式研究。

2020 年即將成為過去式，MIT 新聞網(wǎng)站對今年與 MIT 有關(guān)的熱門研究故事進(jìn)行了匯總，下面十大頂級熱門研究記錄了屬于 MIT 的 2020。

熱門研究故事包括天文學(xué)方面的新發(fā)現(xiàn)、科學(xué)突破，以及解決新冠病毒和其他全球性問題的工程學(xué)方面的里程碑式研究。

10． 隔離如何影響 Covid－19 的傳播

麻省理工學(xué)院的一個工程師團(tuán)隊成功開發(fā)了一個模型，該模型使用來自Covid－19 大流行病的數(shù)據(jù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來確定相關(guān)隔離措施的效果，并更好地預(yù)測新冠病毒的傳播。研究人員表示，他們的模型是第一個將機(jī)器學(xué)習(xí)與流行病學(xué)結(jié)合在一起的模型。

9．平面魚眼鏡頭

麻省理工學(xué)院和其他地方的工程師設(shè)計了一款平面透鏡，可以產(chǎn)生清晰的 180 度全景圖像，有點類似于傳統(tǒng)魚眼鏡頭的曲面玻璃產(chǎn)生的圖像。該設(shè)計由一塊扁平的毫米厚的玻璃片組成，玻璃片的一側(cè)覆蓋著微小的結(jié)構(gòu)，可以精確地散射入射光，從而產(chǎn)生全景圖像。

8．阻斷冠狀病毒進(jìn)入人體細(xì)胞的能力

來自麻省理工學(xué)院的化學(xué)家設(shè)計了一種候選藥物，可以與冠狀病毒用來進(jìn)入人體細(xì)胞的病毒蛋白結(jié)合，從而解除病毒的武裝。這種潛在的藥物是一種短的蛋白質(zhì)片段或肽，它模擬了人類細(xì)胞表面的蛋白質(zhì)。

7．為什么學(xué)習(xí)動機(jī)隨著年齡的增長逐漸下降

來自麻省理工學(xué)院的神經(jīng)科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，衰老會對大腦回路產(chǎn)生負(fù)面影響，這種大腦回路對于維持學(xué)習(xí)新事物和從事日?；顒拥膭恿χ陵P(guān)重要。他們的研究還表明，通過重新激活這條大腦回路，可以增強(qiáng)年長小鼠參與某些學(xué)習(xí)活動的動機(jī)。

6．黑洞的日冕玩“躲貓貓”

來自麻省理工學(xué)院的天文學(xué)家與其他地方的研究人員共同觀察到了一個超大質(zhì)量黑洞的日冕環(huán)繞黑洞視界的高能粒子環(huán)，它在消失后重新出現(xiàn)。盡管尚不清楚這種轉(zhuǎn)變發(fā)生的原因，但研究人員猜測這可能是由一顆恒星受到黑洞的引力而引起的。

5．太陽能海水淡化技術(shù)

來自麻省理工學(xué)院和中國的研究人員共同開發(fā)了一種完全被動的太陽能海水淡化系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用太陽能將海水轉(zhuǎn)化為新鮮的飲用水，轉(zhuǎn)換效率達(dá)到了全新的水平。該系統(tǒng)每小時可為每平方米的太陽能收集區(qū)域提供超過 1．5 加侖的新鮮飲用水。

4．深度學(xué)習(xí)模型發(fā)現(xiàn)了一種強(qiáng)大的新抗生素

麻省理工學(xué)院開發(fā)的深度學(xué)習(xí)模型發(fā)現(xiàn)了一種能夠殺死許多種抗生素抗性細(xì)菌的新化合物。在實驗室測試中，該化合物殺死了困擾人們已久的致病細(xì)菌，包括一些對所有已知抗生素都有抗性的菌株。

3．部署開源的低成本呼吸機(jī)

來自麻省理工學(xué)院的工程師、醫(yī)生和計算機(jī)科學(xué)家組成的團(tuán)隊設(shè)計了一種廉價的呼吸機(jī)，以解決 Covid－19 大流行帶來的全球救生設(shè)備短缺的問題。該團(tuán)隊的呼吸機(jī)可以使用常見的材料生產(chǎn)，以幫助全世界的人們實現(xiàn)快速部署。該小組還在其網(wǎng)站上公布了制作該呼吸機(jī)的詳細(xì)信息，以促進(jìn)其他專家共同努力抗擊疫情。

2．金星上生命的標(biāo)志

麻省理工學(xué)院和其他地方的天文學(xué)家在金星大氣層的可居住區(qū)域發(fā)現(xiàn)了磷化氫存在的證據(jù)，磷化氫是一種與生物有關(guān)的氣體。研究小組得出結(jié)論，如果他們的觀察確實與生命有關(guān)，那一定是金星云層中存在某種“空中”生命形式。

1．通過咳嗽記錄進(jìn)行 Covid－19 檢測

來自麻省理工學(xué)院的研究人員訓(xùn)練了一種人工智能模型，通過咳嗽錄音將 Covid－19 無癥狀感染者與健康的人群區(qū)分開。在實驗中，該模型根據(jù)參與者提交的記錄，準(zhǔn)確地識別出 98．5％ 被確認(rèn)患有 Covid－19 的參與者。
責(zé)編AJX