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美國華人物理學家斬獲基礎物理學突破獎 他的成就了不起

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近日,科學突破獎基金會及其創始讚助商宣布了第十屆科學突破獎的獲獎者。其中,華人物理學家葉軍和日本物理學家香取秀俊拿到了基礎物理學突破獎,他們的研究成果光晶格鍾運行
150 億年誤差也不到 1 秒,對於探測引力波、尋找暗物質、驗證相對論都有重要作用。

科學突破獎(Breakthrough Prize),又被譽為「科學界的奧斯卡」,現已進入第十個年頭。該獎項於 2012
年由俄羅斯億萬富翁尤裏 · 米爾納夫婦設立,現由穀歌聯合創始人謝爾蓋 · 布林、Facebook 聯合創始人馬克 ·
紮克伯格夫婦、騰訊公司聯合創始人馬化騰、尤裏 · 米爾納夫婦,以及基因技術公司 23andMe 聯合創始人安妮 ·
沃西基等知名實業家讚助。

科學突破獎每年頒發一次,旨在表彰在基礎物理學、生命科學和數學領域的突破性成就。科學突破獎堪稱是全世界最慷慨的科學獎,單項突破獎的獎金高達
300 萬美金。

昨日,2022 年科學突破獎獲獎者公布,頒發了 5 個獎金為 300 萬美元的突破獎、3 個獎金為 10 萬美元的物理學新視野獎、3
個獎金為 10 萬美元的數學新視野獎以及 3 個獎金為 5 萬美元的 Maryam Mirzakhani
新前沿獎。其中,新視野獎授予物理學與數學領域科學家的早期研究工作,Maryam Mirzakhani
新前沿獎授予從事數學研究的女性學者。2022 年科學突破獎各類獎項的獎金總額達到了 1575 萬美元。

單項突破獎獲獎名單如下:

基礎物理學突破獎:香取秀俊(Hidetoshi Katori,東京大學 & RIKEN)和葉軍(Jun
Ye,美國科羅拉多大學博爾德分校);

數學突破獎:望月拓郎(Takuro Mochizuki,京都大學);

生命科學突破獎:

Shankar Balasubramanian(劍橋大學)、David Klenerman(劍橋大學)和 Pascal
Mayer(Alphanosos 公司)

Katalin Karikó(BioNTech 公司和賓夕法尼亞大學)和 Drew Weissman(賓夕法尼亞大學)

Jeffery W. Kelly(斯克裏普斯研究所)

此外,劍橋大學 Suchitra Sebastian、德州理工大學 Alessandra Corsi 等四人以及哈佛大學
Dominic Else 等四人分別獲得物理學新視野獎。

西北大學 Aaron Brown 等二人、劍橋大學 Jack Thorne 以及多倫多大學 Jacob Tsimerman
分別獲得數學新視野獎。

普林斯頓高等研究院 & 普林斯頓大學 Sarah Peluse、加州大學洛杉磯分校 Hong Wang 和麻省理工學院 Yilin
Wang 獲得 Maryam Mirzakhani 新前沿獎。

不過,由於疫情的影響,頒獎典禮將推遲至 2022 年。

華人學者葉軍、日本學者香取秀俊獲基礎物理學突破獎

我們日常生活中所使用的鍾表,精度高的大約每年會有 1
分鍾的誤差,這對我們的日常生活幾乎不會產生影響。但在科研領域,計時工具所需的精度要高得多。天文、航海、宇宙航行以及自然界基本定律的檢驗都離不開精度極高的鍾表。幫助葉軍和香取秀俊獲得基礎物理學突破獎的正是他們在這方麵的發現。

葉軍是美國科羅拉多大學博爾德分校教授、美國國家科學院院士、中國科學院外籍院士。他 1967 年出生於上海,1989
年獲得上海交通大學應用物理學學士學位,1991 年獲得美國新墨西哥大學物理學碩士學位,1997
年獲得美國科羅拉多大學物理學博士學位,他的博士導師是 2005 年諾貝爾物理學獎得主約翰 · 霍爾。
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香取秀俊是日本東京大學科學家、日本理化學研究所(RIKEN)量子計量實驗室首席科學家,研究方向包括量子精密測量、量子光學等。

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具體來說,他們使用激光捕獲、冷卻和探測原子,製造出精確的「光晶格鍾」。該時鍾運行 150 億年誤差也不到 1
秒。這些「光晶格鍾」具有潛在的技術應用:從量子計算到利用愛因斯坦相對論的影響來研究地震學,再到檢驗相對論、尋找引力波和暗物質,當前很多前沿研究方向都和他們的研究緊密相關。
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光晶格鍾可以幫助研究人員探測時空中的漣漪,即引力波。

光晶格鍾是傳統原子鍾的一個進化版本。「一秒」的官方定義是使銫原子中的電子產生量子躍遷的 9,192,631,770
個輻射周期。原子鍾最初是利用微波頻率的輻射來誘發這些躍遷。光對其的替代帶來了一項進步,頻率是微波的 10
萬倍。這種高頻率提高了計時的精度。

然而,更高的頻率也給測量帶來了困難,相應的解決方案是「光梳」。光梳就是利用鎖模激光產生超短光脈衝,特色是相鄰脈衝波時間間隔一模一樣。光梳就像是一把擁有精密刻度的尺或定時器,隻不過一般的儀器以毫米、毫秒為單位,而光頻梳在長度的測量上精確度勝過納米,時間則勝過飛秒、甚至達到阿秒。這項技術的提出者——約翰
· 霍爾和特奧多爾 · 亨施——獲得了 2005 年的諾貝爾物理學獎(葉軍師從約翰 ·
霍爾,並在後者退休後接手了導師的實驗室)。

光晶格鍾便是以光梳技術為基礎製成的。它使用鍶而非銫原子。香取秀俊和葉軍都找到了馴服鍶原子的方法,讓它們靜止不動,以便進行測量。他們使用了一種「光學晶格」,這是一種來自激光束的駐波,它創造出一種類似雞蛋盒的形狀,這種形狀的阱能捕獲原子。

葉軍表示,「這幾乎就像科幻小說中的牽引光束。你把一束牽引束放在真空室的中央,就可以用光把原子固定在真空室的中央。」
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科幻作品中的牽引光束。

以這種方式操縱原子可能會對它們造成一定的幹擾,從而影響對精確計時至關重要的測量。正如葉軍所說:「你在擠壓這些原子。你怎麽能確定他們在告訴你真相呢?」但香取秀俊和葉軍發現,為「牽引束」選擇合適的波長可以解決這個潛在的問題。

「我們采取了一種設計,使得這種固定住原子的行為對兩個量子態之間的能量間隔的測量不會造成擾動,而這對於時鍾測量至關重要」葉軍說道,「所以,這幾乎就像免費的午餐。」

這一進展幫助光晶格鍾走向現實,並為香取秀俊和葉軍贏得了基礎物理學突破獎。獎項組織方表示,光晶格鍾的潛在應用是多種多樣的,例如,它可以大大提高全球定位係統和其他衛星導航網絡的精度,還能更精確地引導深空探測器。

此外,這項技術還有助於對愛因斯坦的相對論進行新的測試,比如它可以讓研究人員更精確地研究引力時間膨脹和其他效應。光晶格鍾也可以幫助探測引力波,提醒研究人員這些時空漣漪引起的微小時間變化。

重力和時間之間的聯係意味著這項技術還可以幫助研究人員追蹤地球上的火山和地震,並在外星世界尋找地下海洋。

葉軍還補充說,光晶格鍾甚至可以幫助尋找難以捉摸的暗物質。「暗物質一定會以某種方式與普通物質相互作用,而不僅僅是引力物理。我們希望看到地球上已知的普通物質中可能存在的暗物質成分的微弱信號,即當暗物質進入時,時鍾被放慢或加速的信號。所以我們一直在準備這樣的實驗。」

日本數學家望月拓郎獲數學突破獎

當物理學家在以越來越精確的方式探索物理世界時,數學家則在探索令人費解的抽象空間。

今年的數學突破獎頒給了日本京都大學教授望月拓郎。望月拓郎研究代數幾何(用幾何方法表示方程組的解)和微分幾何(光滑表麵在多個複雜維度中展開)的交叉領域。他克服了技術和概念上的巨大挑戰,將知識的邊界深入到新的領域,擴展了對包含奇點(方程不再有意義的點)的可積
D – 模(holonomic
D-modules)的理解。在這一過程中,他為該領域奠定了完整的基礎,解決了所有懸置已久的基本猜想。
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兩位華人女學者獲數學領域大獎

麻省理工學院 CLE Moore 講師 Yilin Wang 和 UCLA 助理教授 Hong Wang 獲得數學領域的 Maryam
Mirzakhani 新前沿獎。該獎項設立於 2019 年,旨在紀念伊朗數學家、菲爾茲獎獲得者 Maryam
Mirzakhani(2017 年因癌症去世,享年 40 歲)。

Yilin Wang 先後就讀於巴黎高等師範學院、巴黎第六大學(取得數學碩士學位)和巴黎薩克雷大學(取得概率論碩士學位);2015
年至 2019 年在蘇黎世聯邦理工學院攻讀數學博士,博士畢業後加入麻省理工學院擔任 CLE Moore 講師。

作為一位研究概率論、複分析和數理物理學相關問題的數學家,Yilin Wang 致力於探究隨機共形幾何、幾何函數理論和
Teichmueller 理論之間的聯係。

此次獲獎是為了表彰其「在平行曲線 Loewner 能量方麵開展的創新性且具有深遠意義的工作。」

Hong Wang,本科(2007 至 2011 年)畢業於北京大學數學係,之後就讀於巴黎綜合理工大學(2011 至 2014
年)和巴黎第十一大學(2013 至 2014,取得數學碩士學位)。2014 至 2019 年在麻省理工學院攻讀數學博士,2019 至
2021 年擔任普林斯頓高等研究院博士後。2021 年 7 月進入 UCLA 擔任數學係助理教授。
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她的研究重心在於傅裏葉分析中的限製理論。此次獲獎旨在表彰其「在限製猜想、局部平滑猜想及相關問題上取得的進展。」

與吳恩達共話ML未來發展,2021亞馬遜雲科技中國峰會可「玩」可「學」

2021亞馬遜雲科技中國峰會「第二站」將於9月9日-9月14日全程在線上舉辦。對於AI開發者來說,9月14日舉辦的「人工智能和機器學習峰會」最值得關注。

當天上午,亞馬遜雲科技人工智能與機器學習副總裁Swami Sivasubramanian 博士與 AI 領域著名學者、Landing
AI 創始人吳恩達(Andrew Ng )博士展開一場「爐邊談話」。

不僅如此,「人工智能和機器學習峰會」還設置了四大分論壇,分別為「機器學習科學」、「機器學習的影響」、「無需依賴專業知識的機器學習實踐」和「機器學習如何落地」,從技術原理、實際場景中的應用落地以及對行業領域的影響等多個方麵詳細闡述了機器學習的發展。

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