2022年《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”全

　　科技对人类社会发展的重要性已毋庸置疑。每一次技术进步，都会给人们的生活带来方方面面的改变和突破，也会不断给予人们值得探索和为之奋斗的全新生活空间。
　　在技术进步的背后，总有一群怀有信仰、坚持不懈、默默付出，发挥了巨大推动作用的年轻人。是他们让更多的人享受到了繁荣旺盛的科技成果。而这些付出诸多汗水和努力的年轻人，不该默默无闻，安静地处于世界的某个角落。他们值得被寻找、被发现，也值得被更多的人认识与了解。
　　当地时间6月28日，2022年度《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”（MITTechnologyReviewInnovatorsUnder35，MITTR35）全球入选者正式发布。
　　“35岁以下科技创新35人”是全球权威的青年科技创新人才评选之一。自1999年起，每年都会在全球范围内寻找最有可能改变世界、极具才华和创新精神的青年科技人才、创新者或企业家。它从影响力、创新力、进取力、未来潜力、沟通力五个维度评估，涵盖IT（计算机、通信、网络）、生物医药、商业等领域，最终选出35位科技创新精英。
　　这项评选不仅仅是为了帮助一群卓而不群的年轻人获得更多关注，更重要的是希望我们能够一同聚焦人类科技的未来走向。我们将借此机会带你了解入选者正在利用科技解决哪些问题，也会带你一探气候变化应对技术、计算机技术、生物科技、人工智能与机器人技术、材料科学等多个前沿领域的未来。
　　就气候变化领域而言，在美国总统气候问题特使约翰克里（JohnKerry）的清洁能源与科技创新资深总监瓦伦西瓦拉姆（VarunSivaram）看来，当前，我们正处于关乎人类命运的关键十年。要达成到2030年全球温室气体排放量降低一半的目标，除了积极采用风电、光伏、电动汽车等可以大规模实现商业化应用的解决方案之外，还要加快推动新兴技术应对气候的发展。其中，保障未来的客户需求，是加速科技创新的一条有利思路。这有助于激励科技创新者和投资者加大对未经检验的技术的投入，同时寻找快速降低生产成本的办法，从而缩减新兴清洁技术走向规模化的时间。而在今年的入选者中，有人已抓住机遇并努力将它实现。
　　计算机技术已经重塑了人类社会，并且催生了不少其他技术创新。从根本上看，这些成果的实现应当归功于日渐强大的计算设备的能力，即晶体管和电脑芯片的其他核心组件。不过，晶体管和传统计算架构正在接近其发展的极限，这促使我们开始寻找新的能够继续提升计算机性能的方法。目前，那些已经被讨论许久的替代性方案，如量子计算机、用二维材料制造的光电子元件、模拟电路等，仍然处于实验室研发阶段。不过，在加州大学洛杉矶分校霍华德赖斯（HowardReiss）物理学讲席教授普林哈纳朗（PrinehaNarang）看来，只要我们不停地思考如何将这些想法集成为完整的计算系统，就能在数年之后抛弃传统芯片，拥抱一系列完全不同的计算机构建方式。
　　生物科技领域已然成为人们关注的大热门。在科技的帮助下，我们可以将资源集中在复杂且长期缺乏研究的人类健康问题领域，这不仅能够帮助及时发现医疗领域的不平等问题，还可以针对这些问题提出解决方案。比如在疾病诊断、新药设计、手术辅助等方面，人工智能有着广泛的应用，可以说，生物科技领域在机器学习与人工智能的加持下已经进入了一个全新的发展阶段。但需要注意的是，这一场景也并未大规模普及，一方面人工智能在生物科技领域的应用并不平衡，另一方面也面临着伦理的挑战。麻省理工学院助理教授玛泽叶卡西米（MarzyehGhassemi）认为，这些全新的、更具挑战性的考验，让未来的人工智能需要克服更多科学上而非工程上的困难。
　　在人工智能与机器人技术领域，“人工智能”有两层含义，既指在计算机里创造人类智能的基础科学探索，也指对海量数据的建模工作，而这两类工作追求的目标截然不同。目前，科技的快速进步主要体现在以数据为中心的人工智能领域，但其系统因由人类设计和搭建而存在一些严重的缺陷。艾伦人工智能研究院CEO奥伦埃奇奥尼（OrenEtzioni）表示，我们将继续期待在未来的某天，人工智能系统能够很好地提出和阐述问题，并在理解与构建达到人类层次智能的基础科学问题上有所建树。
　　在材料科学领域，随着3D打印和其他增材制造工艺取得积极进展，利用纳米和微米尺度的物质单元组建高精度的复杂结构成为了可能。在纳米尺度上的组件设计和材料构建，在未来将会颠覆每一个科学研究与工程领域。在加州理工学院材料学家朱莉娅格里尔（JuliaR。Greer）看来，其中一个拥有巨大潜力的领域是利用机器学习来预测材料的构造，这些材料可以利用光而非数字输入去模拟经过训练的神经网络，并最终引入到构建化的材料里来制定决策。这意味着，未来的材料或许能够识别人脸或者物体、处理语言、辨认文本和数字。不过要实现这一愿景，还需要全新的计算模型。与此同时，设计、发现和验证新材料的性能也充满了挑战。但她相信，有一天我们能够创造出具备自主决策能力的构建化材料和相关生产设备。
　　2022年世界科技青年论坛暨《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”全球及亚太区发布仪式将于2022年11月1415日在杭州未来科技城举办。本次活动由杭州市委人才办任指导单位，杭州市余杭区人民政府与《麻省理工科技评论》中国联合主办，余杭区委人才办、杭州未来科技城（海创园）管委会、DeepTech与云樾科技（杭州）有限责任公司共同承办。青年创新，看见未来。届时将有百余位科技界行业专家和青年领袖齐聚一堂，一同交流科研进展及成果转化最为生动的经验，展现活力青年引领的未来。
　　2022年《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”全球入选者名单如下（以下排名不分先后）：
　　气候变化
　　ClimateChange
　　放眼今天的全球能源消耗，其中一大部分都被用来给建筑物供暖和制冷。为了减少与这种消耗相关的温室气体排放量，32岁的董恺琛开发了一种可以附着在任何屋顶上的“智能”涂层。它所用到的关键材料是二氧化钒，不仅能在夏天自动从家中向外辐射热量，还能在冬天实现保暖隔热。这种涂层在季节变化明显或昼夜温差大的地区效果最好。使用它并不意味着完全抛弃供暖和制冷系统，而是力求将室内温度保持在更可控的区间，从而降低能源需求。
　　目前主流的电动汽车几乎都使用了锂离子电池，而锂金属电池的能量密度是锂离子电池的两倍，但锂金属电池有一个问题：很难抑制使用过程中的锂枝晶生长。锂枝晶是锂离子在负极上积聚时形成的尖状结构，它会增加起火风险，也会缩短电池寿命。32岁的方成成表示，她发明的锂金属负极能够解决这些难题。她的方法是向锂离子施加压力，使其以更有序的方式进行排列，从而阻止锂枝晶的生长。尽管她还需要想办法将其工艺融入到现有的生产线中，但在理论上，她的技术创新可以让电动汽车的续航里程翻倍。
　　现如今，家庭生活中许多常见的化学品都以石油为原材料。33岁的SeanHunt联合创办了Solugen公司，使用生物酶和金属催化剂将糖转化为化工原料，并且碳足迹非常低。该公司的第一座工厂位于德克萨斯州，每年可以生产1万吨化学品，在水处理和工农业清洁等场景下均可使用，其产生的环境效益足以抵消3万吨以上的二氧化碳排放。这座工厂使用100可再生的电力能源，而且不产生任何废气或废水排放。
　　33岁的ShannonNangle发明了一种发酵技术，能将二氧化碳和氢转化为食品行业所需的脂肪。Nangle表示：“这项技术使我们能够生产脂肪，从而让肉类替代品更美味多汁，或者让冰淇淋和奶酪替代品的口感更细腻，还可以生产可可脂，做出真正的低热量巧克力。”她的主要目标是降低食品生产对大规模畜牧业的依赖，进而解放被用于放牧和种植饲料作物的土地。Nangle说：“我们正在努力推动可再生的工业实践，以支持食品业的重振。通过有意地控制消耗和生产，我们可以提供真正美味、环境友好的食品。”
　　现如今，大多数人都明白肉类生产会给环境造成巨大破坏，但很少有人关注乳制品生产带来的负面影响。33岁的MagiRichani正努力实现不用奶牛也能进行乳制品生产的目标，在降低对环境伤害的同时还能保持同样的口感。“我们的技术可以直接从植物中产出乳制品蛋白，而不需要奶牛。”Richani说。在她看来，大多数植物性乳制品中都缺少一样关键的成分：一种叫做酪蛋白的蛋白质，正是这种蛋白质让乳制品有着柔滑细腻的口感。NobellFoods公司正在用某种从经过基因编辑的大豆中提取的酪蛋白制作奶酪，他们的目标是明年上市第一款奶酪产品。
　　现在，锂离子电池足以成为电动汽车的动力，但远不能满足飞机、卡车、轮船等其他重要的交通运输工具的需求。为了解决这个问题，33岁的RichardWang创立了Cuberg公司。他开发了一种具有极高能量密度且制造工艺简单的锂金属电池。他说：“这些先进的电池对于加速交通运输行业的电气化和脱碳化至关重要。”2021年，瑞典电池制造商Northvolt收购了Cuberg。RichardWang表示，目前Cuberg正与合作伙伴一起致力于实现由电池驱动的航空领域的首飞示范。
　　由于具备优异的光电特性，钙钛矿近年来一直是光伏研究的重点。但是这些合成材料的稳定性很差，一出实验室就会快速分解，严重阻碍其商业化。29岁的王睿发现，添加咖啡因及其衍生物可以提高钙钛矿的稳定性这是他在喝咖啡时想到的好点子，“稳定性从几个小时提高到了差不多五年左右”。王睿的下一个目标是制造出一种可以使用几十年的钙钛矿太阳能电池。
　　计算机技术
　　Computing
　　我们生活在一个各种电子设备，如助听器、各种类型的传感器、虚拟现实设备和智能手机等，24小时不停运转的世界。但电池不会永远保持满电，因此我们希望尽可能地降低设备的功耗。34岁的刘洪杰设计了一种新型超低功耗芯片，通过更有效地处理模拟信号和数字信号，能够将电池寿命延长10倍以上。“我的创新之处在于，将模拟信号预处理与混合信号计算技术进行了结合，这是一种模仿了人类大脑某些工作原理的新型处理架构。”
　　现在，用各种滤镜修图已变得很常见。想象一下，我们将同样的原理用于一个真实存在的对象：比如可以每天、甚至每小时改变一次外观的服装。34岁的StefanieMueller正在开发一种技术，利用光变色染料，通过精细调控每个颜色通道来对物体外观进行重新设计。她说：“开发这种技术需要利用光学、材料科学、硬件工程和计算优化算法的知识。”Mueller认为，她的创新可能对产品设计领域很有用，“你将可以通过订阅服务来让自己的衬衫每天变个样子，而不是买新的。”
　　出狱的人往往很难开始新的生活，但研究表明，与家人保持联系、接受教育可以极大地提升他们的成功机会。31岁的UzomaOrchingwa是Ameelio的CEO兼联合创始人，他希望通过一个免费的交流和教育平台让囚犯享受这些福利。在Orchingwa看来，目前最主要的问题在于市场规模约30亿美元的监狱电信产业由两家公司垄断。他说：“很多家庭每月需要花费高达500美元来与被监禁的亲人保持联系。”他的目标是彻底颠覆这个行业，同时在这个过程中帮助囚犯学习技能并找到工作，从而减少犯罪的数量。
　　27岁的SaraWahedi住在阿富汗喀布尔市，在她家附近发生自杀式爆炸事件后，面对如此悲剧，她很疑惑为什么喀布尔市没有一个实时监控的应急信息平台可以传播经过验证的内容。由此，她萌生了创立Ehtesab的想法。Ehtesab是一个应用程序，为当地居民提供小到停电、大到爆炸和枪击的日常实时警报。该应用程序将这些事件标记在地图上并实时更新，然后将经过验证的警报信息直接推送到用户的手机上。
　　摩尔定律驱动着计算机向体积更小、性能更强的方向发展，同时催生了人工智能、云计算和自动驾驶等技术。然而这一定律正在接近其物理极限，这是因为，存在于硅芯片上的数十亿个器件在物理定律的干预下无法变得更小。34岁的张旭尝试通过开发一种单原子厚度的二维半导体来解决这个问题。张旭表示，“通过将半导体从三维材料领域转换到二维，有可能真正将计算机技术推至原子层面的极限，让普适计算和环境智能的未来成为可能。”
　　27岁的SetorZilevu正致力于将人机交互和机器学习结合起来，为中风患者创造半自动的家庭治疗。在他的父亲中风后，Zilevu开始尝试将这两个领域结合起来，使病人在家里也能得到和在医院一样的治疗手段和高质量的医疗服务。这种半自动化的人机交互方式，被Zilevu称为“隐性可计算赋能”技术。他认为，这种技术还可以应用于卫生保健之外的诸多领域。
　　31岁的MaayanZiv罹患神经肌肉疾病，她在2015年编写了一个名为“AccessNow”的手机App，以减少自己因身坐轮椅无法到达某些地方的挫败感。通过该App，用户可以根据包括无台阶式入口、无障碍停车场和洗手间等在内的超过25条判定准则，去查询、评论或者探索满足他们需求的地点。2021年，AccessNow提交了一个专利申请，可以根据在建筑或环境中“观察到的”信息来检测无障碍设施的特征，同时收集和共享此类信息。利用深度学习，AccessNow正在训练一个数据模型，可以自主推送越来越精准的、个性化的无障碍设施信息。
　　生物科技
　　Biotechnology
　　想象一下，如果你可以用口服药代替疫苗或胰岛素注射，那得有多方便。29岁的AlexAbramson正在努力让这成为可能。到目前为止，基于蛋白质和核酸的药物还不支持口服，因为这些药物分子会被胃肠道中的酶迅速降解。更何况这些生物分子都太大了，无法通过胃肠道壁。Abramson的创新在于发明了一种口服药，它会沉到胃的底部，然后自动调整方向，将药物直接注入胃部组织。
　　通过对基因组进行精准编辑，基因疗法有可能治愈一系列难以治疗的疾病。但最常用的基因编辑组件需要利用腺病毒，这可能会导致基因编辑意外“脱靶”。32岁的SamagyaBanskota与合作者发明了一种更有效的传递系统，使用的是经过改造的类病毒颗粒。Banskota表示：“我们现在有一套方法，可以安全有效地将基因编辑组件传递到多种不同类型的组织和器官中去。”这将大大简化多种基因疾病疗法的研发工作。
　　最近的研究进展揭示了很多人类疾病背后的遗传风险，接下来要做的便是要观察这些基因变异是如何导致疾病的，以及我们怎样才能改变、甚至逆转这些过程。34岁的XinJin发明了一种可以同时分析活体器官中众多基因的新方法。她说：“以前的基因研究是通过每次只分析一种基因来完成的，通常每次只能分析一个或几个类型的细胞。”她的方法得以让科学家们在每次实验中分析几十、甚至上百个基因，并且该方法适用于许多不同类型的器官和细胞。XinJin正在用这种技术来更好地研究基因变化对心理健康的影响。
　　全世界每年有超过18。4万名女性死于卵巢癌。现在有一种更好的早期病例筛查方法可以大大降低这个数字。32岁的MijinKim将机器学习与一种特殊的传感器进行结合，可以检测出血液中某种卵巢癌的“指纹”。MijinKim希望这种液体活检技术可以惠及更多疾病筛查。“这种方法可以被应用于许多病情检查，”她说，“当传感器收集到足量的数据时，该装置就可以被用来训练一种算法，来识别出几乎任何疾病。”
　　基因编辑工具CRISPR已经彻底颠覆了许多领域的研究工作，但到目前为止，仍很难用于疾病治疗。研究表明，这种工具很难保证在进行治疗时是完全无害的，而且在人体内部进行治疗本身也是一件相当复杂的事情。为了解决这些问题，作为ScribeTherapeutics公司的首席执行官，33岁的BenjaminOakes正在努力优化新型的CRISPR酶，以及改进基因编辑系统的封装方法。Oakes说：“我们经过改良后的基因编辑器具有更高的活性和编辑效率，可以更有针对性地对任意基因进行定向编辑，尺寸也更小。”这一切让许多疾病的根治成为了可能。
　　弱视是导致儿童视力下降的主要原因之一，当前的治疗手段是在正常的眼睛上戴一个眼罩，进而刺激患有弱视的眼睛发挥作用。尽管这种疾病很普遍（有3的儿童受到影响），但想让儿童遵守佩戴眼罩的要求却很难，部分原因是戴眼罩可能让患者产生同龄人社交压力。24岁的ScottXiao发明的方法已经获得了美国食品药品监督管理局（FDA）的批准，他的解决方案是重新训练大脑正确处理双眼图像的数字化疗法。这种方法主要利用虚拟现实头盔，在两只眼睛上各自呈现不太一样的画面这也是FDA批准的第一个针对各种疾病的虚拟现实疗法。
　　人工智能与机器人技术
　　AIRobots
　　众所周知，机器人通常不太灵活，但也有例外。29岁的LauraBlumenschein与合作者发明了“藤蔓”机器人，它能像植物一样移动和生长。这种软体机器人的形状像一根管子，可以利用空气压力来四处移动，而且当材料从自身中心穿过并从另一端穿出时，它还能变长。她说：“想象一下某种灵活柔韧的草叶，其强度足以穿过混凝土结构里的裂缝，其柔软性则能做到随着微风摇曳。”Blumenschein认为，这种机器人有各种可能的应用，包括能让手术变得更安全的灵活静脉导管，能防干扰的变形天线，能探索狭窄隧道和废墟的考古工具等等。
　　能代表机器学习技术发展水平的项目，通常都需要海量的数据和计算能力。因此，少数拥有这些资源的团队可以牢牢把控着许多机器学习模型。34岁的GauriJoshi正在努力改变这一现状，她设计了一种分布式计算算法，使得这些模型能够通过手机或普通传感设备组成的网络进行训练。Joshi表示，这种技术使得机器学习可以普及到千家万户，同时无需昂贵的计算硬件和海量的训练数据。
　　在治疗中风患者时，医生会使用一种细长的导丝装置来疏通大脑中堵塞的血管，但这些手动控制的导丝对血管分布太过复杂的地方无能为力。33岁的YoonhoKim开发了一种遥控机器人系统，可以穿过蜿蜒的大脑血管网络。Kim表示：“我的发明能大大提高由机器人辅助的中风和动脉瘤手术的安全性和准确性。”
　　大型的生物信息库里有着数百万患者的医疗健康记录，这些数据可以为研究基因变异对人们健康的影响提供全新的视角。为了充分利用这一点，32岁的JoelleMbatchou开发了一种名为Regenie的机器学习模型，该模型可以更快、更经济地分析这些数据，同时降低算力需求。这种方法可以帮助研究人员更轻松地识别与某些疾病相关的基因变异。她说：“随着大型生物信息库之间的合作越来越多，背景各异的研究者都会参与其中，Regenie可能会让这些数据得到充分利用说不定会有能够改善临床医护水平的新发现。”
　　为了确保准确性，许多人工智能模型都需要大量人工标注的数据。31岁的IshanMisra的研究表明，仅凭视觉数据、无需人工标注就可以训练这些模型。Misra认为，这种自监督模型将大大拓展人工智能可以解决的问题范围。“在医疗成像等领域，数据标注的成本很高，自监督模型可以在快速开发人工智能模型方面发挥重要作用，而成本只是传统方法的零头，”他说，“这些模型还可以让人工智能算法在没有人类监督的情况下，从观察到的数据流中不断学习新技能。”这对于一些工作环境不断变化的机器人来说尤其有用。
　　语音和语言处理技术的进步催生出了诸如语音搜索、基于文本的语音合成、语音识别和机器翻译等工具，但这些工具只适用于它们训练过的语言，典型的如英语、法语和汉语。对于其他语言，包括数百万非洲人使用的语言，这些工具则无能为力。28岁的KathleenSiminyu想要改变这种状况。她发起了一个项目，和贡献者们共同创建了九个开源的非洲语言数据集，并且为各种机器学习任务做好了标注。“我看到了这样一个可能的未来：所有在互联网上容易获取的信息，都能平等地支持非洲语言，就像支持英语一样。”
　　32岁的KathrynTunyasuvunakool是AlphaFold开发团队中一员。AlphaFold是一种机器学习方法，可以根据蛋白质的氨基酸序列预测其3D结构。她还领导了一个团队，利用AlphaFold来预测和研究所有人类蛋白质的结构，并且将数据无偿地提供给科学界。“如果你想深入了解它们是如何发挥作用的，那么就要了解它们的结构，”Tunyasuvunakool在谈到蛋白质时说，“虽然实验方法也可以解析蛋白质结构，但耗时耗力。在大多数情况下，AlphaFold都可以在几分钟内给出高质量的、有用的结构信息。”
　　化学家们一直在尝试找出制造新型分子的方法，这通常需要大量的研究和实验才能正确实现。31岁的AlainVaucher的目标是简化新型化合物的合成过程。他打造了一个人工智能系统，可以分析相关的化合物，从而找到自己想要的任何分子的化学配方。通过一个在线平台，研究人员可以画出他们想制造的分子的骨架结构。然后这个人工智能系统会预测它需要哪些原料，需要什么样的实验条件，以及原料应该以什么样的顺序混合。最后，一个连接到云端的机器人会按照这些说明来完成实验。
　　生成式人工智能技术可以利用现有数据创建全新的内容和图像，它本身并没有好坏之分，但它的许多应用都是有害的，如深度伪造（Deepfake）、虚假新闻，还有给出恶意回应的聊天机器人等等。29岁的SharonZhou正在努力开发新的基准方法，用于评估这些人工智能系统，从而进一步具象化这些技术面临的问题和拥有的优势。她认为，生成式模型是我们所拥有的最强大的人工智能系统之一，但我们对它们的能力了解甚少。她的目标是让人们能够了解生成式模型在前沿领域的进展有多快，以及它们是如何发展的。
　　材料科学
　　MaterialsScience
　　服装行业每年生产大约1000亿套衣服，其中的30未被卖掉。34岁BethEsponnette不禁设想，是否有一种方法可以按需制作衣服来减少这种浪费呢？于是她成立了Unspun公司，利用现有的3D扫描工具和内部开发的软件，通过扫描数据建立出完美的模型，进而编织出一件衣服。现在，她正在开发一种名为“3D织布机”的机器一种使用纱线、而非高分子聚合物或金属的3D打印机。她的方法可以让纱线直接变成最终的服装产品，而无需经过织布、剪裁、缝合的制衣过程。Esponnette说：“这项创新将有可能实现服装行业的零浪费。”
　　在病人体内植入任何物体都有被免疫系统排斥的风险。为了减少甚至消除这种风险，34岁的刘嘉开发了一种具有特定物理和化学性质的柔性纳米电子元件来模拟生物组织。刘嘉说，这种元件可以被植入大脑，从而让科学家们几年内都能安全地跟踪来自相同神经元的生物电活动。当然还有其他的可能性，他补充说：“当这种元件与发育中的组织结合时，例如类器官，它可以与这种组织一起生长，在单细胞级的分辨率下持续监测整个组织的行为。”
　　可穿戴设备能够在日常生活中帮助人们监测健康状况，但现有的设备过于僵硬而无法保持良好的皮肤接触。32岁的NaojiMatsuhisa开发了一种由薄橡胶片制成的弹性二极管，其工作频率高达13。56兆赫兹，这是用于电子无线通信设备的频率，而一般的可拉伸半导体器件只能达到100赫兹左右的频率范围。此外，其他的弹性电路通常需要将脆性的电子元件嵌入较软的材料中，而NaojiMatsuhisa制造的元件本身就具有弹性。
　　我们把材料看作具有一定特性的东西，像陶瓷很脆，玻璃易碎，金属很沉。3D纳米材料可以颠覆这些设想。30岁的CarlosPortela说：“陶瓷不一定很脆，材料的颜色可以根据需要而改变，金属材料也可以像羽毛一样轻这一切都归功于工程改造过的3D纳米结构。”到目前为止，这样的材料只能在实验室里少量制成，但Portela已经开发出一种工艺，让他能够制造出实用的3D纳米材料。他说，这种材料可以帮助解决各种工程问题，因为它们拥有现有材料永远无法实现的特性。
　　新生儿，尤其是早产儿，往往需要密切的医疗监护。这通常意味着将电极和传感器粘在婴儿身上，并且通过长长的导线与固定在墙上的插座相连。34岁的SteveXu发明了一种柔软、灵活、安全的贴片，可以无线监测婴儿的生命体征。Xu的技术不仅减少了粘接剂对新生儿皮肤造成的损伤（这可能会危及新生儿的生命），还去掉了粘接剂上的电线，使婴儿与父母之间可以有皮肤接触。他说：“从心脏病到远程病患监测，这项技术在需要持续护理的地方都有用武之地，但我们更关注的是早产儿。”
　　我们知道粘合剂能在纸、木头和石头等物体上使用，但当某些东西又湿又软时，如人体组织，胶带和胶水就没那么好用了。33岁的HyunwooYuk致力于解决这一问题。他从藤壶、蜘蛛网和其他自然界中发现的粘性物体中汲取灵感，开发出了一种生物粘合剂，可以迅速完成对组织和器官的修复。Yuk说：“我们已经证明，无需事先准备或采取其他措施，我们的技术可以在10秒内止住许多器官的严重出血，这就好比用密封胶带封住泄漏的管道一样方便。”
　　End