《自然—机器智能》

人工智能玩魔方

根据本周《自然—机器智能》发表的一项研究，一款深度学习算法可以玩魔方和其它类型的组合拼图游戏。解决拥有大量组合的拼图问题可以为解决科学问题（如蛋白质折叠）提供思路。

为组合型谜题找出最简解答方案很困难。这类谜题的解法通常无法通过随机步骤试出。传统算法可以解决组合型谜题，但是它们对计算和内存的要求使得它们在解答大型谜题时实用性不高。

美国加州大学欧文分校的Pierre Baldi及同事在他们之前的项目DeepCube的基础上，开发出了DeepCubeA。DeepCubeA从目标状态开始，综合使用增强学习和路径搜索方法，逆向解决拼图问题。在大部分情况下，它都能够找到最短的路径，而且消耗的记忆存储少于传统算法。研究人员表明，DeepCubeA能够玩魔方、关灯、推箱子和其他更大规模的游戏，包括48格的滑块拼图。

研究人员认为使用同一种方法玩一系列不一样的游戏，意味着这种方法或能用于解决更大规模的问题，从而找到接近最优的解法。

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s42256-019-0070-z

《科学报告》

空间辐射暴露健康影响再评估

根据《科学报告》发表的一项研究，通过对301名美国宇航员和117名苏联宇航员的历史数据重新进行统计分析，研究人员发现空间辐射的历史剂量与癌症或心血管疾病所致死亡风险升高并无关联。

美国宇航员和苏联宇航员暴露在特殊的电离辐射下，这种辐射可能携带潜在的严重健康风险。但是，过去的分析没有获得确凿的证据证明电离辐射与心血管疾病及癌症所致死亡风险之间可能存在关系。

美国加利福尼亚死亡研究咨询公司的Robert Reynolds及同事使用统计学方法重新分析了有关1959年以来美国宇航局全部宇航员和1961年以来苏联或俄罗斯全部宇航员的公开可用数据，这些宇航员在研究追踪期结束之前——分别为2018年7月和2017年12月——都至少去过一次太空。研究表明，研究对象中的心血管疾病和癌症病例没有共同的病因，这些宇航员被暴露的空间辐射剂量与这两种疾病所致死亡风险上升并无关联。

研究人员提醒说，未来的深空探索任务可能会暴露在比历史空间辐射剂量明显更高的辐射下，这可能会对未来的宇航员造成不同的风险影响。

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41598-019-44858-0

《自然》

研究揭示蠕虫神经环路

《自然》发表的一篇论文报道了两种性别（雄性和雌雄同体）的成年秀丽隐杆线虫神经系统内所有联结的图谱。研究结果为迄今已发表的最完整的秀丽隐杆线虫神经图谱（或称联结图谱） ，可用于比较线虫神经系统的性别差异。该图谱或能用来破解控制秀丽隐杆线虫行为的神经环路。

秀丽隐杆线虫是神经科学研究的重要模式生物。此前研究描绘了雄性线虫神经系统切片以及雌雄同体线虫切片的联结图谱。

美国纽约阿尔伯特·爱因斯坦医学院的Scott Emmons和同事以上述研究为基础，先利用连续电子显微镜图像绘制出了雄性线虫头部环路的图谱，再将所得图谱与此前已经发表的显微图像相结合，生成了整体动物的联结图谱，包括对雌雄同体线虫的神经系统联结的重构。相较于先前的研究，研究人员不仅发现了更多的联结，还能提供每个联结的位置，并根据其物理大小间接测量出联结强度。他们还发现，高达30%的联结在强度上或具有显著的性别差异。研究人员指出，由于他们的联结图谱来源于多种动物的显微图像，因此应被看作概念模型。

有专家评价研究结果为“尝试理解大脑形态如何决定大脑功能过程中的重要一步”。

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41586-019-1352-7

（鲁亦编译/更多信息请访问www.naturechina.com/st）