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步骤5：真爱直播具備了研發液體燃料火箭基本能力之後，走哪條技術發展路線就成為了擺在日本航天界麵前的首要問題。在當時，這個問題對於日本人來根本就不是問題，日本推進技術委員會幾乎一邊倒的選擇了高性能低溫推進係統，換個說法就是液氫液氧推進劑火箭發動機作為首選動力。從齊奧爾科夫斯基發表理想火箭公式起，液氫就被認為是最理想的星際航行燃料，對於誌在宇宙開發的日本來說，發展液氫燃料的火箭發動機當然最對自己胃口。另外還有關鍵的一點，美國在阿波羅計劃之後，對於火箭發動機技術的研製已經轉向了氫氧發動機，與美國研發步調保持一致，也更利於本國後續火箭技術的發展。所以從N2火箭開始研製起，日本毅然決然的放棄了已經積累了一定研製經驗的液氧煤油發動機，轉而去研製技術風險更大，更加燒錢的氫氧發動機，隻有如此才能彰顯日本在航天領域的雄心，也隻有如此才能彰顯日本重回大國行列的雄心。1981年，H1火箭的研製正式上馬，仍然采用“小步快跑，繼承中發展”的迭代研發模式，在前麵幾代液體火箭發動機的研製中，日本幾乎都是在試飛本代火箭的同時就立刻開始下一代火箭的研發，體現了超強的計劃性。H1火箭芯級的直徑仍與N係列火箭一樣保持為2.4米，最大的區別就是二級換成了自研的LE-5氫氧發動機，這是一種中等室壓、燃氣發生器循環的氫氧發動機，技術指標雖然中規中矩，但卻是日本航天工業開始點滿氫氧發動機科技樹的起點之作。H1火箭的三級更換了更大推力的固體火箭發動機，製導和控製係統也有了很大的升級，全箭國產化率進一步提升到84%，同步轉移軌道運載能力進一步提升到1噸的量級。1986年8月13日，H1火箭首秀成功，完成了日本航天史上首次一箭雙星發射，大大提振了整個日本航天工業的信心。。
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步骤7：名模直播人工智能或使科研發生重大變化人工智能（AI）技術正在飛速進步。能畫出內行級別的插圖，能撰寫大學的課題報告。甚至科研人員已經開始挑戰製造可用於研發活動的AI。就像由蘋果掉落發現萬有引力的牛頓，通過在加拉帕戈斯群島等地的旅行提出進化論學說的達爾文一樣，AI的目標是成為劃時代的科學巨人。目前的主流AI能夠進行以腦神經回路為模型的“深層學習”。按照日本理化學研究所創新智能綜合研究中心主任杉山將對現狀的解讀：“以往的AI如果學習到的數據較少或是質量不高，就不會具備良好的性能。不過近來已經來到能夠突破這一壁壘的階段了。”英國深層思維公司曾因推出戰勝過頂尖圍棋選手的“阿爾法圍棋”一戰成名，在科研用AI的研究領域該公司也走在了前麵。比如瞄準數學應用推出的“Alpha Tensor”將一直以來需要相乘80次的矩陣計算降至76次，找到了更優的相乘次數，相關成果也已經發表在2022年出版的英國《自然》周刊上。2021年，深層思維公司在“結繩理論”領域取得的研究成果也刊載在了《自然》周刊上。與大學中的數學家合作，該公司使用AI成功找到了被人類遺漏的關係式。中部大學教授荒井迅表示：“以與計算機的適配度作為對象，巧妙地利用了AI，這種研究今後可能會越來越多。”如果想要進一步加快科研速度，僅靠深層學習是不夠的。日本科學技術振興機構負責調研AI發展動向的福島俊一研究員指出：“能夠自主推理的功能將成為下一步AI研發的關鍵。”巧克力消費量越多的國家，每1000萬人口獲得諾貝爾獎的人數就越多。”2012年某醫學期刊刊登的一篇文章曾經引發熱議。把數據製成圖表後就會發現二者之間存在相關性。但是為什麼會形成這種相關性，道理還不甚明了。由AI找到隱藏的因果關係，也就是“因果推理”是目前最熱門的研究課題。杉山主任說：“目前正處在熱烈討論哪種方法更好的階段，我想總有一天會想出好辦法的。”。

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