由马德里卡洛斯三世大学（UC3M）协调的PROSPERO研究联盟汇聚了来自六个国家的九家机构，旨在变革未来第六代（6G）电信网络的架构，打造一个开放且智能的平台，以降低成本并在发生重大停电时保障移动通信服务。

高峻的冰崖崩解速度可能比先前认为的要快，但新的观测表明，它们不太可能引发某些南极冰盖流失预测中所担忧的失控性退缩。冰盖会通过冰川和冰流将冰流失到海洋，其最终形式或是漂浮的冰架或陡峭的冰崖。曾有人提出，如果漂浮的冰架消失且冰盖向内陆退缩，这些高耸的冰崖可能会变得不稳定并发生崩塌。这一过程被称为“海洋冰崖不稳定性”（MICI），如果接连发生的崩塌暴露出越来越高的冰崖，可能会导致灾难性的冰盖退缩。然而，由于 MICI 从未被直接观测到，因此其在未来冰流失和海平面上升中所起的作用仍不明确。为填补这些认知空白，Caroline Needell 和同事结合 2003 年至 2023 年间收集的机载和卫星激光测高数据，绘制了南极洲和格陵兰岛边缘冰崖的位置和高度图。 Needell 等人发现，极高的冰崖并不常见——在南极洲，仅有 5% 的观测冰崖超过 52.2 米；而在格陵兰岛，仅有 5% 超过 76.6 米。在这两个地区，很少有冰崖接近此前提出的约 100 米高的不稳定性阈值。据作者称，尽管这两个冰盖间存在重大差异，但其冰崖的平均高度和最大高度却惊人地相似，最高的冰崖集中在冰川快速流向海洋的区域。研究结果表明，冰崖高度与水深、冰川前方冰混杂物厚度以及冰川末端附近的裂隙数量关系最为密切。为检验冰崖在接近可能触发 MICI 的高度时的表现，Needell 等人聚焦于 16 座冰崖高度超过 90 米的冰川，并从中识别出 4 个在研究期间既有详细重复观测又有可测量退缩的冰川。他们发现，这些高大冰崖的崩解速度往往比以前假定的要快。然而，发生失控性退缩的可能性在很大程度上取决于内陆冰层厚度的坡度，因为冰层厚度的逐渐变化似乎限制了持续不稳定性所需的条件积累。将这些发现应用于南极西部脆弱的思韦茨冰川（Thwaites Glacier），Needell 等人认为，即使冰架崩解使其当前的接地线处暴露出高耸的冰崖，但该冰川也不太可能立即发生由 MICI 驱动的退缩。

通过研究对 50 种鸟和蝙蝠的跨越 17 年的观测数据，研究人员提出的见解挑战了传统观点——即飞行具有可预测的能量成本，且总是高于游泳或休息等其他移动方式的成本。这项新研究表明，鸟类和蝙蝠可以利用风力和上升气流来大幅减少飞行所需的能量。然而，迄今为止，在估算飞行成本时，这些环境效应在很大程度上被忽视了。目前对动物界运动能量成本的估算主要基于实验室研究，而这些研究并不能涵盖动物在野外遇到的千变万化的环境条件。在自然界中，动物经常会利用气流和风来减少长距离飞行所需的能量。这些效应对飞行动物尤为重要，因为风可以显著改变其飞行速度，而上升气流则能让鸟在翱翔时几乎无需振翅就能以极低的能量成本进行长距离飞行。尽管大气条件如何影响鸟类的飞行行为已得到研究，但这些条件对能量消耗的实际影响尚未得到直接测量。Martina Scacco 和同事在此测量了真实条件下的有效运输成本——即飞行动物移动给定距离所消耗的能量。Scacco等人分析了 50 种鸟和蝙蝠的数据，这些物种的体型跨越了三个数量级（从约 12 克到超过 11 公斤）；研究使用了来自 850 只动物的历时 17 年的高分辨率 GPS 和加速度传感器测量数据，并辅以针对小型物种的雷达观测数据。这一全球性生物记录数据集使作者能分析动物在持续飞行过程中扇动翅膀与翱翔或滑翔的频率，并比较不同物种和环境条件下飞行的能量成本。 研究结果表明，动物在野外飞行时的能量成本在很大程度上取决于它们如何与大气相互作用。翱翔的鸟类（尤其是体型较大的物种）可利用上升气流和其他大气气流来大幅降低能量消耗。在某些情况下，这种方式能使飞行成本降至与游泳甚至静息状态相当的水平。相比之下，频繁扇动翅膀鸟类的飞行成本通常更接近实验室预测值，且会因风况不同而出现较大波动。据作者称，这些发现挑战了传统观点，即飞行具有可预测的能量成本，且主要取决于体型和生物力学。相反，Scacco 等人认为，大气条件是飞行类动物能量格局的一个基本要素；它应被纳入动物移动、迁徙以及响应环境变化的模型之中。Anders Hedenström 在一篇相关的《视角》中写道：“Scacco 等人的发现将鼓励研究人员进一步开发设备追踪技术，并针对不同飞行模式下的代谢成本开展详尽的风洞测量。”

通过解析中国 1 万 8000 多名参与者的代谢数据，科学家构建了人体衰老的“时钟”模型，后者可为慢性疾病和死亡风险提供线索。这项综合性研究提供了关于衰老对代谢影响的丰富数据，并得出了可用于指导健康监测和疾病预防的临床相关指标。衰老是一个极其复杂的过程，科学家才刚刚开始梳理人体分子通路是如何随年龄增长而变化的。近年来，研究人员一直试图找到衰老的生物标志物——如表观遗传标记和代谢特征的变化——并将其整合到被称为“衰老时钟”的模型中。这些模型或可帮助临床医生识别慢性病风险较高的人群，并可为早期干预提供依据。如今，Linlin Cao 和同事展示了一项迄今为止最全面的代谢衰老研究之一的结果；该研究涉及来自中国六个临床中心的 1 万 8476 名参与者，其年龄跨度为 1 岁到 96 岁。他们对参与者的血浆样本进行了代谢物分析，并将 56 种代谢物与年龄相关的变化联系起来。基于这些数据，该团队推导出一个名为“代谢组年龄加速”（mAA）的指标；随着队列人群年龄的增长，该指标与脂肪肝、高血压、糖尿病以及全因死亡风险的升高相关。该团队还研究了一个疾病队列，并发现了第二个名为“年龄偏差”的代谢指标；在患有更严重和全身性疾病的患者中该指标的数值会更高。Cao 等人总结道：“总之，这些发现支持将血浆代谢组学作为一种可扩展且可进行临床解读的框架；它可用于疾病预防、早期检测、健康老龄化以及整个生命过程中与衰老相关的异质性研究。”他们补充说，其年龄预测框架已通过一个网页界面向公众开放（https://pu-lab.sjtu.edu.cn/metsclock）。

珊瑚白化是指温暖海水带来的热应激导致珊瑚排出与其共生的甲藻；这是全球珊瑚礁衰退的一个主要原因。Daniel Collins 和同事如今证明，健康珊瑚与白化珊瑚之间的短暂物理接触可将藻类重新引入白化珊瑚，使其完全恢复。仅需一周——有时甚至短至三天——就足以触发这一转变。藻类恢复的速度比野外的大多数恢复时间快了一个数量级；在某些情况下，野外恢复速度可能太慢，无法阻止珊瑚礁死亡。Collins 等人表明，藻类的转移是通过珊瑚之间的组织融合实现的；因此，该方法仅对来自相同基因背景（或基因型）的珊瑚有效。研究人员发现，在相同基因型和混合基因型的配对中，共生藻都会在接触时通过珊瑚虫的摄取发生转移；他们写道，这“揭示了另外一条较慢的共生藻转移途径，该途径本身不足以支持珊瑚集落的恢复”。他们指出，下一步的工作是观察这些基于接触的恢复策略能否在野外应用于自然珊瑚礁这样的规模。

本次研讨会英矽智能展示了其拥有套互联互通的能力，可将人工智能应用于科学工作。MMAI Gym 用于开发专业模型；基准测试帮助研究人员评估模型性能；Generative Biologics、Chemistry42 和 PandaOmics 提供了科学工具；而 MCP 则将这些工具连接至 AI 助手。其实用价值在于提供了一条从“科学专业化”走向“团队可审查与指导的研究工作流”的路径。