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科学家成功合成铹的第14个同位素******

　　超镄新核素铹-251不仅是近20年来科研人员首次直接合成的铹的新同位素，也是迄今为止合成的中子数N为148的最重同中子异位素。铹-251具有α衰变性，可以发射出两个不同能量的α粒子。

　　超重元素的合成及其结构研究是当前原子核物理研究的一个重要前沿领域。铹是可供合成并进行研究的一种超镄元素，引起了人们极大的兴趣。

　　近日，科研人员利用美国阿贡国家实验室充气谱仪（AGFA）成功合成了超镄新核素铹-251。相关成果发表于核物理学领域期刊《物理评论C》。

　　此次合成铹的新同位素，运用了什么技术方法？合成得到的铹-251，具有什么基本特征？合成的铹-251对于物理、化学等学科的研究来说具有什么意义？针对上述问题，记者采访了这一工作的主要完成人之一，中国科学院近代物理研究所副研究员黄天衡。

　　不断进行探索，再次合成铹同位素

　　铹的化学符号为Lr，原子序数为103，是第11个超铀元素，也是最后一个锕系元素。“一般来说，原子序数大于铹的元素被称为超重元素。”黄天衡介绍。

　　质子数相同而中子数不同的同一元素的不同核素互称为同位素。同一种元素的同位素在化学元素周期表中占有同一个位置，同位素这个名词也因此而得名。

　　103号元素由阿伯特·吉奥索等科研人员于1961年首次合成。为纪念著名物理学家欧内斯特·劳伦斯，103号元素被命名为铹。锕系元素是元素周期表ⅢB族中原子序数为89—103的15种化学元素的统称，其中，铹元素在锕系元素中排名最后。

　　截至目前，科研人员们共合成了铹的14个同位素，质量数分别为251—262、264、266。目前合成的铹的14个同位素中，铹-251至铹-262是在实验中通过熔合反应直接合成的，铹-264和铹-266则是将原子序数更高的核素通过衰变生成的。

　　目前，铹的化学研究中最常使用的同位素是铹-256和铹-260。科研人员通过化学实验证实铹为镥的较重同系物，具有+3氧化态，可以被归类为元素周期表第七周期中的首个过渡金属元素。由于铹的电子组态与镥并不相同，铹在元素周期表中的位置可能比预期的更具有波动性。在核结构研究方面，受限于合成截面等原因，目前的研究仅集中在铹-255上。然而即使是铹-255，其结构能级的指认目前也还存有争议。

　　通过熔合反应，形成新的原子核

　　铹和其他原子序数大于100的超镄元素一样，无法通过中子捕获生成。目前铹只能在重离子加速器中通过熔合反应合成。由于原子核都具有正电荷而会相互排斥，因此，只有当两个原子核的距离足够近的时候，强核力才能克服上述排斥并发生熔合。粒子束需要通过重离子加速器进行加速。在轰击作为靶的原子核时，粒子束的速度必须足够大，以克服原子核之间的排斥力。

　　“仅仅靠得足够近，还不足以使两个原子核发生熔合。两个原子核更可能会在极短的时间内发生裂变，而非形成单独的原子核。”黄天衡介绍，如果这两个原子核在相互靠近的时候没有发生裂变，而是熔合形成了一个新的原子核，此时新产生的原子核就会处于非常不稳定的激发态。为了达到更稳定的状态，新产生的原子核可能会直接裂变，或放出一些带有激发能量的粒子，从而产生稳定的原子核。

　　在此次实验中，科研人员利用美国阿贡国家实验室ATLAS直线加速器提供的钛-50束流轰击铊-203靶，通过熔合反应合成了目标核铹-251。这个新的原子核产生后，会和其他反应产物一起被传输到充气谱仪（AGFA）中。在充气谱仪（AGFA）中，铹-251会被电磁分离出来，并注入到半导体探测器中。探测器会对这个新原子核注入的位置、能量和时间进行标记。

　　“如果这个原子核接下来又发生了一系列衰变，这些衰变的位置、能量和时间将再次被记录下来，直至产生了一个已知的原子核。该原子核可以由其所发生的衰变的特定特征来识别。”黄天衡说。根据这个已知的原子核以及之前所经历的系列连续衰变的过程，科研人员可以鉴别注入探测器的原始产物是什么。

　　超镄新核素铹-251不仅是近20年来科研人员首次直接合成的铹的新同位素，也是迄今为止合成的中子数N为148的最重同中子异位素（具有相同中子数的核素），还是利用充气谱仪（AGFA）合成的首个新核素。目前的实验结果表明，铹-251具有α衰变性，可以发射出两个不同能量的α粒子。

　　拓展新的领域，推动超重核理论研究

　　由于形变，若干决定超重核稳定岛位置的关键轨道能级会降低到质子数Z约等于100、中子数N约等于152核区的费米面附近。对于这一核区的谱学研究可以对现有描述稳定岛的各个理论模型进行严格检验,从而进一步了解超重核稳定岛的相关性质。由于上述原因，对于这一核区的谱学研究是当下探索超重核结构性质的热点课题。

　　此前的理论模型均无法准确地描述这一核区铹的质子能级演化，相关的实验数据十分有限。“本次实验的初衷为把铹的结构研究进一步拓展到丰质子区，尝试开展系统性的研究。”黄天衡表示。

　　研究结果表明，形成超重核稳定岛的关键质子能级在铹的丰质子同位素中存在能级反转现象。此外，研究人员还通过推转壳模型下粒子数守恒方法（PNC-CSM）较好地描述了这一现象，并指出了ε_6形变在这一核区的质子能级演化中起到的重要作用。

　　“此次研究指出了ε_6形变在铹的丰质子核区的质子能级演化中起到的重要的作用，对现有的理论研究提出了新的挑战，将推动超重核领域相关理论研究的发展。”黄天衡说。（记者颉满斌）

人工智能，如何妙笔“生”画******

　　核心阅读

　　输入一段话，“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领，吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算，接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来，人工智能技术应用于艺术创作等领域，还要注意防范潜在风险，让技术进步更好地造福社会。

　　不用画笔、颜料，输入一段描述性文字，计算机就能自动解析，生成相应的画作。2022世界人工智能大会上，人工智能绘画的展示令观众惊叹。

　　一些过去专属于人类创作的领域，比如绘画、书法、写作、作曲，如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的？当前沿技术与艺术相遇，将碰撞出怎样的火花？在内容、版权等方面又是否存在问题？

　　从文本到图像，人工智能绘画本质是计算

　　人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程，输入一段话，生成一幅画，本质是计算。简要地说，计算机通过大量学习，能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理，人工智能程序在收到“语言描述”指令后，可以根据自身的算法还原出图像。

　　设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代，就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序，让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年，人工智能技术日新月异，科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间，人工智能“画”出的作品普遍不够好，往往只是一些模糊的图像元素的组合，还称不上是完整的画。

　　今年以来，人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因，百度文心一格总架构师肖欣延认为，这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

　　具体来说，预训练大模型增强了人工智能的通用性，成为人工智能技术及应用的新基座；大数据的训练中，通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习，计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来，几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说，扩散模型的出现至关重要。

　　扩散模型的原理是，通过人为逐步添加噪声，让图像逐渐变“模糊”，再不断学习去噪过程，如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片，即“画”出图像。

　　“这一过程与人类学习相似。通常，人们学画从临摹开始，机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊，但计算机会不断修正，从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

　　扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越，不仅作画质量快速提升，生成时间也缩短到几秒钟。

　　众多用户尝鲜，大量应用加速“画技”进化

　　汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中，他需要借助一些图片来丰富文案，而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月，了解人工智能绘画程序后，他尝试自己“画”图。现在，人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

　　随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降，人工智能绘画门槛越来越低，一些简易化操作平台在国内外兴起。如今，不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感，许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜，并“晒”在社交平台上。

　　大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多，算法就越能理解输入的描述文本，画作质量就越高。”肖欣延表示，当前人工智能绘画水平与今年初相比，已经有很大进步。

　　不过，目前的人工智能绘画技术并不完美。首先，可控性仍然不高，即计算机不能很好理解人类指令的含义，即便是输入“画两个苹果，左边红色，右边绿色”这样的简单描述，生成的图像也可能有很大偏差；其次，细节呈现能力还不够。比如，对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作，初看上去惊艳，认真观察问题却不少。

　　但肖欣延认为，人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如，基于跨模态大模型和强大的深度学习框架，百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外，未来人工智能不仅能作画，还能根据文本描述生成视频，并直接配上解说文字，“可以把视频生成看作是维度更高的绘画，从技术层面看，这是可以实现的。”

　　防范潜在风险，守住法律和伦理底线

　　人工智能进入绘画领域，计算机会取代人类画师吗？

　　在肖欣延看来，好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关，即使人人都可以用人工智能技术作画，但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品，“人工智能只是作画的辅助工具”。此外，虽然有的人工智能绘画语言娴熟，也包含细腻的情感，但并不意味着机器有意识、情感，它不过是学过类似的作品，又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射，目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

　　不少业内人士认为，不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画，接受新事物。可以预想，将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成，创作者能腾出更多时间去构思想法与创意，调整构图、色彩、光影氛围等。

　　“人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示，20世纪前后，照相技术让传统肖像画失去市场，促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合，或许能激发画家创作出别开生面的作品。

　　不过，由于人工智能绘画发展刚刚起步，技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如，有人认为，未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等，侵犯了原作者的版权，有违法嫌疑。也有人认为，“机器学习”过程是一种类人化的创作行为，同样体现了创造者的思想和劳动，应当获得版权保护。此外，还有人担忧，人工智能绘画技术若被滥用，可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展，有必要前瞻潜在的风险，只有守住法律和伦理底线，技术进步才能更好地造福社会。

　　不只是绘画，写作、作曲、生成短片，人工智能日益强大的深度学习能力，让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来，业界专家认为，人工智能与艺术融合，一方面会降低一些艺术门类的创造门槛，让更多人参与到当代的审美创造中来；另一方面新技术会带来新的审美风格，人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

　　记者 喻思南

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）