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抑制富锂正极材料中的集体阳离子迁移作为一种策略
(283 mAh g -1 , 960 Wh kg -1 ) 19 , 层状 Li 1.2 Ni 0.13 Mn 0.54 Co 0.13 O 2 (~270 mAh g -1 , ~950 Wh kg -1 ) 20 ,
一切智慧都是集体智慧
摘要 广义上讲，集体智慧是指群体通过其成员之间的互动而实现的适应性行为，通常涉及达成共识、合作和竞争等现象。集体智慧的标准观点是，它是一种不同于所谓的个体智慧的现象。在本文中，我们认为，更简约的立场是将所有智能适应行为视为由类似的集体动力学抽象原则驱动。为了说明这一点，我们强调了类似的原则如何在非人类动物群体、多细胞生物、大脑、人类小群体、文化甚至进化本身的智能行为中发挥作用。如果所有这些系统中的智能行为最好被理解为集体互动的突发结果，那么我们要问，还有什么可以被称为“个体智慧”？我们认为，将所有智能视为集体智慧具有更大的解释力和普遍性，并可能促进智能适应行为研究中富有成效的跨学科交流。关键词：集体智慧、自组织、多细胞、神经达尔文主义、行为协调、文化进化
集体蓝图，而非水晶球：期望和参与如何影响长期能源情景
能源系统的发展不是一个技术官僚的过程，而是由社会和文化力量共同塑造的。这一过程中的关键工具是描述未来能源系统的基于模型的情景。应用社会经济学中的虚构期望概念，我们展示了能源情景如何成为将政治、经济和学术努力引导到共同方向的工具。为了影响决策，情景不必准确——但要可信，并唤起不同利益相关者的一致期望。为了获得信誉，情景的作者与利益相关者互动，并诉诸机构或定量方法的权威。从这些关于能源情景的见解中，我们得出了开发和应用规划模型的后果，这是能源情景所依赖的定量工具。规划模型应该是开放的和可访问的，以促进利益相关者的参与，避免不必要的复杂方法以最大限度地减少专家偏见，并力求在大范围内与政策相关。情景开发不应试图在工程模型中模拟社会偏好和信念，而应追求所有利益相关者（包括公民）的广泛和积极参与。
迈向泰国能源转型的共同愿景
实现泰国的碳中和愿景并实现成本效益转型将取决于今天的选择和政策行动，这将影响未来几十年的能源系统。二氧化碳排放量需要立即减少，到 2030 年、2037 年和 2050 年分别比 2019 年的水平下降 30%、50% 和 80% 1 。要实现这一目标，需要快速扩大可再生能源规模、提高能源效率、逐步淘汰化石燃料以及实现交通运输和工业等其他终端使用部门的电气化。到 2037 年，总能源供应中至少 50% 应来自可再生能源。随着电力成为主要的能源载体，预计到2037年，电力将满足20%的运输能源需求和60%的工业热力需求。能源转型需要立即启动，因为它需要时间、资源、技术和机构能力，同时也要避免技术锁定的风险，因为这可能会危及泰国的气候、能源和更广泛的经济目标。
使用进化机器人方法生成多足机器人群的集体行为
摘要 本文演示了如何基于进化机器人方法生成多足机器人群的集体行为。群体机器人领域的大多数研究都是使用轮式驱动的移动机器人进行的。本文重点研究如何使用多足机器人群生成集体行为。进化机器人方法用于设计机器人控制器。将基于直觉的约束因素纳入适应度函数，使机器人的步态与自然生物相似。使用 PyBullet 物理引擎在计算机模拟中进行了排队任务实验。机器人控制器由具有单个隐藏层的循环神经网络表示。实验结果表明，提出的约束因素成功地设计了与自然生物相似的机器人步态。结果还表明，进化机器人方法成功地设计了多足机器人群集体行为的机器人控制器。
既见森林又见树木：使用 transformer 构建个体和集体动态的表示
复杂的时变系统通常通过从单个组件的动态中抽象出来，从一开始就构建种群水平动态模型来研究。然而，在构建种群水平描述时，很容易忽略每个个体以及每个个体对大局的贡献。在本文中，我们提出了一种新颖的 Transformer 架构，用于从时变数据中学习，该架构构建了个体和集体种群动态的描述。我们不是一开始就将所有数据组合到模型中，而是开发了一种可分离的架构，该架构首先对单个时间序列进行操作，然后再将它们传递下去；这会产生置换不变性，可用于在不同大小和顺序的系统之间进行传输。在证明我们的模型可以成功恢复多体系统中的复杂相互作用和动态之后，我们将我们的方法应用于神经系统中的神经元群体。在神经活动数据集上，我们表明我们的多尺度 Transformer 不仅具有强大的解码性能，而且还提供了令人印象深刻的传输性能。我们的结果表明，有可能从一种动物大脑中的神经元中学习，并将模型转移到另一种动物大脑中的神经元上，并且可以解释不同集合和动物之间的神经元对应关系。这一发现开辟了一条从大量神经元集合中进行解码和表示的新途径。
通过动物和人工智能改善人类集体决策
虽然集体决策（例如投票系统）是人类社会的基础，但正如过去的气候政策所表明的那样，它可能导致低效的决策。当前的系统因其考虑选民需求和知识的方式而受到严厉批评。集体决策是人类社会的核心，但也发生在动物群体中，主要是当动物需要选择何时何地迁徙时。在这些社会中，动物在群体成员的需求和自身需求之间取得平衡，并依赖于每个人的（部分）知识。我们认为，非人类动物和人类有着相似的集体决策过程，其中包括议程设置、审议和投票。人工智能领域最近的研究试图改善人类群体的决策，有时受到动物决策系统的启发。我们在这里讨论了我们的社会如何从动物行为学和人工智能的最新进展中受益，以改善我们的集体决策系统。
共同的集体无所作为：经济增长势在必行，COVID-19和气候变化
摘要本文探讨了经济增长不仅如何驱动气候变化，并为19009年大流行的发展和传播创造了条件，而且还是气候变化不可动作和对大流行的无效反应的背景。着眼于美国，本文确定了在COVID-19上的集体无所作为的借口，其内容与熟悉的气候行动延迟的合理性相似：（1）否定主义，（2）个人主义和（3）技术 - 彻底主义。这些理由必须确定为维持现状和富裕少数人的策略，同时允许可避免的人类造成和损失。充分解决气候变化和未来的大流行，需要克服这些虚假的叙述，并过渡到具有韧性，健康和可持续性的社会条件，这些条件在特定的条件下，在这些条件下，社会和生态福祉优先于经济增长，以实现最大程度的提高。