新聞及香港科大故事

香港科技大學（科大）研究團隊透過分析香港、北京、紐約等全球29個大城市的廚餘數據，建立了一套創新的城市廚餘管理框架。研究指出，在廚餘含水量較高的「濕廚餘城市」如香港，將廚餘攪碎並導入污水系統進行處理，比單靠依靠堆填更具效益，此舉更可令整體溫室氣體排放量降低約 47%，同時減少約 11%的廢物處理成本。該研究為全球城市的廚餘管理提供全新的量化依據。研究由科大土木及環境工程學系講座教授陳光浩教授領導，團隊成員包括博士後研究員郭洪驍博士及博士生鄒旭等，並與華中科技大學研究團隊合作。研究成果以〈Redefining separate or integrated food waste and wastewater streams for 29 large cities〉為題，在國際學術期刊《Nature Cities》上發表。隨着全球都市人口上升，廚餘量亦不斷增加。目前，大部分城市仍採用堆填或焚化的方式處理廚餘，然而高含水量的廚餘顯著增加運輸成本及能源消耗。例如在美國，堆填區中的廚餘產生的甲烷佔整體堆填區排放量的58%，已成為主要的溫室氣體污染來源之一。研究團隊通過收集全球29個大城市的廚餘組成、污水量、能源消耗與處理成本等數據進行科學分析，發現影響廚餘處理效益的關鍵因素並非廚餘重量及種類，而是其含水量（moisture load）。含水量愈高，固體廢物處理系統的負荷愈大，相應的處理成本和排放量也會隨之增加。

香港科技大學（科大）工學院學者於計算神經工程領域取得重大突破，團隊開發了一個基於強化學習的神經脈衝生成模型，能夠準確預測神經訊號，從而形成一條「人工資訊通道」，有效繞過大腦受損區域，重建因疾病或損傷而中斷的神經功能性連接。這項開創性研究有望為因中風、脊髓損傷等導致功能障礙的患者，提供革命性的神經復康新思路。研究結果已於國際頂尖期刊《自然計算科學》上發表，論文題為「一種利用行為強化重建神經功能連接的生成式脈衝預測模型」。大腦不同區域之間通過神經元釋放的電脈衝，即「神經脈衝」，進行資訊編碼與傳遞。當神經系統疾病或損傷破壞這些傳輸通道時，便會導致運動、認知等方面的嚴重功能障礙。神經假體是透過構建一條人工資訊通道，將神經訊號從上游腦區傳遞至下游腦區，繞過受損部位，以恢復喪失的運動和認知功能。然而，其核心挑戰在於如何僅根據上游訊號，實時預測下游神經活動模式，從而最有效恢復行為功能。為此，由科大電子及計算機工程學系副教授王怡雯教授帶領的團隊提出了基於強化學習的跨腦區神經脈衝預測模型。傳統方法根據下游神經元紀錄來評估神經通道的功能完整性，但這在通道受損的患者中並不適用。相反，團隊開發的模型以「行為是否成功」作為反饋訊號來引導訓練，並將上游神經元的活躍脈衝實時轉換為下游神經元的預測訊號，從而在原本聯繫中斷的腦區之間重新建立通訊。王教授表示：「新模型的核心理念，是讓其如大腦般一樣通過『試錯』來學習跨區域間的映射關係。這使我們能為神經通道受損的患者構建一條『資訊小徑』，從而有效重建腦區之間的功能性連接。」團隊透過科大計算認知工程實驗室進行大鼠運動控制通道測試來收集數據，並驗證了模型的有效性。結果顯示，新模型生成的「人工脈衝訊號」成功經由解碼器驅動小鼠做出目標行為，其成功率顯著優於傳統方法。此外，生成訊號的編碼特性和健康大腦中觀察到的自然神經調製特性亦高度相似。另外，新方法具有強大的適應能力，能在不同解碼器設置下保持高性能，只需極少校準，便可迅速適應新試驗對象，大大增強模型的臨床轉化潛力。

香港科技大學（科大）研究團隊研發出一項突破性的污水處理技術。該技術結合了基於生物沉積形成的生物膜濾網與超音波空蝕清洗技術，能在厭氧條件下於3.8秒內完成濾網清洗，其處理污水量較現行傳統生物膜反應器（MBR）高出10至20倍。新技術不僅在極低能源消耗下維持高效運作，經處理後的水質亦高於國際及本地標準，每立方米污水的處理成本亦更低至傳統MBR的50%。這項創新技術為處理生活和工業污水帶來可持續性的嶄新方案。研究團隊由科大土木及環境工程學系講座教授陳光浩教授領導，團隊成員包括土木及環境工程學系博士後研究員郭洪驍博士及博士生羅宇等人，研究以「瞬態空化實現濾網式生物反應器中濾餅層的超快速去除，從而高效完成污水處理過程中的泥-液分離」為題於《自然 – 水》期刊發表。MBR為現時全球最普遍應用的二級污水處理技術之一，利用微生物經好氧或厭氧方式，分解污水中的有機物。以香港渠務署所制訂的標準為例，經二級處理污水的總懸浮固體（TSS）須符合每升30毫克或以下的排放標準。雖然MBR技術在分離水與懸浮生物方面表現出色，但膜污染（fouling）問題嚴重，需要定期清洗和更換，導致營運成本相對高昂。科大團隊設計的生物膜網狀濾網（Mesh bioreactors, MeBRs），採用10至200微米的網狀結構，利用微生物自然沉積形成的薄膜進行固液分離，並使用壓電式超聲波換能器（piezoelectric ultrasound transducers），透過超聲波產生氣泡並瞬間破裂所造成的空蝕現象（cavitation），迅速剝離網面上的污染物（biocake）。在好氧情況下能在10秒內完成清理程序，至於在處理家用污水的厭氧情況下，清洗時間更縮短至 3.8 秒。

在應對極端天氣、提升氣候韌性的關鍵領域，香港科技大學（科大）取得了一項突破性進展。科大研究團隊成功研發出一種人工智能模型，能夠提前長達四小時預警危險的強對流風暴，包括多次襲港的「黑色暴雨」及雷暴及突發性強降雨等。這項全球首創的技術由科大與國家級氣象機構合作開發。與現有系統相比，該模型利用衛星數據及先進的深度擴散技術，能在48平方公里的空間尺度上將預報準確率提升超過15%，這不僅顯著增強了國家氣象預報系統的整體精準度，也為亞洲乃至全球防災能力較弱的地區帶來了更有效的早期預警，以應對氣候突變的風險。這項研究與「沿海城市氣候韌性國家重點實驗室」（SKL-CRCC）的核心目標高度契合。該實驗室於去年獲中國科學技術部批准成立，現由實驗室主任吳宏偉教授領導。他同時擔任科大副校長（大學拓展）、及中電控股可持續發展學教授。研究團由科大沿海城市氣候韌性全國重點實驗室之氣候變化與極端天氣方向科研主管、土木及環境工程學系講座教授兼「傑出創科學人」蘇慧教授，聯同博士後研究員代快博士，並與哈爾濱工業大學（深圳）計算機科學與技術學院、中國氣象局熱帶海洋氣象研究所及國家衛星氣象中心的學者組成。研究成果已發表於《美國國家科學院院刊》，論文題為〈利用衛星數據驅動的深度擴散模型實現四小時對流預報〉。近年極端天氣的情況愈趨頻繁，香港去年夏季曾在八日內四度發出黑色暴雨警告；印尼峇里島、泰國南部等地亦遭受暴雨洪澇重創，造成重大人命傷亡和經濟損失。現行天氣預報主要依靠數值模式模擬大氣狀態，運算成本高昂且易受大氣混沌性及觀測資料不足的影響，對於快速發展且尺度細小的對流系統（如雷暴及暴雨），準確預報時間通常僅能提前20分鐘至兩小時。如此短暫的預警時間，令政府部門、應急部門和公眾在災害來臨前幾乎來不及部署、疏散或採取有效防災措施。

香港科技大學（科大）工學院的研究團隊率先研發出一款運用機械鍵來製備用於鋰電池的準固態電解質，首次將機械互鎖分子（MIM）應用於共價有機框架（COF）中，可實現高性能電池運行，並利用互鎖體系獨特的化學性質，以打造出安全、穩定且電能容量更高的鋰電池。傳統液態電解質存在諸多風險，包括易燃、鋰負極不穩定、枝晶生長以及不穩定界面層的形成。固態電解質提供了更安全的替代方案，其中醚類聚環氧乙烷（PEO）常用於鋰離子的配位和傳導。然而，由於其複雜的網絡結構和不明確的傳輸路徑，這些聚合物的離子導電率一般較低，因此需要進一步優化設計。機械互鎖分子已廣泛應用於分子機器如分子梭等，但在儲能領域的研究仍有不足。冠醚作爲機械互鎖分子的關鍵大環化合物，與鋰離子結合時能展現出強烈的主客體作用和良好的離子遷移性。若能將這些互鎖分子整合到高結晶度、多孔的COF中，研究人員便可以利用其特性實現高效的鋰離子傳導，並有效提高負極的穩定性。有見及此，在科大化學及生物工程學系副教授金允燮教授帶領下，研究團隊設計了一種MIM-COF準固態電解質。該電解質能利用可響應力學作用或配位變化的機械鍵作為功能單元，而COF則將其動態特性放大至宏觀層面，從而推進了MIM在能源器件多孔框架中的集成應用。團隊所製備的MIM-COF準固態電解質具有優異的室溫離子電導率（3.20 × 10⁻³ S cm⁻1）和鋰離子遷移數（0.60）。根據電腦計算的研究發現，冠醚的動力學和Li⁺結合位點，與實驗結果相互印證，並爲未來電解質設計提供指引。在實際測試中，採用該準固態電解質和磷酸鐵鋰複合正極（LiFePO₄ composite cathode）的全鋰電池在室溫和0.5C倍率下初始放電容量為113 mAh g⁻¹，充電和放電過程循環600次後容量維持在95%左右。在60℃和2C倍率下，循環300次後容量則維持在85%左右，庫侖效率達到99.99%，結果反映此準固態電解質在提升鋰電池穩定性與壽命方面極具應用潛力。金教授指出：「我們基於已有的MIM研究，對電池中自鎖冠醚的運動進行了分析，可望啟發更廣泛的自鎖組分應用。我們的目標是進一步優化這些大環化合物，以開發先進的電池材料。」

香港科技大學（科大）工學院研究團隊成功研發出一款高強度薄膜，能顯著提升鈣鈦礦太陽能電池的耐久性。科大電子及計算機工程學系的研究團隊在模擬攝氏85度正午日照高溫環境下進行的測試顯示，該薄膜使太陽能電池連續運作逾1,100小時後仍能維持95%以上的初始效率，展現戶外應用的強大潛力，為高效、耐用且低成本的太陽能發電技術鋪路。鈣鈦礦太陽能電池雖以高效率和低製造成本見稱，但因欠缺長期穩定性，其應用一直未能普及。現有技術常以「低維鈣鈦礦薄膜」覆蓋三維鈣鈦礦吸收層，以修復器件表面缺陷並提高電壓。然而，傳統薄膜普遍由單價銨鹽構成，與晶格的結合較弱，在高溫熱和光照下易分解，導致性能迅速下降。為解決此問題，研究團隊成員之一的科大電子及計算機工程學系博士後研究員常曉明博士成功研發出一種新型多價脒陽離子配體，能夠透過脒基的兩個含氮位點，在鈣鈦礦表面實現多點錨定，如同「分子魔術貼」般固定位置，確保薄膜在運作期間保持穩定。常博士解釋：「常用的銨–鹵鹽分子在高溫下會擴散至鈣鈦礦體，導致結構分解或與有機陽離子甲脒產生反應，削弱薄膜保護層，加速器件退化。相比之下，我們的多價脒陽離子配體具有近乎平面的分子構型和穩定的電荷分布，能與鹵素陰離子形成更強的氫鍵，從而抵抗分解。」研究論文共同作者、科大電子及計算機工程學系助理教授林彥宏教授補充說：「我們利用原位高光譜成像技術進行分析。該專用儀器獲科大副校長（研究及發展）辦公室轄下的設備基金計劃資助，讓我們能夠在開路、最大功率點及短路等不同操作條件下，逐像素地繪製電荷萃取效率的空間分布。在加速老化測試中，採用『分子魔術貼』介面的器件，其光致發光分布與光譜幾乎不變，顯示該介面具有高度穩定性，而鈣鈦礦層的化學組成亦能長時間維持完整。」研究的關鍵突破在於能夠更精細調控吡啶基中氮原子的鹼性。團隊亦發現，在低維鈣鈦礦薄膜結構中，三維連通的晶體網絡會被脒基配體分子打斷，改變金屬鹵化物八面體排列成一維鏈狀或二維片層狀。透過調節脒基配體的鹼性和分子構象，成功將表面鈣鈦礦從鏈狀的一維堆疊，轉換為氫鍵連結的片狀二維網絡，形成更連貫、更均勻的保護層。

香港科技大學（科大）工學院團隊成功開發全球首台能實現低至-12℃的零下彈卡冷凍裝置。是次突破標誌着綠色彈卡冷凍技術應用進一步擴展至全球冷凍業的重大里程碑，更實現了零排放的綠色冷凍，為促進冷凍業的低碳轉型提供切實可行的方案，為應對日趨嚴峻的氣候變化作出貢獻。研究成果已於國際期刊《自然》發表，論文題為「低溫相變合金實現零下彈卡製冷」。隨着全球暖化問題加劇，製冷需求急速增加，冷凍技術佔全球電力消耗量比例相當高。其中，主流蒸氣壓縮製冷系統極度依賴氫氟烴等具有高全球變暖潛能值的製冷劑。基於形狀記憶合金的彈卡冷凍技術是廣獲學界及業界關注的環保替代方案，具零排放、高能效的特點，毋須使用傳統製冷劑，而是利用形狀記憶合金在循環應力作用下相變潛熱的釋放與吸收來製冷。這項技術不但為冷凍業脫碳提供新路徑，同時減少碳排放，加強全球應對氣候變化的能力。冷凍業的市場規模與空調業相若，然而，現有彈卡裝置僅可應用於室內空調製冷，因此將技術擴展至冷凍業的應用至關重要。由科大機械及航空航天工程學系講座教授孫慶平教授帶領的團隊，在彈卡冷凍技術取得新突破。新技術特點體現於材料、傳熱流體及製冷結構的精心設計：（一）低相變溫度合金：團隊選用高鎳含量（51.2 at%）的二元鎳鈦合金，通過成分調控將奧氏體結束溫度（Af）溫度降至-20.8℃。該合金在低至-20℃環境下仍能表現出優異超彈性和顯著相變潛熱，其絕熱溫變峰值在0℃時可以達到16.3℃，有效工作溫窗寬達48.5℃。（二）抗凍結傳熱流體：採用30 wt%的氯化鈣水溶液作為傳熱物質。該溶液凝固點低，低溫運行時仍能保持流動性，避免冰晶堵塞，同時與鎳鈦合金表面保持良好濕潤性，降低接觸熱阻，提升傳熱效率。

線粒體功能障礙與神經退行性疾病、代謝綜合症等多種慢性疾病及癌症息息相關。然而，要在不損害細胞，且毋須使用螢光染劑的情況下，從細胞內精準提取線粒體，一直是科學界面對的重大挑戰。香港科技大學（科大）跨學科學院綜合系統與設計學部助理教授顧紅日教授帶領的團隊，與機械工程及生物醫藥專家合作，成功開發全球首款整合傳感器和執行器的細胞操作儀器——自動化機械人納米探針。該款探針能在活細胞中自主導航，整個過程毋須使用螢光染劑，即可精準提取單個線粒體作研究和移植之用，未來有望用於改良慢性疾病及癌症治療策略。從看見到感知線粒體的大小僅比細菌略大，存在於每一個活細胞中，並負責維持生命所需的核心化學反應。傳統細胞顯微手術在提取線粒體時，需要先注射螢光染劑標記目標，再以強光照射樣本並根據發光位置導航，整個過程高度依賴人手操作。然而，強光會導致細胞出現「光漂白」現象，照射產生的熱效應及光化學反應亦可能對細胞造成損傷，螢光染劑更可能干擾後續分析。因此，研究團隊將技術由過往的「看見」線粒體，轉變為開發一種能夠「感知」線粒體的新方法。團隊研發的玻璃納米探針，其尖端裝有兩個納米電極，能捕捉線粒體代謝的副產物——活性氧和活性氮訊號。結合自動化操作平台，探針可在細胞內即時追蹤這些訊號。一旦訊號強度超過特定閾值，探針的微型介電泳「納米鑷子」便會產生非均勻電場，將百納米範圍內的線粒體鎖定，使探針在干擾性最低的情況下提取亞微米級的線粒體。技術的關鍵在於「共定位」機制，當探針的感測器在某個位置檢測到代謝訊號，執行器就能在同一位置提取細胞線粒體。提高細胞操作精確度系統操作流程的精準度同樣重要。研究團隊將納米探針整合到機械人操作系統，並記錄每個步驟的標準化操作，包括靠近目標細胞、檢測細胞表面、穿透細胞膜、追蹤電化學電流、啟動介電泳捕獲，以及安全撤出。此流程能有效降低侵入性，並對同一細胞進行多次採樣。由於系統具備自動定位能，能提供清晰和標準化操作，毋需依賴人手微調即可提升準確度。