科研成果:那些忽悠、突破和实在的进步
最近科研圈挺热闹的。有好消息,也有让人摇头的。咱们随便聊聊,不整那些虚的。说实话,有些成果一出来,我就觉得——不靠谱。但有些呢,真能让人眼前一亮。
室温超导材料LK-99半悬浮实验照片
但你说这事儿没价值?也不是。它把公众对凝聚态物理的关注度拉满,而且提醒了我们:科研的可重复性有多重要。别一看预印本就高潮,同行评议不能省。 不过话说回来,要是哪天真搞出室温超导,电网、磁悬浮全得重写。只是现在,咱们还是先把心态放平。
司美格鲁肽分子结构及注射笔
现在这药火成啥样了?全球缺货,糖尿病人差点买不到。药企赚翻了。 但有意思的是,科研还在往前走——已经出现了口服版,还有更猛的双靶点激动剂(比如替尔泊肽)。看来今后和食欲作斗争,咱们可能真有更趁手的武器。 不过,管住嘴迈开腿,永远是底座。药是辅助,懂吧。
美国国家点火装置靶室内部激光束照片
我读那篇《物理评论快报》的时候,心情复杂。 一方面,这绝对是人类智慧的闪光。那么多束激光,精准打到氢同位素小球上,瞬间压力和温度爆表——这不就是人造太阳? 另一方面,成本、工程、氚供给,全是天堑。更别说还有惯性约束和磁约束两条路线,谁更好还吵着呢。
不过,最近几年私营公司也扎进来了,什么Commonwealth Fusion Systems,用高温超导磁体,想把托卡马克做小。 也许? 也许十年后有戏。 科学最怕“可能”这个词,又最离不开它。
AlphaFold预测的蛋白质三维结构渲染图
但AI也带来了坑。 有团队用ChatGPT写论文,参考文献都是编的。 更糟糕的是,合成数据训练会导致模型退化,用AI生成的数据去训AI,最后满嘴胡话。 科研诚信这老问题,披了新外衣。 哎,说真的,工具无罪,但用的人得长心。
结尾就不总结了。 科学嘛,就是这样。有时候你以为是金矿,挖到底发现是黄铁矿。有时候不起眼的研究,却改变了世界。 谁知道呢。
室温超导:一场全球狂欢...然后呢?
还记得去年那个LK-99吧?室温超导,多炸裂的词儿。韩国团队一发文,整个世界都疯了。股票涨,实验室加班,人人都想复现。我当时也在刷推特,看那些悬浮视频,心想:真成了? 结果呢。 唉。 一开始那些半悬浮的样品,后来被证明是铁磁性加样品不均匀搞出来的假象。什么电阻为零,根本就是仪器接错了。我在一个实验室的朋友说,他们烧了一星期的炉子,啥也没做出来。 浪费感情。
室温超导材料LK-99半悬浮实验照片
但你说这事儿没价值?也不是。它把公众对凝聚态物理的关注度拉满,而且提醒了我们:科研的可重复性有多重要。别一看预印本就高潮,同行评议不能省。 不过话说回来,要是哪天真搞出室温超导,电网、磁悬浮全得重写。只是现在,咱们还是先把心态放平。
减肥药里的科学:司美格鲁肽怎么就成了神药?
这个是真家伙。 司美格鲁肽,本来治糖尿病的。结果大家发现它能让人掉肉。 原理不复杂:模拟GLP-1(胰高血糖素样肽-1),让大脑觉得饱,胃排空变慢。说白了,就是让你不想吃。 我有个亲戚用了,三个月瘦了十几斤。但副作用也硬核——恶心、呕吐,有人还出现甲状腺肿瘤风险(动物实验里)。所以别乱买,处方药,医生盯着才行。 马斯克也带过货,可他那种有钱人有医疗团队,普通人别瞎学。
司美格鲁肽分子结构及注射笔
现在这药火成啥样了?全球缺货,糖尿病人差点买不到。药企赚翻了。 但有意思的是,科研还在往前走——已经出现了口服版,还有更猛的双靶点激动剂(比如替尔泊肽)。看来今后和食欲作斗争,咱们可能真有更趁手的武器。 不过,管住嘴迈开腿,永远是底座。药是辅助,懂吧。
能源的缓慢革命:核聚变又近了一小步?
2022年底,美国国家点火装置(NIF)搞了个大新闻:能量增益,输出大于输入。 这可是几十年没攻下的山头。 虽然只是靶丸那一点地方,离商用远着,但物理上证明了可行。
美国国家点火装置靶室内部激光束照片
我读那篇《物理评论快报》的时候,心情复杂。 一方面,这绝对是人类智慧的闪光。那么多束激光,精准打到氢同位素小球上,瞬间压力和温度爆表——这不就是人造太阳? 另一方面,成本、工程、氚供给,全是天堑。更别说还有惯性约束和磁约束两条路线,谁更好还吵着呢。
不过,最近几年私营公司也扎进来了,什么Commonwealth Fusion Systems,用高温超导磁体,想把托卡马克做小。 也许? 也许十年后有戏。 科学最怕“可能”这个词,又最离不开它。
AI在科研里的两张脸
这个必须唠。 2023年AI几乎横扫一切。 新药研发,AI设计分子,几个月就进临床。 材料科学,预测晶体结构,比人快不知道多少倍。 DeepMind的AlphaFold已经把蛋白质结构预测卷到原子精度,现在连复合体都搞定了。 我一个做结构生物学的朋友说,当初熬夜刷柱子、长晶体,现在……仿佛都被降维打击了。
AlphaFold预测的蛋白质三维结构渲染图
但AI也带来了坑。 有团队用ChatGPT写论文,参考文献都是编的。 更糟糕的是,合成数据训练会导致模型退化,用AI生成的数据去训AI,最后满嘴胡话。 科研诚信这老问题,披了新外衣。 哎,说真的,工具无罪,但用的人得长心。
结尾就不总结了。 科学嘛,就是这样。有时候你以为是金矿,挖到底发现是黄铁矿。有时候不起眼的研究,却改变了世界。 谁知道呢。