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▲涡轮机的燃烧室结构
美国国家能源技术实验室通过新技术设计先进的燃烧器，可有效降低涡轮机的排放量
2016年12月15日，在能源部大学涡轮机系统研究计划（University Turbine Systems Research，UTSR）的资助下，佐治亚理工学院佐治亚理工学院的研发人员表示，通过在先进燃气轮机上应用新型燃烧室的设计理念，可以使得氮氧化物的排放量大大降低。
目前在不采用昂贵后燃烧工艺的高温情况下，燃烧技术不能满足排放要求。但是，后燃烧工艺会降低能量效率。佐治亚理工学院的研究表明，采用计算工具设计未来燃气轮机，可以使得涡轮机入口温度在达到3100℉时，性能仍可以达到前所未有的水平，而且与常规设计相比可以减少80%-90%的氮氧化物的排放量。
▲伍斯特理工学院开发的装置中一个“井”的切面图
美国伍斯特理工学院利用碳纳米管构建了一种“液体活检 （Liquid Biopsy）”芯片，可以用一滴血检测转移性癌细胞
2016年12月15日，美国伍斯特理工学院（WPI）宣布利用碳纳米管开发了一种芯片，可以用很少量的病患血样侦测转移性肿瘤细胞。这项突破性技术使用一种简单的方法可以更有效的捕获肿瘤细胞，优于很多现有医疗器械使用的微流体方法。
伍斯特理工学院的装置将抗体放置在碳纳米管的阵列上，而碳纳米管位于一个小“井”的底部。癌细胞沉淀于“井”的底部时，会根据其表面标志物与抗体选择性结合。与其他装置不同，该芯片也可以捕获癌细胞产生的叫做外来体（exosomes）的微结构。这种“液体活检”系统，有可能会成为快速便捷检测肿瘤转移的早期迹象的基础，帮助医师根据识别出的特定癌细胞选择针对性治疗方法。目前预测转移性肿瘤的手段普遍效果不佳，因此能够在检测循环肿瘤细胞扩散之前就检测出它们的技术可以极大地增加患者的存活几率。
▲Evan Reed教授与Austin Sendek博士
美国斯坦福大学通过人工智能技术开发锂电池固体电解质材料， 比现有检测方法快100万倍
2016年12月15日，美国斯坦福大学的研究团队通过人工智能技术和机器学习技术，发现了21种固体电解质材料，可取代目前商品化锂离子电池中的易燃性液体电解质材料，其检测速度比目前的检测方法快约100万倍。
项目负责人Austin Sendek博士表示：“锂电池中，锂离子通过电解质来回穿梭于电池正极和负极之间。液体电解质廉价并且具有出色的离子电导率，但是当电池过热或者短路时就会起火”近期最受关注的电池着火时间就是三星Galaxy Note7智能手机，三星因此招回了200万部手机。Sendek博士说到：“与液体电解质相比固体电解质更加稳定，不会爆炸和挥发，并且固体电解质具有刚性，增加电池结构稳定性”。
为此，研究团队通过人工智能技术和机器学习技术从实验数据中建立了预测模型。基于现有数据，研究人员开发计算机算法来识别适合与不适合的化合物，类似于通过面部识别算法可以分辨人脸一样。
材料科学与工程学院助理教授Evan Reed表示：“我们的方法具有解决多种材料问题的潜力并增加在这些领域研究方面的投资效益。因为世界范围内数据的不断增长以及计算机性能的不断完善，我们的创新能力将成倍的增加。无论是电池、燃料电池或其他研究领域都会因我们的技术而受益匪浅。”
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