Что исследуют в университетах США
«Анализ данных методом перетаскивания с использованием машинного обучения»
Оригинальное название: «Drag-and-drop data analytics using machine learning»
Представители Массачусетского технологического института (Massachusetts Institute of Technology, MIT) разработали систему аналитики, которая позволяет неспециалистам использовать модели машинного обучения (machine-learning, ML) для прогнозирования результатов медицинских исследований, продаж и анализа информации в других сферах. Пользователи могут перетаскивать (drag-and-drop) данные и манипулировать ими на любом сенсорном экране, включая смартфоны и интерактивные панели. Система мгновенно и автоматически генерирует модели машинного обучения для выполнения задач прогнозирования на этих данных.
«Автоматизированная система генерирует роботизированные исполнительные механизмы»
Оригинальное название: «Automated system generates robotic actuators»
В этой статье исследователи из MIT описывают разработанную ими систему для проектирования и 3D-печати роботизированных приводов. Система автоматически проектирует и печатает трехмерные сложные роботизированные исполнительные механизмы, оптимизированные в соответствии с огромным количеством технических характеристик, таких как внешний вид и гибкость применения. Чтобы продемонстрировать возможности системы, исследователи изготовили плавающие водяные лилии с лепестками, оснащенными массивами исполнительных механизмов и шарниров, которые складываются под воздействием магнитных полей, проходящих через проводящие жидкости.
«Квантовый сенсор на основе алмаза, изготовленный на кремниевом чипе»
Оригинальное название: «Diamond-based quantum sensor fabricated on a silicon chip»
Статья посвящена квантовому сенсору на основе алмаза на кремниевом чипе, созданному учеными MIT. Использование точечного дефекта алмаза, называемого NV-центром (англ. Nitrogen-Vacancy center) или азото-замещенной вакансией в алмазе, может проложить путь к недорогим масштабируемым аппаратным средствам.
«Нанокристаллы улучшают производство квантовых точек для приложений мониторинга процессов»
Оригинальное название: «Nanocrystals improve quantum dot manufacturing for process monitoring applications»
В этой статье исследователи из Университета штата Северная Каролина (North Carolina State University) рассказывают о разработанной ими системе синтеза коллоидных полупроводниковых нанокристаллов, известных как квантовые точки (quantum dot, QD) перовскита, которая предназначена для того, чтобы сократить производственные затраты на мониторинг процессов в режиме реального времени, что поможет обеспечить контроль качества. Квантовые точки используются в различных областях, от биологического зондирования и визуализации до светодиодных дисплеев и систем сбора солнечной энергии. На рисунке показаны три снимка с УФ-освещением непрерывных реакций анионообмена при комнатной температуре с первичными квантовыми точками CsPbBr3 (средняя спираль) с 7,5×10–3 м ZnCl2 (левая спираль) и 10×10–3 м ZnI2 (правая спираль) с соответствующими наноструктурными изображениями перовскита.
«Продление срока службы электростанции за счет использования искусственного интеллекта»
Оригинальное название: «Prolonging power plant life through artificial intelligence»
Инженер-химик из Университета Западной Вирджинии (A West Virginia University) Дебангсу Бхаттачарья (Debangsu Bhattacharyya) описывает в этой статье преимущества использования искусственного интеллекта для продления срока службы котлов электростанции. Работы проводились в рамках гранта Министерства энергетики США, выделенного на разработку онлайн-инструмента мониторинга с использованием ИИ для котельных систем на угольных электростанциях и электростанциях, работающих на природном газе.
«Инжектор для формирования сверхзвуковой струи ускоряет наномасштабное аддитивное производство»
Оригинальное название: «Supersonic jet injector accelerates nanoscale additive manufacturing»
В этой статье исследователи из Технологического института штата Джорджия (Georgia Institute of Technology) рассказывают о создании специального инжектора, позволяющего формировать сверхзвуковую струю для ускорения наномасштабного аддитивного производства, используемого для изготовления электронных микросхем и устройств на сверхпроводящих материалах. Цветное изображение со сканирующего электронного микроскопа показывает положение терморезистора (наноразмерный термометр), когда подложка перемещается относительно капилляра в виде микросопла, предназначенного для инжекции газовой струи, необходимой для картирования локальной температуры. Тепловой отклик терморезистора был использован для проверки модельного прогноза неравновесного теплового состояния атома, адсорбированного на твердой поверхности.
«Гибридный чип с низким собственным энергопотреблением делает маленьких роботов более эффективными»
Оригинальное название: «Low-power hybrid chip makes small robots more capable»
Исследователи из Технологического института Джорджии продемонстрировали роботизированные машины, которые используют гибридный чип со сверхнизким собственным энергопотреблением. Такой чип позволяет изготавливать роботы размером с ладонь, которые могут учиться на основе собственного опыта, как это делает человеческий мозг.
«Использование машинного обучения для оптимизации эргономики склада с целью повышения безопасности работников»
Оригинальное название: «Machine learning used to determine warehouse ergonomics for worker safety»
Статья ученых из Университета Вашингтона (University of Washington) посвящена использованию машинного обучения для разработки системы, которая контролирует положение фабричных и складских работников и в реальном времени сообщает им, насколько они приблизились к опасной для них зоне. Для того чтобы проверить, насколько эффективно алгоритм может работать на складе, исследователи использовали робота (белый манипулятор на фото), отслеживающего участников эксперимента, которые выполняют действия в условиях, подобных складу. В течение трех секунд после окончания каждого действия робот показывал результат на своем дисплее (справа).
«Технология на основе мобильного сенсора, разработанная для выявления болезней растений»
Оригинальное название: «Mobile process sensor technology developed to identify plant diseases»
В этой статье исследователи из Университета штата Северная Каролина описывают разработанный ими сенсор, который за счет встроенной аналитики позволяет выявлять болезни растений в полевых условиях. Он производит отбор проб высвобождения летучих органических соединений из растений через их листья.
17 января, 2019
11 ноября, 2015