Незаметные герои прогресса: от квантовых частиц до танцующих роботов. По_мелочам #9 (№2 июль 2024 г.)
Думаете, что научные прорывы - это всегда что-то грандиозное и очевидное? Как бы не так! В этом выпуске мы погрузимся в мир незаметных, но невероятно важных открытий, которые незаметно меняют наше будущее.
В этом выпуске вы узнаете: как гибридные LED-технологии могут произвести революцию в мире дисплеев, почему новый подход к звуковым барьерам может сделать наши города тише, как квантовые частицы на краю материи приближают нас к созданию стабильных квантовых компьютеров, почему робот-танцор может изменить наше восприятие человекоподобных машин, как новый компонент для батарей может приблизить эру электрических самолетов.
Приготовьтесь удивляться! От нанотехнологий до авиации будущего - наука не перестает поражать воображение. Погрузитесь в мир удивительных исследований и узнайте, как незаметные открытия сегодня формируют технологии завтрашнего дня. Революции в науке случаются не только в лабораториях нобелевских лауреатов - иногда они начинаются с маленького шага в неожиданном направлении!
Думаете, что научные прорывы - это всегда что-то грандиозное и очевидное? Как бы не так! В этом выпуске мы погрузимся в мир незаметных, но невероятно важных открытий, которые незаметно меняют наше будущее.
В этом выпуске вы узнаете: как гибридные LED-технологии могут произвести революцию в мире дисплеев, почему новый подход к звуковым барьерам может сделать наши города тише, как квантовые частицы на краю материи приближают нас к созданию стабильных квантовых компьютеров, почему робот-танцор может изменить наше восприятие человекоподобных машин, как новый компонент для батарей может приблизить эру электрических самолетов.
Приготовьтесь удивляться! От нанотехнологий до авиации будущего - наука не перестает поражать воображение. Погрузитесь в мир удивительных исследований и узнайте, как незаметные открытия сегодня формируют технологии завтрашнего дня. Революции в науке случаются не только в лабораториях нобелевских лауреатов - иногда они начинаются с маленького шага в неожиданном направлении!
Telegraph
Незаметные герои прогресса: от квантовых частиц до танцующих роботов. По_мелочам #9 (№2 июль 2024 г.)
Думаете, что научные прорывы - это всегда что-то грандиозное и очевидное? Как бы не так! В этом выпуске мы погрузимся в мир незаметных, но невероятно важных открытий, которые незаметно меняют наше будущее. В этом выпуске вы узнаете: как гибридные LED-технологии…
👍3
Квантовое путешествие во времени: когда детекторы обретают предвидение
Представьте, что вы можете отправить телескоп в прошлое, чтобы заснять падающую звезду, которую вы только что заметили краем глаза. Звучит как сюжет фантастического фильма? Ученые из Вашингтонского университета в Сент-Луисе разработали новый тип квантового сенсора, который использует квантовую запутанность для создания... детекторов, путешествующих во времени. Да-да, вы не ослышались!
Кейтер Мерч, профессор физики и директор Центра квантовых скачков, вместе с коллегами из NIST и Кембриджского университета, продемонстрировал, как можно использовать загадочное свойство квантовой запутанности, которое он называет "предвидением". Но давайте разберемся, что это значит на самом деле.
Все начинается с запутывания двух квантовых частиц в так называемом синглетном состоянии. Представьте себе двух акробатов, которые всегда двигаются в противоположных направлениях. Затем одну из частиц (назовем ее "зонд") подвергают воздействию магнитного поля, которое заставляет ее вращаться.
И вот тут начинается самое интересное. Когда измеряют вторую частицу (которая не подвергалась воздействию магнитного поля), свойства запутанности фактически отправляют ее квантовое состояние "назад во времени" к первой частице. Это как если бы вы могли узнать, как лучше всего подготовиться к прыжку с парашютом, уже после того, как приземлились!
Обычно в таких экспериментах есть шанс один к трем, что измерение не удастся. Но благодаря "предвидению" ученые могут задним числом выбрать наилучшее направление для спина частицы. Это как если бы вы могли вернуться в прошлое и дать себе совет, как лучше всего подготовиться к важному событию.
Альберт Эйнштейн однажды назвал квантовую запутанность "жутким действием на расстоянии". Возможно, самое жуткое в запутанности то, что мы можем рассматривать пары запутанных частиц как одну и ту же частицу, движущуюся одновременно вперед и назад во времени.
Это открывает перед учеными новые творческие способы создания лучших сенсоров - в частности, таких, которые можно эффективно отправлять назад во времени. Представьте, что вы можете создать детектор, который "знает" о событии до того, как оно произошло!
Потенциальные применения таких сенсоров огромны: от обнаружения астрономических явлений до изучения магнитных полей. И это только начало! Кто знает, может быть, в будущем мы сможем использовать эту технологию для предсказания землетрясений или даже для раннего обнаружения заболеваний?
Конечно, до практического применения этой технологии еще далеко. Но сама идея того, что мы можем использовать странные свойства квантового мира для "путешествий во времени", захватывает дух. Это еще раз доказывает, что реальность может быть гораздо удивительнее любой научной фантастики!
Источник:
DOI: 10.1103/PhysRevLett.132.260801
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
Представьте, что вы можете отправить телескоп в прошлое, чтобы заснять падающую звезду, которую вы только что заметили краем глаза. Звучит как сюжет фантастического фильма? Ученые из Вашингтонского университета в Сент-Луисе разработали новый тип квантового сенсора, который использует квантовую запутанность для создания... детекторов, путешествующих во времени. Да-да, вы не ослышались!
Кейтер Мерч, профессор физики и директор Центра квантовых скачков, вместе с коллегами из NIST и Кембриджского университета, продемонстрировал, как можно использовать загадочное свойство квантовой запутанности, которое он называет "предвидением". Но давайте разберемся, что это значит на самом деле.
Все начинается с запутывания двух квантовых частиц в так называемом синглетном состоянии. Представьте себе двух акробатов, которые всегда двигаются в противоположных направлениях. Затем одну из частиц (назовем ее "зонд") подвергают воздействию магнитного поля, которое заставляет ее вращаться.
И вот тут начинается самое интересное. Когда измеряют вторую частицу (которая не подвергалась воздействию магнитного поля), свойства запутанности фактически отправляют ее квантовое состояние "назад во времени" к первой частице. Это как если бы вы могли узнать, как лучше всего подготовиться к прыжку с парашютом, уже после того, как приземлились!
Обычно в таких экспериментах есть шанс один к трем, что измерение не удастся. Но благодаря "предвидению" ученые могут задним числом выбрать наилучшее направление для спина частицы. Это как если бы вы могли вернуться в прошлое и дать себе совет, как лучше всего подготовиться к важному событию.
Альберт Эйнштейн однажды назвал квантовую запутанность "жутким действием на расстоянии". Возможно, самое жуткое в запутанности то, что мы можем рассматривать пары запутанных частиц как одну и ту же частицу, движущуюся одновременно вперед и назад во времени.
Это открывает перед учеными новые творческие способы создания лучших сенсоров - в частности, таких, которые можно эффективно отправлять назад во времени. Представьте, что вы можете создать детектор, который "знает" о событии до того, как оно произошло!
Потенциальные применения таких сенсоров огромны: от обнаружения астрономических явлений до изучения магнитных полей. И это только начало! Кто знает, может быть, в будущем мы сможем использовать эту технологию для предсказания землетрясений или даже для раннего обнаружения заболеваний?
Конечно, до практического применения этой технологии еще далеко. Но сама идея того, что мы можем использовать странные свойства квантового мира для "путешествий во времени", захватывает дух. Это еще раз доказывает, что реальность может быть гораздо удивительнее любой научной фантастики!
Источник:
DOI: 10.1103/PhysRevLett.132.260801
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
👍3🔥2
Квантовый микроскоп: когда электроны танцуют на атомном уровне
Физики из Университета Штутгарта под руководством профессора Себастьяна Лота разработали квантовый микроскоп, который позволяет впервые в истории наблюдать движение электронов на атомном уровне с невероятно высоким пространственным и временным разрешением.
"С помощью нашего метода мы можем сделать видимым то, чего никто раньше не видел", - говорит профессор Лот. И это не просто красивые слова. Эта технология может помочь ученым разрабатывать новые материалы гораздо более целенаправленно, чем раньше.
Но давайте разберемся, почему это так важно. В обычных материалах, таких как металлы или изоляторы, небольшие изменения на атомном уровне не влияют на их макроскопические свойства. Но в более сложных материалах, которые можно создать только в лаборатории, даже минимальные изменения на атомном уровне могут привести к совершенно новому поведению. Например, некоторые материалы могут внезапно превратиться из изоляторов в сверхпроводники!
Команда Лота изучала материал из ниобия и селена, в котором можно наблюдать коллективное движение электронов в так называемой волне зарядовой плотности. Представьте себе толпу людей, двигающихся как единое целое. Теперь представьте, что вы можете увидеть, как одно препятствие может остановить это движение.
Ученые применяют к материалу невероятно короткий электрический импульс длительностью всего одну пикосекунду. Это настолько короткий промежуток времени, что если бы пикосекунда была равна мгновению ока, то мгновение ока длилось бы более 3000 лет!
Этот импульс создает наноразмерные искажения в электронном коллективе, вызывая сложное движение электронов в материале на короткое время. И квантовый микроскоп позволяет увидеть это движение!
Но зачем нам это нужно? "Если мы сможем понять, как останавливается движение электронного коллектива, то сможем более целенаправленно разрабатывать материалы с желаемыми свойствами", - объясняет Лот. Это может привести к созданию сверхбыстрых переключающих материалов для будущих сенсоров или электронных компонентов.
Чтобы добиться таких результатов, ученым пришлось создать невероятно сложную установку. Лаборатория должна быть идеально экранирована от вибраций, шума и даже колебаний температуры и влажности. А эксперимент повторяется 41 миллион раз в секунду для получения качественного сигнала!
Это достижение открывает новые горизонты в физике материалов. Теперь ученые могут не только видеть отдельные атомы, но и наблюдать за их поведением в реальном времени. Представьте, что вы можете заглянуть в микромир и увидеть, как танцуют электроны!
Источник:
DOI: 10.1038/s41567-024-02552-7
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
Физики из Университета Штутгарта под руководством профессора Себастьяна Лота разработали квантовый микроскоп, который позволяет впервые в истории наблюдать движение электронов на атомном уровне с невероятно высоким пространственным и временным разрешением.
"С помощью нашего метода мы можем сделать видимым то, чего никто раньше не видел", - говорит профессор Лот. И это не просто красивые слова. Эта технология может помочь ученым разрабатывать новые материалы гораздо более целенаправленно, чем раньше.
Но давайте разберемся, почему это так важно. В обычных материалах, таких как металлы или изоляторы, небольшие изменения на атомном уровне не влияют на их макроскопические свойства. Но в более сложных материалах, которые можно создать только в лаборатории, даже минимальные изменения на атомном уровне могут привести к совершенно новому поведению. Например, некоторые материалы могут внезапно превратиться из изоляторов в сверхпроводники!
Команда Лота изучала материал из ниобия и селена, в котором можно наблюдать коллективное движение электронов в так называемой волне зарядовой плотности. Представьте себе толпу людей, двигающихся как единое целое. Теперь представьте, что вы можете увидеть, как одно препятствие может остановить это движение.
Ученые применяют к материалу невероятно короткий электрический импульс длительностью всего одну пикосекунду. Это настолько короткий промежуток времени, что если бы пикосекунда была равна мгновению ока, то мгновение ока длилось бы более 3000 лет!
Этот импульс создает наноразмерные искажения в электронном коллективе, вызывая сложное движение электронов в материале на короткое время. И квантовый микроскоп позволяет увидеть это движение!
Но зачем нам это нужно? "Если мы сможем понять, как останавливается движение электронного коллектива, то сможем более целенаправленно разрабатывать материалы с желаемыми свойствами", - объясняет Лот. Это может привести к созданию сверхбыстрых переключающих материалов для будущих сенсоров или электронных компонентов.
Чтобы добиться таких результатов, ученым пришлось создать невероятно сложную установку. Лаборатория должна быть идеально экранирована от вибраций, шума и даже колебаний температуры и влажности. А эксперимент повторяется 41 миллион раз в секунду для получения качественного сигнала!
Это достижение открывает новые горизонты в физике материалов. Теперь ученые могут не только видеть отдельные атомы, но и наблюдать за их поведением в реальном времени. Представьте, что вы можете заглянуть в микромир и увидеть, как танцуют электроны!
Источник:
DOI: 10.1038/s41567-024-02552-7
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
👍5
Нейросети учатся сомневаться: как ИИ становится более человечным
Оказывается, научить искусственный интеллект (ИИ) сомневаться и быть неуверенным - задача не из легких. Но именно это и удалось сделать исследователям из Технологического института Джорджии.
Каждый день мы принимаем около 35 000 решений. От простых, вроде "что съесть на обед?", до сложных, как "безопасно ли сейчас переходить дорогу?". И в каждом решении мы взвешиваем варианты, вспоминаем похожие ситуации из прошлого и оцениваем, насколько мы уверены в правильности выбора. А иногда в одной и той же ситуации мы принимаем разные решения!
Нейросети же обычно действуют совсем иначе - они всегда принимают одинаковые решения в одинаковых ситуациях. Но команда исследователей под руководством профессора Добромира Рахнева решила это изменить и научить нейросети принимать решения более по-человечески.
"Нейросети принимают решения, не сообщая, насколько они уверены в своем выборе", - объясняет Фаршад Рафиеи, один из авторов исследования. "Это одно из ключевых отличий от того, как принимают решения люди".
Вспомните, как иногда чат-боты на основе больших языковых моделей выдают совершенно фантастические ответы на вопросы, о которых они ничего не знают. В отличие от них, большинство людей в такой ситуации просто признают, что не знают ответа.
Исследователи создали новую нейросеть под названием RTNet и обучили ее распознавать рукописные цифры. Но самое интересное - они научили ее оценивать свою уверенность в ответах и даже сомневаться!
Для этого они использовали два ключевых компонента: байесовскую нейронную сеть, которая использует вероятности для принятия решений, и процесс накопления доказательств, который отслеживает аргументы в пользу каждого выбора. В результате RTNet может принимать немного разные решения каждый раз, совсем как люди.
Исследователи даже проверили, становится ли нейросеть менее точной, когда ей нужно принимать решения быстрее - это известный психологический феномен, называемый "компромиссом между скоростью и точностью".
Когда результаты работы RTNet сравнили с результатами 60 студентов, выполнявших те же задания, оказалось, что точность, время реакции и уровень уверенности у нейросети и людей были очень похожи!
"Если мы попытаемся сделать наши модели ближе к человеческому мозгу, это проявится в самом поведении без дополнительной настройки", - говорит Рафиеи.
Исследователи надеются, что в будущем такие "человечные" нейросети смогут не только имитировать наши способности принимать решения, но и помогать нам справляться с когнитивной нагрузкой от тех 35 000 решений, которые мы принимаем каждый день.
Представьте себе ИИ-помощника, который не только выполняет команды, но и может сказать: "Я не уверен, может быть, стоит подумать еще?" Такой ИИ будет не только более надежным, но и более дружелюбным по отношению к человеку.
Источник:
DOI: 10.1038/s41562-024-01914-8
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
Оказывается, научить искусственный интеллект (ИИ) сомневаться и быть неуверенным - задача не из легких. Но именно это и удалось сделать исследователям из Технологического института Джорджии.
Каждый день мы принимаем около 35 000 решений. От простых, вроде "что съесть на обед?", до сложных, как "безопасно ли сейчас переходить дорогу?". И в каждом решении мы взвешиваем варианты, вспоминаем похожие ситуации из прошлого и оцениваем, насколько мы уверены в правильности выбора. А иногда в одной и той же ситуации мы принимаем разные решения!
Нейросети же обычно действуют совсем иначе - они всегда принимают одинаковые решения в одинаковых ситуациях. Но команда исследователей под руководством профессора Добромира Рахнева решила это изменить и научить нейросети принимать решения более по-человечески.
"Нейросети принимают решения, не сообщая, насколько они уверены в своем выборе", - объясняет Фаршад Рафиеи, один из авторов исследования. "Это одно из ключевых отличий от того, как принимают решения люди".
Вспомните, как иногда чат-боты на основе больших языковых моделей выдают совершенно фантастические ответы на вопросы, о которых они ничего не знают. В отличие от них, большинство людей в такой ситуации просто признают, что не знают ответа.
Исследователи создали новую нейросеть под названием RTNet и обучили ее распознавать рукописные цифры. Но самое интересное - они научили ее оценивать свою уверенность в ответах и даже сомневаться!
Для этого они использовали два ключевых компонента: байесовскую нейронную сеть, которая использует вероятности для принятия решений, и процесс накопления доказательств, который отслеживает аргументы в пользу каждого выбора. В результате RTNet может принимать немного разные решения каждый раз, совсем как люди.
Исследователи даже проверили, становится ли нейросеть менее точной, когда ей нужно принимать решения быстрее - это известный психологический феномен, называемый "компромиссом между скоростью и точностью".
Когда результаты работы RTNet сравнили с результатами 60 студентов, выполнявших те же задания, оказалось, что точность, время реакции и уровень уверенности у нейросети и людей были очень похожи!
"Если мы попытаемся сделать наши модели ближе к человеческому мозгу, это проявится в самом поведении без дополнительной настройки", - говорит Рафиеи.
Исследователи надеются, что в будущем такие "человечные" нейросети смогут не только имитировать наши способности принимать решения, но и помогать нам справляться с когнитивной нагрузкой от тех 35 000 решений, которые мы принимаем каждый день.
Представьте себе ИИ-помощника, который не только выполняет команды, но и может сказать: "Я не уверен, может быть, стоит подумать еще?" Такой ИИ будет не только более надежным, но и более дружелюбным по отношению к человеку.
Источник:
DOI: 10.1038/s41562-024-01914-8
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
👍2
Искусственная кожа на 3D-принтере: когда роботы научатся чувствовать
Представьте себе робота, который может не только видеть и слышать, но и чувствовать прикосновения, температуру и давление, как живое существо. Ученые из Университета Бен-Гуриона в Негеве сделали большой шаг к созданию такого робота.
Команда исследователей под руководством доктора Аслана Мириева разработала многофункциональные материалы-сенсоры, которые имитируют сложные возможности природных систем. Это настоящий прорыв в области физического искусственного интеллекта (PAI).
Но что такое физический ИИ? В отличие от цифрового ИИ, который работает с данными и вычислениями, физический ИИ сочетает физические структуры с вычислительным интеллектом. Цель - создать автономных мягких роботов, способных динамично взаимодействовать с окружающей средой, как живые существа.
Ключ к успеху - многофункциональность. Подумайте о том, как работают органы в нашем теле: они выполняют сразу несколько функций. Именно такую многозадачность ученые пытаются воссоздать в искусственных системах.
Команда доктора Мириева разработала композитные материалы с высокой смешанной ионно-электронной проводимостью (ISMC), которые можно печатать на 3D-принтере. Эти материалы могут передавать заряды как через ионы, так и через электроны, что позволяет им обрабатывать различные сигналы одновременно.
"Эти био-аналогичные сенсоры имеют огромный потенциал применения в областях, требующих точных и многофункциональных сенсорных возможностей", - говорит доктор Мириев. "Возможности обширны: от робототехники, где они могут способствовать более реалистичному и отзывчивому взаимодействию, до здравоохранения, где их можно использовать в передовых диагностических инструментах".
Ведущий автор исследования, доктор Сергей Нечаусов, использовал ионные жидкости на основе имидазолия в фотополимерной матрице для достижения высокой ионной и электронной проводимости. В результате получились многофункциональные микропирамидальные датчики давления и температуры с высокой чувствительностью в широком диапазоне температур и давлений.
"Благодаря химическому составу ISMC и передовому фоторелогическому поведению, мы можем точно печатать на 3D-принтере многофункциональные датчики практически любой формы", - объясняет доктор Нечаусов. "Такие датчики могут работать как на переменном, так и на постоянном токе, а их способность давать точные, четкие ответы на множественные стимулы делает их универсальными".
Представьте себе искусственную кожу, которая может чувствовать прикосновения, температуру и давление, как настоящая. Такая технология может революционизировать робототехнику, создание протезов и даже медицинскую диагностику.
Исследователи планируют дальше совершенствовать эти датчики, изучая дополнительные функции и улучшая их производительность для более широкого спектра применений. В будущем они надеются создать искусственную кожу, которую можно будет напечатать на 3D-принтере, и добавить возможности привода для разработки телесно-интеллектуальных мягких систем для мягкой робототехники, гаптики и здравоохранения.
Представьте себе мир, где роботы не только думают, но и чувствуют, как мы. Где протезы не просто заменяют утраченные конечности, но и возвращают способность ощущать. Где медицинские устройства могут "чувствовать" состояние пациента на уровне, недоступном сегодняшним технологиям. Этот мир может быть ближе, чем мы думаем, благодаря таким прорывам в области физического ИИ.
Источник:
DOI: 10.1016/j.cej.2024.153759
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
Представьте себе робота, который может не только видеть и слышать, но и чувствовать прикосновения, температуру и давление, как живое существо. Ученые из Университета Бен-Гуриона в Негеве сделали большой шаг к созданию такого робота.
Команда исследователей под руководством доктора Аслана Мириева разработала многофункциональные материалы-сенсоры, которые имитируют сложные возможности природных систем. Это настоящий прорыв в области физического искусственного интеллекта (PAI).
Но что такое физический ИИ? В отличие от цифрового ИИ, который работает с данными и вычислениями, физический ИИ сочетает физические структуры с вычислительным интеллектом. Цель - создать автономных мягких роботов, способных динамично взаимодействовать с окружающей средой, как живые существа.
Ключ к успеху - многофункциональность. Подумайте о том, как работают органы в нашем теле: они выполняют сразу несколько функций. Именно такую многозадачность ученые пытаются воссоздать в искусственных системах.
Команда доктора Мириева разработала композитные материалы с высокой смешанной ионно-электронной проводимостью (ISMC), которые можно печатать на 3D-принтере. Эти материалы могут передавать заряды как через ионы, так и через электроны, что позволяет им обрабатывать различные сигналы одновременно.
"Эти био-аналогичные сенсоры имеют огромный потенциал применения в областях, требующих точных и многофункциональных сенсорных возможностей", - говорит доктор Мириев. "Возможности обширны: от робототехники, где они могут способствовать более реалистичному и отзывчивому взаимодействию, до здравоохранения, где их можно использовать в передовых диагностических инструментах".
Ведущий автор исследования, доктор Сергей Нечаусов, использовал ионные жидкости на основе имидазолия в фотополимерной матрице для достижения высокой ионной и электронной проводимости. В результате получились многофункциональные микропирамидальные датчики давления и температуры с высокой чувствительностью в широком диапазоне температур и давлений.
"Благодаря химическому составу ISMC и передовому фоторелогическому поведению, мы можем точно печатать на 3D-принтере многофункциональные датчики практически любой формы", - объясняет доктор Нечаусов. "Такие датчики могут работать как на переменном, так и на постоянном токе, а их способность давать точные, четкие ответы на множественные стимулы делает их универсальными".
Представьте себе искусственную кожу, которая может чувствовать прикосновения, температуру и давление, как настоящая. Такая технология может революционизировать робототехнику, создание протезов и даже медицинскую диагностику.
Исследователи планируют дальше совершенствовать эти датчики, изучая дополнительные функции и улучшая их производительность для более широкого спектра применений. В будущем они надеются создать искусственную кожу, которую можно будет напечатать на 3D-принтере, и добавить возможности привода для разработки телесно-интеллектуальных мягких систем для мягкой робототехники, гаптики и здравоохранения.
Представьте себе мир, где роботы не только думают, но и чувствуют, как мы. Где протезы не просто заменяют утраченные конечности, но и возвращают способность ощущать. Где медицинские устройства могут "чувствовать" состояние пациента на уровне, недоступном сегодняшним технологиям. Этот мир может быть ближе, чем мы думаем, благодаря таким прорывам в области физического ИИ.
Источник:
DOI: 10.1016/j.cej.2024.153759
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
👍2
Силиконовые батарейки: когда энергия становится гибкой
Представьте себе батарейку, которую можно растянуть как жвачку. Звучит невероятно, правда? Но ученые сделали это реальностью! Исследователи создали литий-ионную батарею, которая может растягиваться во все стороны, оставаясь при этом работоспособной. Это настоящий прорыв в мире гибкой электроники!
Но зачем нам нужны растягивающиеся батарейки? Подумайте о носимых устройствах для мониторинга здоровья или "умной" одежде. Обычные жесткие батарейки в них неудобны, а вот гибкие - то, что доктор прописал!
Раньше ученые пытались создать гибкие батареи, используя тканые проводящие материалы или жесткие компоненты, сложенные как оригами. Но для по-настоящему эластичной батареи нужно, чтобы все её части - электроды, собирающие заряд, и электролит между ними - были растяжимыми.
Команда исследователей во главе с Вэнь-Юн Лаем решила эту головоломку, создав полностью твердую, растягивающуюся батарею. Они использовали хитрый трюк: встроили электролит в полимерный слой, расположенный между двумя гибкими электродными пленками.
Для создания электродов ученые нанесли тонкую пленку проводящей пасты, содержащей серебряные нанопроволоки, технический углерод и материалы для катода или анода на основе лития, на пластину. Сверху добавили слой полидиметилсилоксана - гибкого материала, который используется в контактных линзах. Затем добавили литиевую соль, высокопроводящую жидкость и ингредиенты для создания растягивающегося полимера.
Когда эта смесь активировалась светом, она превращалась в твердый, резиноподобный слой, способный растягиваться до 5000% от своей первоначальной длины и проводить ионы лития. Представьте, что вы можете растянуть батарейку от размера монеты до размера футбольного поля!
Результаты впечатляют: новая батарея имела примерно в шесть раз большую среднюю емкость заряда при быстрой зарядке по сравнению с аналогичным устройством с традиционным жидким электролитом. Более того, твердая батарея сохраняла стабильную емкость в течение 67 циклов зарядки и разрядки.
Конечно, есть еще над чем работать. Но этот новый способ создания полностью растягивающихся, твердых батарей может стать многообещающим шагом вперед для носимых или имплантируемых устройств, которые изгибаются и двигаются вместе с телом.
Представьте себе будущее, где ваша одежда заряжает ваш телефон, а медицинские датчики так удобны, что вы забываете об их существовании. Или батареи, которые можно встроить в любую поверхность, даже изогнутую. Это будущее может быть ближе, чем мы думаем, благодаря таким инновациям.
Источник:
DOI: 10.1021/acsenergylett.4c01254
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
Представьте себе батарейку, которую можно растянуть как жвачку. Звучит невероятно, правда? Но ученые сделали это реальностью! Исследователи создали литий-ионную батарею, которая может растягиваться во все стороны, оставаясь при этом работоспособной. Это настоящий прорыв в мире гибкой электроники!
Но зачем нам нужны растягивающиеся батарейки? Подумайте о носимых устройствах для мониторинга здоровья или "умной" одежде. Обычные жесткие батарейки в них неудобны, а вот гибкие - то, что доктор прописал!
Раньше ученые пытались создать гибкие батареи, используя тканые проводящие материалы или жесткие компоненты, сложенные как оригами. Но для по-настоящему эластичной батареи нужно, чтобы все её части - электроды, собирающие заряд, и электролит между ними - были растяжимыми.
Команда исследователей во главе с Вэнь-Юн Лаем решила эту головоломку, создав полностью твердую, растягивающуюся батарею. Они использовали хитрый трюк: встроили электролит в полимерный слой, расположенный между двумя гибкими электродными пленками.
Для создания электродов ученые нанесли тонкую пленку проводящей пасты, содержащей серебряные нанопроволоки, технический углерод и материалы для катода или анода на основе лития, на пластину. Сверху добавили слой полидиметилсилоксана - гибкого материала, который используется в контактных линзах. Затем добавили литиевую соль, высокопроводящую жидкость и ингредиенты для создания растягивающегося полимера.
Когда эта смесь активировалась светом, она превращалась в твердый, резиноподобный слой, способный растягиваться до 5000% от своей первоначальной длины и проводить ионы лития. Представьте, что вы можете растянуть батарейку от размера монеты до размера футбольного поля!
Результаты впечатляют: новая батарея имела примерно в шесть раз большую среднюю емкость заряда при быстрой зарядке по сравнению с аналогичным устройством с традиционным жидким электролитом. Более того, твердая батарея сохраняла стабильную емкость в течение 67 циклов зарядки и разрядки.
Конечно, есть еще над чем работать. Но этот новый способ создания полностью растягивающихся, твердых батарей может стать многообещающим шагом вперед для носимых или имплантируемых устройств, которые изгибаются и двигаются вместе с телом.
Представьте себе будущее, где ваша одежда заряжает ваш телефон, а медицинские датчики так удобны, что вы забываете об их существовании. Или батареи, которые можно встроить в любую поверхность, даже изогнутую. Это будущее может быть ближе, чем мы думаем, благодаря таким инновациям.
Источник:
DOI: 10.1021/acsenergylett.4c01254
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
👍3
Виртуальные узлы в нейросетях: как AI учится предсказывать тепловые свойства материалов
Вы знали, что 70% всей энергии, производимой в мире, просто уходит в тепло? Ученые давно ломают голову над тем, как лучше предсказать движение тепла в материалах. Это помогло бы создавать более эффективные системы генерации энергии. Но есть одна загвоздка - фононы, субатомные квазичастицы, переносящие тепло. Они такие непоседы, что их поведение очень сложно моделировать.
Но команда исследователей из MIT и других институтов нашла оригинальное решение. Они создали новую систему машинного обучения, которая может предсказывать дисперсионные соотношения фононов до 1000 раз быстрее других методов на основе AI, и при этом не уступает им в точности. А если сравнивать с традиционными подходами без AI, то она может быть быстрее в миллион раз! Представляете, как это может ускорить разработку новых материалов?
В чем же секрет? Исследователи придумали использовать "виртуальные узлы" в графовых нейронных сетях (GNN). Обычно GNN представляют атомную структуру материала в виде графа, где узлы - это атомы, а ребра - связи между ними. Но для предсказания поведения фононов этого недостаточно. Поэтому ученые добавили в модель гибкие виртуальные узлы, представляющие фононы. Это позволило сделать выход нейросети более гибким и не ограниченным фиксированной кристаллической структурой.
Результаты впечатляют: новый метод может рассчитать дисперсионные соотношения фононов для нескольких тысяч материалов всего за несколько секунд на обычном персональном компьютере. Это открывает огромные возможности для поиска материалов с нужными тепловыми свойствами, например, для лучшего хранения тепла, преобразования энергии или сверхпроводимости.
Но самое интересное, что этот метод можно применять не только к фононам. Он может помочь в предсказании сложных оптических и магнитных свойств материалов. Исследователи планируют дальше совершенствовать технику, чтобы виртуальные узлы могли лучше улавливать мелкие изменения, влияющие на структуру фононов.
Профессор Оливье Делер из Университета Дьюка, не участвовавший в исследовании, отмечает: "Уровень ускорения в предсказании сложных свойств фононов просто поразителен. Это на несколько порядков быстрее, чем современные универсальные потенциалы межатомного взаимодействия на основе машинного обучения. Впечатляет, что продвинутая нейросеть улавливает тонкие особенности и подчиняется физическим законам".
Представьте, как это может изменить мир электроники и энергетики. Мы сможем создавать более эффективные микросхемы, где управление теплом больше не будет узким местом. Или разрабатывать системы генерации энергии, которые производят больше мощности с меньшими потерями.
Эта работа показывает, как переосмысление основ может привести к прорывным решениям. Ученые вышли за рамки привычного представления о том, что узлы графа должны обязательно представлять атомы. Они показали, что узлы могут быть чем угодно, открыв новые горизонты для предсказания сложных свойств материалов.
Источник:
DOI: 10.1038/s43588-024-00661-0
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
Вы знали, что 70% всей энергии, производимой в мире, просто уходит в тепло? Ученые давно ломают голову над тем, как лучше предсказать движение тепла в материалах. Это помогло бы создавать более эффективные системы генерации энергии. Но есть одна загвоздка - фононы, субатомные квазичастицы, переносящие тепло. Они такие непоседы, что их поведение очень сложно моделировать.
Но команда исследователей из MIT и других институтов нашла оригинальное решение. Они создали новую систему машинного обучения, которая может предсказывать дисперсионные соотношения фононов до 1000 раз быстрее других методов на основе AI, и при этом не уступает им в точности. А если сравнивать с традиционными подходами без AI, то она может быть быстрее в миллион раз! Представляете, как это может ускорить разработку новых материалов?
В чем же секрет? Исследователи придумали использовать "виртуальные узлы" в графовых нейронных сетях (GNN). Обычно GNN представляют атомную структуру материала в виде графа, где узлы - это атомы, а ребра - связи между ними. Но для предсказания поведения фононов этого недостаточно. Поэтому ученые добавили в модель гибкие виртуальные узлы, представляющие фононы. Это позволило сделать выход нейросети более гибким и не ограниченным фиксированной кристаллической структурой.
Результаты впечатляют: новый метод может рассчитать дисперсионные соотношения фононов для нескольких тысяч материалов всего за несколько секунд на обычном персональном компьютере. Это открывает огромные возможности для поиска материалов с нужными тепловыми свойствами, например, для лучшего хранения тепла, преобразования энергии или сверхпроводимости.
Но самое интересное, что этот метод можно применять не только к фононам. Он может помочь в предсказании сложных оптических и магнитных свойств материалов. Исследователи планируют дальше совершенствовать технику, чтобы виртуальные узлы могли лучше улавливать мелкие изменения, влияющие на структуру фононов.
Профессор Оливье Делер из Университета Дьюка, не участвовавший в исследовании, отмечает: "Уровень ускорения в предсказании сложных свойств фононов просто поразителен. Это на несколько порядков быстрее, чем современные универсальные потенциалы межатомного взаимодействия на основе машинного обучения. Впечатляет, что продвинутая нейросеть улавливает тонкие особенности и подчиняется физическим законам".
Представьте, как это может изменить мир электроники и энергетики. Мы сможем создавать более эффективные микросхемы, где управление теплом больше не будет узким местом. Или разрабатывать системы генерации энергии, которые производят больше мощности с меньшими потерями.
Эта работа показывает, как переосмысление основ может привести к прорывным решениям. Ученые вышли за рамки привычного представления о том, что узлы графа должны обязательно представлять атомы. Они показали, что узлы могут быть чем угодно, открыв новые горизонты для предсказания сложных свойств материалов.
Источник:
DOI: 10.1038/s43588-024-00661-0
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
👍3
Гибкая электроника нового поколения: когда схемы дышат и растягиваются
Представьте себе электронное устройство, которое можно носить на теле как вторую кожу. Оно растягивается, дышит и даже не вредит вашему здоровью. Звучит как научная фантастика? А вот и нет! Ученые из Университета Сучжоу в Китае сделали большой шаг к созданию такой электроники.
Команда исследователей во главе с Фэном Янем разработала новый метод создания гибкой электроники на основе жидких металлов. Их подход сочетает электростатическое прядение и штамповку под давлением. Звучит сложно? Давайте разберемся.
Представьте, что вы создаете ткань из очень тонких нитей, в которые вплетены частицы жидкого металла. Затем вы берете штамп с нужным рисунком схемы и прижимаете его к этой ткани. Под давлением частицы металла разрываются и растекаются, образуя непрерывные проводящие дорожки. Вуаля! У вас получилась гибкая электронная схема.
Но что делает эту технологию особенной? Во-первых, она позволяет создавать очень точные схемы - линии могут быть тоньше человеческого волоса. Во-вторых, эти схемы невероятно прочные - они выдерживают более 30 000 циклов растяжения на 100%! Представьте, что вы можете растянуть электронное устройство вдвое, и оно продолжит работать, причем не один раз, а десятки тысяч раз.
Но самое интересное - эти схемы "дышат". Они пропускают воздух и влагу, что делает их идеальными для носимых устройств. Вы можете надеть такое устройство и забыть о нем - оно не будет мешать коже дышать.
Исследователи уже создали прототипы датчиков для мониторинга биоэлектрических сигналов. Представьте, что вы носите футболку, которая следит за вашим сердцебиением, дыханием и другими показателями здоровья, при этом вы даже не чувствуете ее на теле!
Еще одно преимущество этой технологии - экологичность. Устройства, созданные таким методом, легко разбираются на составляющие и перерабатываются. Это значит, что мы можем создавать электронику, которая не будет загрязнять окружающую среду.
Фэн Янь и его команда не собираются останавливаться на достигнутом. Они планируют создать многослойные схемы, где каждый слой можно будет активировать отдельно. Представьте устройство, которое может менять свои функции в зависимости от ваших потребностей!
Эта работа открывает новые горизонты в мире носимой электроники. Мы можем ожидать появления медицинских устройств, которые будут непрерывно следить за нашим здоровьем, не доставляя дискомфорта. Или спортивной одежды, которая будет анализировать каждое движение атлета. Возможности кажутся безграничными!
Источник:
DOI: 10.1038/s41928-024-01194-0
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
Представьте себе электронное устройство, которое можно носить на теле как вторую кожу. Оно растягивается, дышит и даже не вредит вашему здоровью. Звучит как научная фантастика? А вот и нет! Ученые из Университета Сучжоу в Китае сделали большой шаг к созданию такой электроники.
Команда исследователей во главе с Фэном Янем разработала новый метод создания гибкой электроники на основе жидких металлов. Их подход сочетает электростатическое прядение и штамповку под давлением. Звучит сложно? Давайте разберемся.
Представьте, что вы создаете ткань из очень тонких нитей, в которые вплетены частицы жидкого металла. Затем вы берете штамп с нужным рисунком схемы и прижимаете его к этой ткани. Под давлением частицы металла разрываются и растекаются, образуя непрерывные проводящие дорожки. Вуаля! У вас получилась гибкая электронная схема.
Но что делает эту технологию особенной? Во-первых, она позволяет создавать очень точные схемы - линии могут быть тоньше человеческого волоса. Во-вторых, эти схемы невероятно прочные - они выдерживают более 30 000 циклов растяжения на 100%! Представьте, что вы можете растянуть электронное устройство вдвое, и оно продолжит работать, причем не один раз, а десятки тысяч раз.
Но самое интересное - эти схемы "дышат". Они пропускают воздух и влагу, что делает их идеальными для носимых устройств. Вы можете надеть такое устройство и забыть о нем - оно не будет мешать коже дышать.
Исследователи уже создали прототипы датчиков для мониторинга биоэлектрических сигналов. Представьте, что вы носите футболку, которая следит за вашим сердцебиением, дыханием и другими показателями здоровья, при этом вы даже не чувствуете ее на теле!
Еще одно преимущество этой технологии - экологичность. Устройства, созданные таким методом, легко разбираются на составляющие и перерабатываются. Это значит, что мы можем создавать электронику, которая не будет загрязнять окружающую среду.
Фэн Янь и его команда не собираются останавливаться на достигнутом. Они планируют создать многослойные схемы, где каждый слой можно будет активировать отдельно. Представьте устройство, которое может менять свои функции в зависимости от ваших потребностей!
Эта работа открывает новые горизонты в мире носимой электроники. Мы можем ожидать появления медицинских устройств, которые будут непрерывно следить за нашим здоровьем, не доставляя дискомфорта. Или спортивной одежды, которая будет анализировать каждое движение атлета. Возможности кажутся безграничными!
Источник:
DOI: 10.1038/s41928-024-01194-0
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
👍2
Умная кожа: когда электроника чувствует и заживляет себя сама
Представьте себе электронное устройство, которое ведет себя как живая кожа - чувствует прикосновения и даже может само себя восстанавливать после повреждений. Китайские ученые из Нинбоского института материаловедения и инженерии создали именно такой материал.
Команда исследователей под руководством профессора Чжу Цзиня разработала новый эластомер, который они назвали i-DAPU. Этот материал обладает уникальными свойствами: он реагирует на механические воздействия, может самовосстанавливаться и одновременно с этим очень чувствителен к прикосновениям.
Но как им это удалось? Ученые вдохновились белками, которые находятся в мембранах наших клеток. Эти белки помогают клеткам восстанавливаться после повреждений. Исследователи создали похожую систему в своем материале, объединив полиуретан с ионной жидкостью и добавив специальные молекулярные группы, которые могут самособираться.
Результат превзошел все ожидания! Созданный на основе i-DAPU сенсор, который ученые назвали DA-skin, показал потрясающие характеристики. Он может самовосстанавливаться со скоростью 72 микрометра в минуту - представьте, что царапина на вашем смартфоне затягивается сама собой! При этом сенсор невероятно чувствителен к прикосновениям, в 7000 раз чувствительнее, чем обычные датчики давления.
Но самое интересное - это применение DA-skin в медицине. Исследователи использовали его для измерения мышечной силы. Они даже разработали систему на основе искусственного интеллекта, которая может классифицировать уровень мышечной силы с точностью 99,2%! Представьте, как это может помочь в реабилитации пациентов или в спортивной медицине.
Эта работа открывает новые горизонты в создании "умной кожи" для электронных устройств. Мы можем ожидать появления носимых гаджетов, которые будут не только собирать данные о нашем здоровье, но и смогут "залечивать" себя после повреждений. Или представьте роботов с кожей, которая чувствует прикосновения так же тонко, как человеческая!
Исследование китайских ученых показывает, как наука может черпать вдохновение из природы, чтобы создавать революционные материалы. Кто знает, может быть, в будущем наши электронные устройства будут не просто умными, но и "живыми" в каком-то смысле?
Источник:
DOI: 10.1002/adfm.202402380
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
Представьте себе электронное устройство, которое ведет себя как живая кожа - чувствует прикосновения и даже может само себя восстанавливать после повреждений. Китайские ученые из Нинбоского института материаловедения и инженерии создали именно такой материал.
Команда исследователей под руководством профессора Чжу Цзиня разработала новый эластомер, который они назвали i-DAPU. Этот материал обладает уникальными свойствами: он реагирует на механические воздействия, может самовосстанавливаться и одновременно с этим очень чувствителен к прикосновениям.
Но как им это удалось? Ученые вдохновились белками, которые находятся в мембранах наших клеток. Эти белки помогают клеткам восстанавливаться после повреждений. Исследователи создали похожую систему в своем материале, объединив полиуретан с ионной жидкостью и добавив специальные молекулярные группы, которые могут самособираться.
Результат превзошел все ожидания! Созданный на основе i-DAPU сенсор, который ученые назвали DA-skin, показал потрясающие характеристики. Он может самовосстанавливаться со скоростью 72 микрометра в минуту - представьте, что царапина на вашем смартфоне затягивается сама собой! При этом сенсор невероятно чувствителен к прикосновениям, в 7000 раз чувствительнее, чем обычные датчики давления.
Но самое интересное - это применение DA-skin в медицине. Исследователи использовали его для измерения мышечной силы. Они даже разработали систему на основе искусственного интеллекта, которая может классифицировать уровень мышечной силы с точностью 99,2%! Представьте, как это может помочь в реабилитации пациентов или в спортивной медицине.
Эта работа открывает новые горизонты в создании "умной кожи" для электронных устройств. Мы можем ожидать появления носимых гаджетов, которые будут не только собирать данные о нашем здоровье, но и смогут "залечивать" себя после повреждений. Или представьте роботов с кожей, которая чувствует прикосновения так же тонко, как человеческая!
Исследование китайских ученых показывает, как наука может черпать вдохновение из природы, чтобы создавать революционные материалы. Кто знает, может быть, в будущем наши электронные устройства будут не просто умными, но и "живыми" в каком-то смысле?
Источник:
DOI: 10.1002/adfm.202402380
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
👍2
Тихие революции и незаметные открытия: от квантовых материалов до летающих микророботов. По_мелочам #10 (№3 июль 2024 г.)
Вы всё ещё думаете, что настоящая наука - это громкие заголовки и сенсации? Это не совсем так. В новом выпуске дайджеста По_мелочам мы продолжаем рассказывать о малозаметных, но невероятно важных открытиях, которые незаметно двигают науку вперёд.
В этом выпуске вы узнаете: как ученые научились печатать наноструктуры внутри кремния с помощью лазера, почему новая электронная кожа может совершить революцию в носимой электронике, как квантовые компьютеры приближаются к работе при комнатной температуре, каким образом ученые снимают сверхбыстрое "кино" о превращении материалов, как крошечный дрон на солнечной энергии может изменить наше представление о наблюдении, и как материалы будущего смогут менять свои свойства по нашему желанию.
Приготовьтесь удивляться! Мы покажем вам, как маленькие, незаметные открытия складываются в большую картину научного прогресса. Эти технологии не попадают на первые полосы газет, но именно они незаметно меняют мир вокруг нас. Погрузитесь в мир тихих инноваций и узнайте, как незаметные шаги науки сегодня формируют наше завтра. Прогресс часто скрывается в деталях, и мы приглашаем вас взглянуть на них поближе!
Вы всё ещё думаете, что настоящая наука - это громкие заголовки и сенсации? Это не совсем так. В новом выпуске дайджеста По_мелочам мы продолжаем рассказывать о малозаметных, но невероятно важных открытиях, которые незаметно двигают науку вперёд.
В этом выпуске вы узнаете: как ученые научились печатать наноструктуры внутри кремния с помощью лазера, почему новая электронная кожа может совершить революцию в носимой электронике, как квантовые компьютеры приближаются к работе при комнатной температуре, каким образом ученые снимают сверхбыстрое "кино" о превращении материалов, как крошечный дрон на солнечной энергии может изменить наше представление о наблюдении, и как материалы будущего смогут менять свои свойства по нашему желанию.
Приготовьтесь удивляться! Мы покажем вам, как маленькие, незаметные открытия складываются в большую картину научного прогресса. Эти технологии не попадают на первые полосы газет, но именно они незаметно меняют мир вокруг нас. Погрузитесь в мир тихих инноваций и узнайте, как незаметные шаги науки сегодня формируют наше завтра. Прогресс часто скрывается в деталях, и мы приглашаем вас взглянуть на них поближе!
Telegraph
Тихие революции и незаметные открытия: от квантовых материалов до летающих микророботов. По_мелочам #10 (№3 июль 2024 г.)
Вы всё ещё думаете, что настоящая наука - это громкие заголовки и сенсации? Это не совсем так. В новом выпуске дайджеста По_мелочам мы продолжаем рассказывать о малозаметных, но невероятно важных открытиях, которые незаметно двигают науку вперёд. В этом выпуске…
👍1🔥1
Революция в мире батарей: твердые электролиты открывают новую эру энергетики
Представьте себе батарею, которая не боится огня, работает дольше и заряжается быстрее обычной. Звучит как мечта, не так ли? Но ученые из Гонконгского университета науки и технологии сделали эту мечту реальностью! Они разработали новое поколение твердых электролитов для литий-металлических батарей, которые могут изменить наше представление об энергетике.
Но давайте по порядку. Обычные литий-ионные батареи, которые мы используем в смартфонах и электромобилях, содержат жидкий электролит. Это делает их потенциально опасными - помните случаи возгорания телефонов? Кроме того, в них могут образовываться дендриты - своеобразные "усы", которые снижают эффективность батареи и могут привести к короткому замыканию.
Команда исследователей под руководством профессора Ким Юнсоба решила эту проблему, создав твердый электролит нового типа. Они объединили пористые ионные ковалентные органические каркасы (iCOFs) с особым полимером, называемым поли(ионная жидкость) (PIL). Звучит сложно? На самом деле, это как создание идеального "коктейля" из материалов, каждый из которых вносит свой вклад в улучшение работы батареи.
Результаты впечатляют! Новый электролит показал исключительную ионную проводимость при комнатной температуре. Представьте, что ваш смартфон заряжается в несколько раз быстрее, чем сейчас. Кроме того, батарея с этим электролитом сохранила 87% своей емкости после 800 циклов заряда-разряда. Это значит, что ваш электромобиль сможет проехать больше километров на одном заряде и прослужит дольше.
Но самое главное - безопасность. Твердый электролит не горит и не протекает, что делает батареи намного безопаснее. Представьте, что вы можете без опаски оставлять свой ноутбук заряжаться на ночь или не беспокоиться о возгорании электромобиля при аварии.
Профессор Ким говорит: "Наш прорывной подход открывает новые пути для более широкого применения полностью твердотельных литий-металлических батарей в различных областях - от электромобилей до портативной электроники и электросетей".
Это исследование - результат международного сотрудничества ученых из Гонконга, материкового Китая и Южной Кореи. Оно показывает, как объединение знаний и опыта из разных стран может привести к революционным открытиям.
Представьте будущее, где электромобили заряжаются за считанные минуты и проезжают тысячи километров без подзарядки. Где наши смартфоны работают неделями без подзарядки. Где возобновляемая энергия эффективно хранится в огромных батареях, обеспечивая города чистой энергией. Это будущее становится все ближе благодаря таким исследованиям.
Источник:
DOI: 10.1002/aenm.202400762
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
Представьте себе батарею, которая не боится огня, работает дольше и заряжается быстрее обычной. Звучит как мечта, не так ли? Но ученые из Гонконгского университета науки и технологии сделали эту мечту реальностью! Они разработали новое поколение твердых электролитов для литий-металлических батарей, которые могут изменить наше представление об энергетике.
Но давайте по порядку. Обычные литий-ионные батареи, которые мы используем в смартфонах и электромобилях, содержат жидкий электролит. Это делает их потенциально опасными - помните случаи возгорания телефонов? Кроме того, в них могут образовываться дендриты - своеобразные "усы", которые снижают эффективность батареи и могут привести к короткому замыканию.
Команда исследователей под руководством профессора Ким Юнсоба решила эту проблему, создав твердый электролит нового типа. Они объединили пористые ионные ковалентные органические каркасы (iCOFs) с особым полимером, называемым поли(ионная жидкость) (PIL). Звучит сложно? На самом деле, это как создание идеального "коктейля" из материалов, каждый из которых вносит свой вклад в улучшение работы батареи.
Результаты впечатляют! Новый электролит показал исключительную ионную проводимость при комнатной температуре. Представьте, что ваш смартфон заряжается в несколько раз быстрее, чем сейчас. Кроме того, батарея с этим электролитом сохранила 87% своей емкости после 800 циклов заряда-разряда. Это значит, что ваш электромобиль сможет проехать больше километров на одном заряде и прослужит дольше.
Но самое главное - безопасность. Твердый электролит не горит и не протекает, что делает батареи намного безопаснее. Представьте, что вы можете без опаски оставлять свой ноутбук заряжаться на ночь или не беспокоиться о возгорании электромобиля при аварии.
Профессор Ким говорит: "Наш прорывной подход открывает новые пути для более широкого применения полностью твердотельных литий-металлических батарей в различных областях - от электромобилей до портативной электроники и электросетей".
Это исследование - результат международного сотрудничества ученых из Гонконга, материкового Китая и Южной Кореи. Оно показывает, как объединение знаний и опыта из разных стран может привести к революционным открытиям.
Представьте будущее, где электромобили заряжаются за считанные минуты и проезжают тысячи километров без подзарядки. Где наши смартфоны работают неделями без подзарядки. Где возобновляемая энергия эффективно хранится в огромных батареях, обеспечивая города чистой энергией. Это будущее становится все ближе благодаря таким исследованиям.
Источник:
DOI: 10.1002/aenm.202400762
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
👍6
Растягивая границы электроники: от лабораторий к массовому производству
Исследователи из Йокогамского национального университета в Японии нашли способ массового производства растягивающейся электроники. И ключ к этому - процесс, который называется roll-to-roll (R2R), или "от рулона к рулону". Представьте себе, как печатают газеты - огромные рулоны бумаги проходят через печатные станки. Теперь представьте, что вместо бумаги - эластичный материал, а вместо чернил - слои электроники. Вот вам и R2R для растягивающейся электроники!
Хироки Ота, доцент Йокогамского национального университета и автор исследования, объясняет: "Мы разработали технологию массового производства растягивающихся устройств на основе процесса R2R. Эти технологии важны для продвижения на рынок и дальнейшего развития области растягивающейся электроники, которая все еще находится на стадии исследований".
Но что делает эту технологию такой особенной? Во-первых, она позволяет создавать многослойные эластичные подложки с встроенной электроникой. Во-вторых, процесс непрерывный - это значит, что устройства можно производить быстро и в больших количествах. В-третьих, полученные материалы не только гибкие и эластичные, но и функциональные.
Исследователи протестировали свою технологию, создав 15 растягивающихся устройств с функцией обнаружения света. И знаете что? Эти устройства продолжали работать даже при растяжении на 70% от своего максимума! Более того, они точно измеряли температуру с помощью встроенных термисторов.
Но зачем нам нужна растягивающаяся электроника? Представьте умную одежду, которая адаптируется к вашему телу и следит за вашим здоровьем. Или упаковку продуктов, которая меняет цвет, когда срок годности истекает. Или мягкие роботы, которые могут безопасно взаимодействовать с людьми. Возможности кажутся бесконечными!
Конечно, до массового производства таких устройств еще далеко. Исследователи планируют улучшить разрешение микроструктур и общую функциональность процесса. Но уже сейчас ясно, что R2R-технология открывает новую главу в истории электроники.
Источник:
DOI: 10.1002/admt.202400487
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
Исследователи из Йокогамского национального университета в Японии нашли способ массового производства растягивающейся электроники. И ключ к этому - процесс, который называется roll-to-roll (R2R), или "от рулона к рулону". Представьте себе, как печатают газеты - огромные рулоны бумаги проходят через печатные станки. Теперь представьте, что вместо бумаги - эластичный материал, а вместо чернил - слои электроники. Вот вам и R2R для растягивающейся электроники!
Хироки Ота, доцент Йокогамского национального университета и автор исследования, объясняет: "Мы разработали технологию массового производства растягивающихся устройств на основе процесса R2R. Эти технологии важны для продвижения на рынок и дальнейшего развития области растягивающейся электроники, которая все еще находится на стадии исследований".
Но что делает эту технологию такой особенной? Во-первых, она позволяет создавать многослойные эластичные подложки с встроенной электроникой. Во-вторых, процесс непрерывный - это значит, что устройства можно производить быстро и в больших количествах. В-третьих, полученные материалы не только гибкие и эластичные, но и функциональные.
Исследователи протестировали свою технологию, создав 15 растягивающихся устройств с функцией обнаружения света. И знаете что? Эти устройства продолжали работать даже при растяжении на 70% от своего максимума! Более того, они точно измеряли температуру с помощью встроенных термисторов.
Но зачем нам нужна растягивающаяся электроника? Представьте умную одежду, которая адаптируется к вашему телу и следит за вашим здоровьем. Или упаковку продуктов, которая меняет цвет, когда срок годности истекает. Или мягкие роботы, которые могут безопасно взаимодействовать с людьми. Возможности кажутся бесконечными!
Конечно, до массового производства таких устройств еще далеко. Исследователи планируют улучшить разрешение микроструктур и общую функциональность процесса. Но уже сейчас ясно, что R2R-технология открывает новую главу в истории электроники.
Источник:
DOI: 10.1002/admt.202400487
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
👍2🔥1
Квантовый интернет на горизонте: ученые нашли способ объединить два мира
Представьте себе интернет, где ваши данные защищены не просто сложными алгоритмами, а самими законами физики. Группа исследователей из Ганноверского университета имени Лейбница сделала важный шаг к созданию квантового интернета, который может стать реальностью уже в ближайшем будущем.
Но что такое квантовый интернет и почему он так важен? Представьте себе сеть, где информация передается с помощью запутанных фотонов - частиц света, связанных на квантовом уровне. Такая сеть обещает абсолютно защищенную связь, которую невозможно подслушать даже с помощью квантовых компьютеров будущего. Звучит заманчиво, не так ли?
Однако до сих пор существовала серьезная проблема: как совместить квантовый интернет с обычными оптоволоконными сетями, которые мы используем сейчас?
Профессор Михаэль Кюс, руководитель Института фотоники, объясняет: "Мы хотим продолжать использовать оптоволокно для обычной передачи данных. Наше исследование - важный шаг к объединению обычного интернета с квантовым".
Исследователи разработали новую концепцию передатчика-приемника, которая позволяет передавать запутанные фотоны вместе с обычными лазерными импульсами по одному и тому же оптоволокну.
Филип Рюбелинг, аспирант Института фотоники, поясняет: "Мы можем изменять цвет лазерного импульса с помощью высокоскоростного электрического сигнала так, чтобы он совпадал с цветом запутанных фотонов. Это позволяет нам объединять лазерные импульсы и запутанные фотоны одного цвета в оптоволокне и снова разделять их".
Это открытие может стать ключом к интеграции обычного интернета с квантовым. До сих пор считалось, что запутанные фотоны "блокируют" канал в оптоволокне, делая его непригодным для обычной передачи данных. Теперь же оказывается, что мы можем использовать один и тот же цветовой канал как для квантовой, так и для классической связи.
Конечно, до практической реализации квантового интернета еще далеко. Но эксперимент ученых из Ганновера показывает, что мы на верном пути. Профессор Кюс уверен: "Наш эксперимент показывает, как может быть реализовано практическое внедрение гибридных сетей".
Представьте себе будущее, где ваши онлайн-транзакции защищены законами квантовой механики, а ваши личные данные невозможно украсть, даже используя самые мощные компьютеры. Это будущее может быть ближе, чем мы думаем, благодаря таким прорывным исследованиям.
Источник:
DOI: 10.1126/sciadv.adn8907
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
Представьте себе интернет, где ваши данные защищены не просто сложными алгоритмами, а самими законами физики. Группа исследователей из Ганноверского университета имени Лейбница сделала важный шаг к созданию квантового интернета, который может стать реальностью уже в ближайшем будущем.
Но что такое квантовый интернет и почему он так важен? Представьте себе сеть, где информация передается с помощью запутанных фотонов - частиц света, связанных на квантовом уровне. Такая сеть обещает абсолютно защищенную связь, которую невозможно подслушать даже с помощью квантовых компьютеров будущего. Звучит заманчиво, не так ли?
Однако до сих пор существовала серьезная проблема: как совместить квантовый интернет с обычными оптоволоконными сетями, которые мы используем сейчас?
Профессор Михаэль Кюс, руководитель Института фотоники, объясняет: "Мы хотим продолжать использовать оптоволокно для обычной передачи данных. Наше исследование - важный шаг к объединению обычного интернета с квантовым".
Исследователи разработали новую концепцию передатчика-приемника, которая позволяет передавать запутанные фотоны вместе с обычными лазерными импульсами по одному и тому же оптоволокну.
Филип Рюбелинг, аспирант Института фотоники, поясняет: "Мы можем изменять цвет лазерного импульса с помощью высокоскоростного электрического сигнала так, чтобы он совпадал с цветом запутанных фотонов. Это позволяет нам объединять лазерные импульсы и запутанные фотоны одного цвета в оптоволокне и снова разделять их".
Это открытие может стать ключом к интеграции обычного интернета с квантовым. До сих пор считалось, что запутанные фотоны "блокируют" канал в оптоволокне, делая его непригодным для обычной передачи данных. Теперь же оказывается, что мы можем использовать один и тот же цветовой канал как для квантовой, так и для классической связи.
Конечно, до практической реализации квантового интернета еще далеко. Но эксперимент ученых из Ганновера показывает, что мы на верном пути. Профессор Кюс уверен: "Наш эксперимент показывает, как может быть реализовано практическое внедрение гибридных сетей".
Представьте себе будущее, где ваши онлайн-транзакции защищены законами квантовой механики, а ваши личные данные невозможно украсть, даже используя самые мощные компьютеры. Это будущее может быть ближе, чем мы думаем, благодаря таким прорывным исследованиям.
Источник:
DOI: 10.1126/sciadv.adn8907
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
👍2🔥1
Жуки-носороги вдохновляют ученых: новый микроробот расправляет крылья как насекомое
Группа исследователей из Швейцарии и Южной Кореи создала микроробота, который умеет раскрывать и складывать крылья так же, как это делают жуки-носороги. И знаете что? Этот робот может стать настоящим прорывом в области поисково-спасательных операций и изучения насекомых!
Но давайте по порядку. Хоан-Ву Фан, ведущий автор исследования, опубликованного в журнале Nature, рассказывает: "Долгое время считалось, что насекомые, включая жуков, используют грудные мышцы для активного раскрытия и складывания крыльев, как это делают птицы и летучие мыши. Однако мы обнаружили, что у жуков-носорогов этот процесс происходит пассивно, без использования мышц".
Представьте, что вы смотрите на жука-носорога в замедленной съемке. Когда он готовится к полету, его надкрылья (жесткие передние крылья) приподнимаются, а задние крылья автоматически раскрываются под действием воздушного потока. А когда жук приземляется, надкрылья просто прижимают задние крылья к телу. Никаких мышечных усилий!
Исследователи использовали это открытие, чтобы создать микроробота весом всего 18 граммов (это примерно как две монетки!). Этот робот в два раза больше настоящего жука, но умеет так же ловко раскрывать и складывать крылья.
"Мы установили эластичные сухожилия в 'подмышках' робота, которые позволяют ему пассивно складывать крылья", - объясняет Фан. "Когда робот начинает махать крыльями, они автоматически раскрываются, позволяя ему взлететь и стабильно лететь. А когда он приземляется и перестает махать крыльями, они быстро и пассивно прижимаются к телу".
Но зачем нам нужен такой робот? Оказывается, у него масса потенциальных применений! Представьте, что произошло землетрясение, и нужно обследовать разрушенное здание. Наш микроробот может пролететь через узкие щели, приземлиться, сложить крылья и проползти там, где не пройдет человек. А когда нужно, он снова расправит крылья и улетит!
Более того, такой робот может помочь биологам изучать жизнь насекомых в естественной среде. Представьте, что вы можете наблюдать за жизнью в муравейнике или пчелином улье изнутри!
"Наш робот с складными крыльями также может быть использован для инженерных исследований или как образовательная игрушка для детей", - добавляет Фан. "Низкая частота взмахов крыльев делает его безопасным и дружелюбным для человека".
Источник:
DOI: 10.1038/s41586-024-07755-9
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
Группа исследователей из Швейцарии и Южной Кореи создала микроробота, который умеет раскрывать и складывать крылья так же, как это делают жуки-носороги. И знаете что? Этот робот может стать настоящим прорывом в области поисково-спасательных операций и изучения насекомых!
Но давайте по порядку. Хоан-Ву Фан, ведущий автор исследования, опубликованного в журнале Nature, рассказывает: "Долгое время считалось, что насекомые, включая жуков, используют грудные мышцы для активного раскрытия и складывания крыльев, как это делают птицы и летучие мыши. Однако мы обнаружили, что у жуков-носорогов этот процесс происходит пассивно, без использования мышц".
Представьте, что вы смотрите на жука-носорога в замедленной съемке. Когда он готовится к полету, его надкрылья (жесткие передние крылья) приподнимаются, а задние крылья автоматически раскрываются под действием воздушного потока. А когда жук приземляется, надкрылья просто прижимают задние крылья к телу. Никаких мышечных усилий!
Исследователи использовали это открытие, чтобы создать микроробота весом всего 18 граммов (это примерно как две монетки!). Этот робот в два раза больше настоящего жука, но умеет так же ловко раскрывать и складывать крылья.
"Мы установили эластичные сухожилия в 'подмышках' робота, которые позволяют ему пассивно складывать крылья", - объясняет Фан. "Когда робот начинает махать крыльями, они автоматически раскрываются, позволяя ему взлететь и стабильно лететь. А когда он приземляется и перестает махать крыльями, они быстро и пассивно прижимаются к телу".
Но зачем нам нужен такой робот? Оказывается, у него масса потенциальных применений! Представьте, что произошло землетрясение, и нужно обследовать разрушенное здание. Наш микроробот может пролететь через узкие щели, приземлиться, сложить крылья и проползти там, где не пройдет человек. А когда нужно, он снова расправит крылья и улетит!
Более того, такой робот может помочь биологам изучать жизнь насекомых в естественной среде. Представьте, что вы можете наблюдать за жизнью в муравейнике или пчелином улье изнутри!
"Наш робот с складными крыльями также может быть использован для инженерных исследований или как образовательная игрушка для детей", - добавляет Фан. "Низкая частота взмахов крыльев делает его безопасным и дружелюбным для человека".
Источник:
DOI: 10.1038/s41586-024-07755-9
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
👍4
Свет вместо электронов: оптические нейросети становятся реальностью
Исследователи из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) сделали большой шаг к созданию оптических нейронных сетей, которые могут быть в 1000 раз энергоэффективнее своих электронных собратьев. И это не просто красивая идея - это реальный прорыв, который может изменить будущее искусственного интеллекта!
Но давайте по порядку. Современные системы искусственного интеллекта потребляют огромное количество энергии. Настолько огромное, что по прогнозам к 2027 году их годовое энергопотребление может превысить потребление небольшой страны! Представьте себе, что для работы вашего смартфона нужно было бы запустить небольшую электростанцию.
Ученые из EPFL нашли элегантное решение этой проблемы. Они разработали метод, который позволяет выполнять сложные вычисления с помощью света от маломощного лазера. Как это работает? Они кодируют данные (например, пиксели изображения) в пространственной модуляции лазерного луча. Луч отражается сам от себя несколько раз, что приводит к нелинейному умножению пикселей.
"Наш метод в 1000 раз более энергоэффективен, чем современные глубокие цифровые сети, что делает его многообещающей платформой для реализации оптических нейронных сетей", - говорит Деметри Псалтис, один из авторов исследования.
Но в чем же прорыв? Дело в том, что главной проблемой оптических вычислений всегда была необходимость в мощных лазерах для выполнения нелинейных преобразований - ключевого элемента работы нейронных сетей. Исследователи обошли эту проблему, используя структурное решение вместо энергоемкого.
Кристоф Мозер, руководитель Лаборатории прикладных фотонных устройств EPFL, объясняет: "Мы кодируем пиксели изображения пространственно на поверхности луча маломощного лазера. Выполняя это кодирование дважды, мы умножаем пиксели сами на себя, то есть возводим в квадрат. Поскольку возведение в квадрат - это нелинейное преобразование, эта структурная модификация достигает нелинейности, необходимой для вычислений нейронной сети, при небольшой доле энергозатрат".
Результаты впечатляют: в серии экспериментов по классификации изображений новый метод показал точность, сравнимую с современными цифровыми нейронными сетями, но при этом потребляя в 1000 раз меньше энергии.
Конечно, до практического применения этой технологии еще далеко. Исследователи уже работают над созданием компилятора, который сможет переводить цифровые данные в код, пригодный для оптических систем. Но перспективы захватывают дух: представьте смартфоны, которые работают неделями без подзарядки, или суперкомпьютеры, которые потребляют энергии не больше, чем настольная лампа.
Источник:
DOI: 10.1038/s41566-024-01494-z
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
Исследователи из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) сделали большой шаг к созданию оптических нейронных сетей, которые могут быть в 1000 раз энергоэффективнее своих электронных собратьев. И это не просто красивая идея - это реальный прорыв, который может изменить будущее искусственного интеллекта!
Но давайте по порядку. Современные системы искусственного интеллекта потребляют огромное количество энергии. Настолько огромное, что по прогнозам к 2027 году их годовое энергопотребление может превысить потребление небольшой страны! Представьте себе, что для работы вашего смартфона нужно было бы запустить небольшую электростанцию.
Ученые из EPFL нашли элегантное решение этой проблемы. Они разработали метод, который позволяет выполнять сложные вычисления с помощью света от маломощного лазера. Как это работает? Они кодируют данные (например, пиксели изображения) в пространственной модуляции лазерного луча. Луч отражается сам от себя несколько раз, что приводит к нелинейному умножению пикселей.
"Наш метод в 1000 раз более энергоэффективен, чем современные глубокие цифровые сети, что делает его многообещающей платформой для реализации оптических нейронных сетей", - говорит Деметри Псалтис, один из авторов исследования.
Но в чем же прорыв? Дело в том, что главной проблемой оптических вычислений всегда была необходимость в мощных лазерах для выполнения нелинейных преобразований - ключевого элемента работы нейронных сетей. Исследователи обошли эту проблему, используя структурное решение вместо энергоемкого.
Кристоф Мозер, руководитель Лаборатории прикладных фотонных устройств EPFL, объясняет: "Мы кодируем пиксели изображения пространственно на поверхности луча маломощного лазера. Выполняя это кодирование дважды, мы умножаем пиксели сами на себя, то есть возводим в квадрат. Поскольку возведение в квадрат - это нелинейное преобразование, эта структурная модификация достигает нелинейности, необходимой для вычислений нейронной сети, при небольшой доле энергозатрат".
Результаты впечатляют: в серии экспериментов по классификации изображений новый метод показал точность, сравнимую с современными цифровыми нейронными сетями, но при этом потребляя в 1000 раз меньше энергии.
Конечно, до практического применения этой технологии еще далеко. Исследователи уже работают над созданием компилятора, который сможет переводить цифровые данные в код, пригодный для оптических систем. Но перспективы захватывают дух: представьте смартфоны, которые работают неделями без подзарядки, или суперкомпьютеры, которые потребляют энергии не больше, чем настольная лампа.
Источник:
DOI: 10.1038/s41566-024-01494-z
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
👍4
Машинное обучение и квантовая химия: когда молекулы становятся понятнее
Атомы – это маленькие квантовые миры, где положительно заряженные ядра окружены негативно заряженными электронами. Когда несколько таких атомов объединяются в молекулу, электроны начинают вести себя еще более запутанно. Именно поэтому компьютерное моделирование молекул считается одной из самых сложных задач в современной науке. Но, как говорится, нет ничего невозможного!
Учёные из Берлинского института основ обучения и данных (BIFOLD) при Техническом университете Берлина и Google DeepMind разработали новейший алгоритм машинного обучения, способный с высокой точностью моделировать динамику одной или нескольких молекул на длительных временных промежутках. Их работа недавно была опубликована в журнале Nature Communications.
Эти так называемые молекулярные динамические симуляции помогают понять свойства молекул и материалов, что особенно ценно для разработки лекарств и создания новых материалов, например, для солнечных батарей и аккумуляторов. Традиционные методы для вычисления взаимодействий электронов основываются на решении уравнения Шрёдингера – математического монстра, описывающего энергетические уровни квантовой системы, такой как атомы или молекулы.
Решение уравнения Шрёдингера занимает невероятное количество времени и ресурсов, особенно когда нужно моделировать взаимодействия в молекуле с десятками атомов. Представьте себе: для длительных молекулярных динамических симуляций уравнение нужно решать тысячи или миллионы раз! Даже самые мощные компьютеры начинают "пыхтеть" от таких расчетов.
"Моделирование таких взаимодействий и предсказание сложных процессов, как сворачивание белков или связывание молекул, – долгожданная мечта многих химиков и материаловедов. Это спасло бы от множества дорогостоящих и трудоемких экспериментов," – поясняет исследователь BIFOLD Торбен Франк.
Однако, благодаря методам машинного обучения эта мечта становится явью. Вместо того чтобы решать уравнение Шрёдингера в лоб, алгоритмы машинного обучения могут "научиться" предсказывать итоговые результаты электронных взаимодействий на атомарном уровне, значительно сократив вычислительную нагрузку.
Весь фокус теперь заключается в разработке эффективных алгоритмов, которые "учат" систему машинного обучения, как взаимодействуют электроны, не моделируя их явно. Многие алгоритмы используют то, что физические системы следуют определенным инвариантностям – то есть некоторые свойства молекул остаются неизменными при перемещении молекул в пространстве. Но включение этих инвариантностей в модели сложное дело и, в конечном счете, ограничивает скорость выполнения симуляций.
Исследователи из BIFOLD решили эту проблему, разработав новый алгоритм, который на начальном этапе отделяет инвариантности от другой информации о химической системе. Это позволяет модели сосредоточиться на самых сложных операциях, связанных с физической информацией, что существенно снижает общую вычислительную нагрузку.
"Симуляции, которые требовали месяцев или даже лет вычислений на мощных компьютерных кластерах, теперь могут выполняться за несколько дней на одном компьютерном узле," – говорит исследователь BIFOLD, доктор Стефан Чмела.
Как отметил профессор доктор Клаус-Роберт Мюллер, сопредседатель BIFOLD и ведущий научный сотрудник Google DeepMind, "Эта работа демонстрирует потенциал сочетания передовых методов машинного обучения с физическими принципами для преодоления многолетних проблем в вычислительной химии."
Источник:
DOI: 10.1038/s41467-024-50620-6
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
Атомы – это маленькие квантовые миры, где положительно заряженные ядра окружены негативно заряженными электронами. Когда несколько таких атомов объединяются в молекулу, электроны начинают вести себя еще более запутанно. Именно поэтому компьютерное моделирование молекул считается одной из самых сложных задач в современной науке. Но, как говорится, нет ничего невозможного!
Учёные из Берлинского института основ обучения и данных (BIFOLD) при Техническом университете Берлина и Google DeepMind разработали новейший алгоритм машинного обучения, способный с высокой точностью моделировать динамику одной или нескольких молекул на длительных временных промежутках. Их работа недавно была опубликована в журнале Nature Communications.
Эти так называемые молекулярные динамические симуляции помогают понять свойства молекул и материалов, что особенно ценно для разработки лекарств и создания новых материалов, например, для солнечных батарей и аккумуляторов. Традиционные методы для вычисления взаимодействий электронов основываются на решении уравнения Шрёдингера – математического монстра, описывающего энергетические уровни квантовой системы, такой как атомы или молекулы.
Решение уравнения Шрёдингера занимает невероятное количество времени и ресурсов, особенно когда нужно моделировать взаимодействия в молекуле с десятками атомов. Представьте себе: для длительных молекулярных динамических симуляций уравнение нужно решать тысячи или миллионы раз! Даже самые мощные компьютеры начинают "пыхтеть" от таких расчетов.
"Моделирование таких взаимодействий и предсказание сложных процессов, как сворачивание белков или связывание молекул, – долгожданная мечта многих химиков и материаловедов. Это спасло бы от множества дорогостоящих и трудоемких экспериментов," – поясняет исследователь BIFOLD Торбен Франк.
Однако, благодаря методам машинного обучения эта мечта становится явью. Вместо того чтобы решать уравнение Шрёдингера в лоб, алгоритмы машинного обучения могут "научиться" предсказывать итоговые результаты электронных взаимодействий на атомарном уровне, значительно сократив вычислительную нагрузку.
Весь фокус теперь заключается в разработке эффективных алгоритмов, которые "учат" систему машинного обучения, как взаимодействуют электроны, не моделируя их явно. Многие алгоритмы используют то, что физические системы следуют определенным инвариантностям – то есть некоторые свойства молекул остаются неизменными при перемещении молекул в пространстве. Но включение этих инвариантностей в модели сложное дело и, в конечном счете, ограничивает скорость выполнения симуляций.
Исследователи из BIFOLD решили эту проблему, разработав новый алгоритм, который на начальном этапе отделяет инвариантности от другой информации о химической системе. Это позволяет модели сосредоточиться на самых сложных операциях, связанных с физической информацией, что существенно снижает общую вычислительную нагрузку.
"Симуляции, которые требовали месяцев или даже лет вычислений на мощных компьютерных кластерах, теперь могут выполняться за несколько дней на одном компьютерном узле," – говорит исследователь BIFOLD, доктор Стефан Чмела.
Как отметил профессор доктор Клаус-Роберт Мюллер, сопредседатель BIFOLD и ведущий научный сотрудник Google DeepMind, "Эта работа демонстрирует потенциал сочетания передовых методов машинного обучения с физическими принципами для преодоления многолетних проблем в вычислительной химии."
Источник:
DOI: 10.1038/s41467-024-50620-6
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
👍3
Мир под микроскопом: как рентгенография открывает новые горизонты в изучении микрочипов
Представьте себе, что вы можете взглянуть внутрь микрочипа с такой точностью, что видны самые мельчайшие его детали. Звучит как фантастика, но это уже реальность благодаря международной команде исследователей. В сотрудничестве с EPFL Lausanne, ETH Zurich и Университетом Южной Калифорнии учёные из Института Пауля Шеррера (PSI) достигли нового мирового рекорда по разрешению изображения микрочипа. Их работа опубликована в журнале *Nature* и представляет собой важный шаг вперед в области информационных технологий и биологических наук.
С момента создания Лаборатории макромолекул и биовизуализации в 2010 году, ученые из PSI стремились создать трехмерные изображения в нанометровом диапазоне. И вот, благодаря объединению усилий с коллегами из Швейцарии и США, им впервые удалось сделать снимки современных микрочипов с разрешением 4 нанометра - это новый мировой рекорд!
Вместо использования линз, которые пока не способны дать такие мелкие детали, ученые применили технику, известную как птихография. В этой методике компьютер комбинирует множество отдельных изображений для создания одного, невероятно высокого разрешения. Ключ к успеху – короткое время экспозиции и оптимизированный алгоритм.
Микрочипы – это настоящие чудеса инженерной мысли. В продвинутых интегральных схемах можно упаковать более 100 миллионов транзисторов на квадратный миллиметр, и эта тенденция продолжается. Понимание структуры микрочипов столь же сложно, как и их создание.
Обычно сканирующие электронные микроскопы способны давать разрешение в несколько нанометров, однако они могут изображать только поверхность. А вот рентгеновская томография может создавать трехмерные изображения без деструктивного вмешательства, так как рентгеновские лучи проникают глубже в материал.
Птихография – это решение проблемы. В этой технике рентгеновский луч не фокусируется на нанометровом уровне; вместо этого образец перемещается по нанометровому масштабу. "Наш образец перемещается так, чтобы луч следовал за точно определенной сеткой, как по ситу," - объясняет физик Мирко Холлер. Это позволяет получать достаточно информации для восстановления изображения с высокой четкостью, используя алгоритм.
Однако учёные столкнулись с проблемой: луч рентгеновского излучения был нестабильным и немного "раскачивался", что приводило к размытым изображениями при длительной экспозиции. Решение нашли, сократив время экспозиции и используя новый, быстрый детектор.
Результатом была гора данных: множество снимков для каждого положения луча. Объединив эти снимки с использованием нового алгоритма, учёные смогли нивелировать влияние движения луча, сохранив высокое разрешение.
Новая техника птихографической рентгенографии имеет широкий спектр применения. Она не ограничивается микрочипами, но может применяться и к другим образцам, таким как материалы и биологические объекты.
Источник:
DOI: 10.1038/s41586-024-07615-6
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
Представьте себе, что вы можете взглянуть внутрь микрочипа с такой точностью, что видны самые мельчайшие его детали. Звучит как фантастика, но это уже реальность благодаря международной команде исследователей. В сотрудничестве с EPFL Lausanne, ETH Zurich и Университетом Южной Калифорнии учёные из Института Пауля Шеррера (PSI) достигли нового мирового рекорда по разрешению изображения микрочипа. Их работа опубликована в журнале *Nature* и представляет собой важный шаг вперед в области информационных технологий и биологических наук.
С момента создания Лаборатории макромолекул и биовизуализации в 2010 году, ученые из PSI стремились создать трехмерные изображения в нанометровом диапазоне. И вот, благодаря объединению усилий с коллегами из Швейцарии и США, им впервые удалось сделать снимки современных микрочипов с разрешением 4 нанометра - это новый мировой рекорд!
Вместо использования линз, которые пока не способны дать такие мелкие детали, ученые применили технику, известную как птихография. В этой методике компьютер комбинирует множество отдельных изображений для создания одного, невероятно высокого разрешения. Ключ к успеху – короткое время экспозиции и оптимизированный алгоритм.
Микрочипы – это настоящие чудеса инженерной мысли. В продвинутых интегральных схемах можно упаковать более 100 миллионов транзисторов на квадратный миллиметр, и эта тенденция продолжается. Понимание структуры микрочипов столь же сложно, как и их создание.
Обычно сканирующие электронные микроскопы способны давать разрешение в несколько нанометров, однако они могут изображать только поверхность. А вот рентгеновская томография может создавать трехмерные изображения без деструктивного вмешательства, так как рентгеновские лучи проникают глубже в материал.
Птихография – это решение проблемы. В этой технике рентгеновский луч не фокусируется на нанометровом уровне; вместо этого образец перемещается по нанометровому масштабу. "Наш образец перемещается так, чтобы луч следовал за точно определенной сеткой, как по ситу," - объясняет физик Мирко Холлер. Это позволяет получать достаточно информации для восстановления изображения с высокой четкостью, используя алгоритм.
Однако учёные столкнулись с проблемой: луч рентгеновского излучения был нестабильным и немного "раскачивался", что приводило к размытым изображениями при длительной экспозиции. Решение нашли, сократив время экспозиции и используя новый, быстрый детектор.
Результатом была гора данных: множество снимков для каждого положения луча. Объединив эти снимки с использованием нового алгоритма, учёные смогли нивелировать влияние движения луча, сохранив высокое разрешение.
Новая техника птихографической рентгенографии имеет широкий спектр применения. Она не ограничивается микрочипами, но может применяться и к другим образцам, таким как материалы и биологические объекты.
Источник:
DOI: 10.1038/s41586-024-07615-6
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
👍2
Безопасность на крыльях: авиаперелеты становятся всё безопаснее каждый год
Многие пассажиры переживают по поводу полетов, но мировая статистика доказывает, что коммерческие авиаперелеты становятся безопаснее с каждым годом. Недавнее исследование, проведенное учеными из MIT, показывает, что риск гибели при авиаперелете составляет 1 на каждые 13,7 миллиона посадок за период с 2018 по 2022 годы. Для сравнения, в 2008–2017 годах этот показатель составлял 1 на 7,9 миллиона посадок, а в 1968–1977 годах – 1 на каждые 350 тысяч посадок.
"Авиабезопасность продолжает улучшаться," – говорит Арнольд Барнетт, профессор MIT и соавтор нового исследования.
Барнетт, признанный эксперт в области безопасности авиаперелетов, отмечает, что вероятность погибнуть во время авиапутешествия ежегодно снижается на примерно 7% и продолжает уменьшаться вдвое каждое десятилетие. Конечно, никаких гарантий дальнейших улучшений нет, и некоторые недавние инциденты на взлетно-посадочных полосах в США показывают, что обеспечение безопасности на авиалиниях остается постоянной задачей.
Барнетт сравнивает эти достижения с "законом Мура" в области вычислительной техники, где наблюдается удвоение вычислительных мощностей каждые 18 месяцев. По его мнению, коммерческие авиаперелеты становятся вдвое безопаснее каждые десять лет, начиная с конца 1960-х годов.
Чтобы изучить смертельные исходы во время обычных операций авиакомпаний, исследователи использовали данные из Flight Safety Foundation, Всемирного банка и Международной ассоциации воздушного транспорта (IATA). Одним из самых убедительных и понятных показателей является количество смертей на миллион посадок. В 1968-1977 годах этот показатель составлял 1 на каждые 350 тысяч посадок. В 2018-2022 годах он снизился до 1 на каждые 13,7 миллиона посадок.
Улучшения в безопасности полетов не случайны. Они достигнуты благодаря сочетанию факторов, таких как технологические достижения (например, системы предотвращения столкновений в самолетах), обширное обучение и строжайшая работа организаций вроде Федерального авиационного агентства США и Национального совета по безопасности на транспорте.
Тем не менее, существует разница в уровне безопасности авиаперелетов по всему миру. Исследование делит страны на три уровня по их показателям безопасности. В странах третьего уровня количество смертельных случаев на одно посадочное место в 2018-2022 годах было в 36,5 раза выше, чем в странах первого уровня.
Барнетт отмечает: "Оставшиеся страны продолжают улучшаться примерно вдвое, но они все еще отстают от ведущих двух групп."
В целом, принимая во внимание предотвращение аварий, особенно в странах с наименьшими показателями смертности, можно сказать, что безопасность полетов продолжает улучшаться. Страны, лидирующие в области авиационной безопасности, вместе с правительственными чиновниками и авиалиниями продолжают искать пути для повышения безопасности полетов.
"После десятилетий резкого улучшения очень трудно продолжать улучшаться с той же скоростью. Но они это делают," – резюмирует Арнольд Барнетт.
Источник:
DOI: 10.1016/j.jairtraman.2024.102641
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
Многие пассажиры переживают по поводу полетов, но мировая статистика доказывает, что коммерческие авиаперелеты становятся безопаснее с каждым годом. Недавнее исследование, проведенное учеными из MIT, показывает, что риск гибели при авиаперелете составляет 1 на каждые 13,7 миллиона посадок за период с 2018 по 2022 годы. Для сравнения, в 2008–2017 годах этот показатель составлял 1 на 7,9 миллиона посадок, а в 1968–1977 годах – 1 на каждые 350 тысяч посадок.
"Авиабезопасность продолжает улучшаться," – говорит Арнольд Барнетт, профессор MIT и соавтор нового исследования.
Барнетт, признанный эксперт в области безопасности авиаперелетов, отмечает, что вероятность погибнуть во время авиапутешествия ежегодно снижается на примерно 7% и продолжает уменьшаться вдвое каждое десятилетие. Конечно, никаких гарантий дальнейших улучшений нет, и некоторые недавние инциденты на взлетно-посадочных полосах в США показывают, что обеспечение безопасности на авиалиниях остается постоянной задачей.
Барнетт сравнивает эти достижения с "законом Мура" в области вычислительной техники, где наблюдается удвоение вычислительных мощностей каждые 18 месяцев. По его мнению, коммерческие авиаперелеты становятся вдвое безопаснее каждые десять лет, начиная с конца 1960-х годов.
Чтобы изучить смертельные исходы во время обычных операций авиакомпаний, исследователи использовали данные из Flight Safety Foundation, Всемирного банка и Международной ассоциации воздушного транспорта (IATA). Одним из самых убедительных и понятных показателей является количество смертей на миллион посадок. В 1968-1977 годах этот показатель составлял 1 на каждые 350 тысяч посадок. В 2018-2022 годах он снизился до 1 на каждые 13,7 миллиона посадок.
Улучшения в безопасности полетов не случайны. Они достигнуты благодаря сочетанию факторов, таких как технологические достижения (например, системы предотвращения столкновений в самолетах), обширное обучение и строжайшая работа организаций вроде Федерального авиационного агентства США и Национального совета по безопасности на транспорте.
Тем не менее, существует разница в уровне безопасности авиаперелетов по всему миру. Исследование делит страны на три уровня по их показателям безопасности. В странах третьего уровня количество смертельных случаев на одно посадочное место в 2018-2022 годах было в 36,5 раза выше, чем в странах первого уровня.
Барнетт отмечает: "Оставшиеся страны продолжают улучшаться примерно вдвое, но они все еще отстают от ведущих двух групп."
В целом, принимая во внимание предотвращение аварий, особенно в странах с наименьшими показателями смертности, можно сказать, что безопасность полетов продолжает улучшаться. Страны, лидирующие в области авиационной безопасности, вместе с правительственными чиновниками и авиалиниями продолжают искать пути для повышения безопасности полетов.
"После десятилетий резкого улучшения очень трудно продолжать улучшаться с той же скоростью. Но они это делают," – резюмирует Арнольд Барнетт.
Источник:
DOI: 10.1016/j.jairtraman.2024.102641
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
👏1🤔1
Алюминий и цирконий под ударом: как шоковые волны нагревают материалы
Представьте себе метеоритный удар, который вызывает мгновенный нагрев материалов до немыслимых температур. Научные исследования, проведенные в Ливерморской национальной лаборатории (LLNL), показали, что шоковые волны могут значительно нагревать алюминий и цирконий, причем температура этих материалов оказывается гораздо выше, чем ожидалось.
Ученые из LLNL использовали ультрабыстрые рентгеновские зонды, чтобы отслеживать тепловую реакцию алюминия и циркония после воздействия шоковой волны. Результаты их исследований были опубликованы в *Journal of Applied Physics*.
Шоковая волна - это высокоамплитудная механическая волна, при прохождении которой через материал резко меняются такие свойства, как давление, плотность, скорость частиц и температура. Этот процесс термодинамически необратим, и значительная часть энергии шоковой волны уходит на повышение энтропии и температуры материала.
Для исследования температурной эволюции алюминиево-циркониевых металлических пленочных композитов, подвергнутых лазерному удару, команда использовала дифракционные схемы от рентгеновских импульсов длительностью в 100 фемтосекунд с задержкой от 5 до 75 наносекунд.
"Мы обнаружили значительное нагревание как алюминия, так и циркония после освобождения от удара, что может быть связано с теплом, образующимся в результате неупругих деформаций," - отметил ведущий исследователь LLNL Гарри Радоуски, соавтор исследования.
Оказалось, что традиционная гидродинамическая модель, использующая стандартные описания механической прочности алюминия и циркония, не смогла полностью объяснить наблюдаемое увеличение температуры. Это указывает на то, что другие механизмы, связанные с прочностью материалов, могут играть важную роль в тепловых реакциях при шоковых нагрузках и их снятии.
"Мы обнаружили, что значительная часть общей энергии удара, переданной лазерами, превращается в тепло из-за пластической работы, вызванной дефектами," - объясняет ученый LLNL Майк Армстронг, другой соавтор исследования. "Этот эффект нагрева может быть распространенным в экспериментах с лазерным шокированием, но он не был широко признан. Высокие температуры после удара могут вызывать фазовые преобразования материалов при освобождении от удара."
Кроме того, исследования могут найти применение в сохранении магнитных записей на планетарных поверхностях, которые подвергались ударам метеоритов.
Используя инструмент Matter in Extreme Conditions в Linac Coherent Light Source, команда обнаружила, что остаточные температуры значительно выше, чем ожидалось на основе стандартных гидродинамических симуляций освобождения. Это указывает на наличие других процессов, производящих тепло (например, образование пустот), которые обычно не включаются в эти модели.
Эти открытия проливают свет на фундаментальные механизмы, происходящие при шоковых явлениях, и могут помочь в разработке новых материалов, устойчивых к экстремальным условиям. Исследования продолжаются, и кто знает, какие еще интересные открытия они принесут в ближайшем будущем!
Источник:
DOI: 10.1063/5.0217779
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
Представьте себе метеоритный удар, который вызывает мгновенный нагрев материалов до немыслимых температур. Научные исследования, проведенные в Ливерморской национальной лаборатории (LLNL), показали, что шоковые волны могут значительно нагревать алюминий и цирконий, причем температура этих материалов оказывается гораздо выше, чем ожидалось.
Ученые из LLNL использовали ультрабыстрые рентгеновские зонды, чтобы отслеживать тепловую реакцию алюминия и циркония после воздействия шоковой волны. Результаты их исследований были опубликованы в *Journal of Applied Physics*.
Шоковая волна - это высокоамплитудная механическая волна, при прохождении которой через материал резко меняются такие свойства, как давление, плотность, скорость частиц и температура. Этот процесс термодинамически необратим, и значительная часть энергии шоковой волны уходит на повышение энтропии и температуры материала.
Для исследования температурной эволюции алюминиево-циркониевых металлических пленочных композитов, подвергнутых лазерному удару, команда использовала дифракционные схемы от рентгеновских импульсов длительностью в 100 фемтосекунд с задержкой от 5 до 75 наносекунд.
"Мы обнаружили значительное нагревание как алюминия, так и циркония после освобождения от удара, что может быть связано с теплом, образующимся в результате неупругих деформаций," - отметил ведущий исследователь LLNL Гарри Радоуски, соавтор исследования.
Оказалось, что традиционная гидродинамическая модель, использующая стандартные описания механической прочности алюминия и циркония, не смогла полностью объяснить наблюдаемое увеличение температуры. Это указывает на то, что другие механизмы, связанные с прочностью материалов, могут играть важную роль в тепловых реакциях при шоковых нагрузках и их снятии.
"Мы обнаружили, что значительная часть общей энергии удара, переданной лазерами, превращается в тепло из-за пластической работы, вызванной дефектами," - объясняет ученый LLNL Майк Армстронг, другой соавтор исследования. "Этот эффект нагрева может быть распространенным в экспериментах с лазерным шокированием, но он не был широко признан. Высокие температуры после удара могут вызывать фазовые преобразования материалов при освобождении от удара."
Кроме того, исследования могут найти применение в сохранении магнитных записей на планетарных поверхностях, которые подвергались ударам метеоритов.
Используя инструмент Matter in Extreme Conditions в Linac Coherent Light Source, команда обнаружила, что остаточные температуры значительно выше, чем ожидалось на основе стандартных гидродинамических симуляций освобождения. Это указывает на наличие других процессов, производящих тепло (например, образование пустот), которые обычно не включаются в эти модели.
Эти открытия проливают свет на фундаментальные механизмы, происходящие при шоковых явлениях, и могут помочь в разработке новых материалов, устойчивых к экстремальным условиям. Исследования продолжаются, и кто знает, какие еще интересные открытия они принесут в ближайшем будущем!
Источник:
DOI: 10.1063/5.0217779
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
👍2
Корейские ученые задают новый стандарт для твёрдотельных батарей
В мире, где всё больше устройств питаются от батареек, корейские исследователи сделали шаг, который может кардинально изменить подход к их созданию. Команда из Ульсанского национального института науки и технологий (UNIST) и Корейского института энергетических исследований (KIER) представила первые универсальные принципы проектирования твёрдотельных батарей и даже создала специальный инструмент для их внедрения. По сравнению с этим, наши старые литий-ионные батареи кажутся динозаврами!
Твёрдотельные батареи используют негорючие твёрдые электролиты вместо привычных жидких, что делает их более безопасными и позволяет увеличивать энергетическую плотность. Но вот беда - до сих пор разработка таких батарей была чем-то вроде алхимии, где успех зависел от интуиции и опыта исследователей.
Новая разработка предлагает ясный и строго научный подход. Исследователи определили три ключевых параметра: баланс, перколяцию и нагрузку. Эти параметры позволяют точно настроить пропорции материалов и геометрию ячеек, чтобы получить оптимальную производительность. Результат? Созданная ими батарея показала впечатляющую энергетическую плотность в 310 Втч/кг, обойдя большинство существующих аналогов на рынке.
Балансируем активные материалы и электролиты: новое "порционное правило" устанавливает оптимальное соотношение в 74% активного материала и 26% твёрдого электролита. Не только проходят испытания по выдержке электродов, но и улучшается общее управление плотностями мощности и энергии.
Магия Ещё одного параметра, перколяции, позволяет материалам контактировать, обеспечивая прохождение ионов. Как только частицы "разошлись за рамки" 26% свободного пространства, батарейка попросту перестаёт работать. Третье правило, нагрузочное, устанавливает ограничение на падение напряжения, не превышающее 100 мВ, что определяет оптимальную толщину электрода.
Новаторская платформа "SolidXCell", разработанная на основе этих принципов, позволяет проектировать крайне сложные твёрдотельные батареи интуитивно и системно. И что самое крутое - она бесплатна для исследователей.
Корейские учёные не просто поделились своими открытиями, они идут дальше и создают инженерную фабрику по производству аккумуляторов "Advanced Battery Engineering Foundry" (ABEF). Это будет первая в своем роде лаборатория в Корее, предоставляющая инфраструктуру для прототипирования и анализа всех видов современных батарей.
Источник:
DOI: 10.1038/s41467-024-50075-9
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
В мире, где всё больше устройств питаются от батареек, корейские исследователи сделали шаг, который может кардинально изменить подход к их созданию. Команда из Ульсанского национального института науки и технологий (UNIST) и Корейского института энергетических исследований (KIER) представила первые универсальные принципы проектирования твёрдотельных батарей и даже создала специальный инструмент для их внедрения. По сравнению с этим, наши старые литий-ионные батареи кажутся динозаврами!
Твёрдотельные батареи используют негорючие твёрдые электролиты вместо привычных жидких, что делает их более безопасными и позволяет увеличивать энергетическую плотность. Но вот беда - до сих пор разработка таких батарей была чем-то вроде алхимии, где успех зависел от интуиции и опыта исследователей.
Новая разработка предлагает ясный и строго научный подход. Исследователи определили три ключевых параметра: баланс, перколяцию и нагрузку. Эти параметры позволяют точно настроить пропорции материалов и геометрию ячеек, чтобы получить оптимальную производительность. Результат? Созданная ими батарея показала впечатляющую энергетическую плотность в 310 Втч/кг, обойдя большинство существующих аналогов на рынке.
Балансируем активные материалы и электролиты: новое "порционное правило" устанавливает оптимальное соотношение в 74% активного материала и 26% твёрдого электролита. Не только проходят испытания по выдержке электродов, но и улучшается общее управление плотностями мощности и энергии.
Магия Ещё одного параметра, перколяции, позволяет материалам контактировать, обеспечивая прохождение ионов. Как только частицы "разошлись за рамки" 26% свободного пространства, батарейка попросту перестаёт работать. Третье правило, нагрузочное, устанавливает ограничение на падение напряжения, не превышающее 100 мВ, что определяет оптимальную толщину электрода.
Новаторская платформа "SolidXCell", разработанная на основе этих принципов, позволяет проектировать крайне сложные твёрдотельные батареи интуитивно и системно. И что самое крутое - она бесплатна для исследователей.
Корейские учёные не просто поделились своими открытиями, они идут дальше и создают инженерную фабрику по производству аккумуляторов "Advanced Battery Engineering Foundry" (ABEF). Это будет первая в своем роде лаборатория в Корее, предоставляющая инфраструктуру для прототипирования и анализа всех видов современных батарей.
Источник:
DOI: 10.1038/s41467-024-50075-9
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
👍3
Новый катализатор для аммиака: решение для очистки сточных вод и производства водорода
Представьте себя ученым, который создал суперкатализатор, способный решать сразу несколько задач: от очистки сточных вод до производства зелёного водорода. Звучит невероятно? Но именно это удалось команде исследователей из Японии и Австралии. Их катализатор NiOOH-Ni обещает революционизировать несколько отраслей. Давайте разберемся, как это работает и чем он так хорош.
Катализаторы - это вещества, которые ускоряют химические реакции, делая их более эффективными. При этом они не расходуются в процессе реакции и могут использоваться многократно. Это делает их незаменимыми в промышленности, экологии и биохимии.
Исследовательская группа из Хоккайдского университета и Технологического университета Сиднея разработала катализатор NiOOH-Ni, комбинируя никель (Ni) с никель-оксигидроксидом. Это не просто новая смесь - это прорыв в управлении и конверсии аммиака, который известен своей коррозионной природой и трудностью в обращении.
Аммиак, особенно в высоких концентрациях, может вызывать серьёзные экологические проблемы, включая ускоренный рост водорослей и уменьшение содержания кислорода в водоемах. Следовательно, его эффективное управление и преобразование жизненно важно. Команда использовала электрохимический процесс для создания своего катализатора: пористую никелевую пену обработали электрическим током в химическом растворе, что привело к образованию частиц никель-оксигидроксида на поверхности пены.
"NiOOH-Ni работает лучше, чем обычная никелевая пена, и путь реакции зависит от величины напряжения," объясняет профессор Чжэнго Хуан, который возглавил исследование. При низких напряжениях катализатор производит нитрит, а при высоких - нитрат. Это означает, что катализатор может использоваться по-разному, в зависимости от потребности. Например, для очистки сточных вод или для производства водорода.
Кроме того, NiOOH-Ni отличается длительной долговечностью и стабильностью, что делает его отличным кандидатом для крупных промышленных применений. Ассистент профессор Андрей Лялин из Хоккайдского университета добавляет: "NiOOH-Ni настолько надёжен, что прекрасно работает даже после многократного использования. Это заставляет нас задуматься о его замене традиционных, дорогих катализаторов, таких как платина."
Источник:
DOI: 10.1002/aenm.202401675
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
Представьте себя ученым, который создал суперкатализатор, способный решать сразу несколько задач: от очистки сточных вод до производства зелёного водорода. Звучит невероятно? Но именно это удалось команде исследователей из Японии и Австралии. Их катализатор NiOOH-Ni обещает революционизировать несколько отраслей. Давайте разберемся, как это работает и чем он так хорош.
Катализаторы - это вещества, которые ускоряют химические реакции, делая их более эффективными. При этом они не расходуются в процессе реакции и могут использоваться многократно. Это делает их незаменимыми в промышленности, экологии и биохимии.
Исследовательская группа из Хоккайдского университета и Технологического университета Сиднея разработала катализатор NiOOH-Ni, комбинируя никель (Ni) с никель-оксигидроксидом. Это не просто новая смесь - это прорыв в управлении и конверсии аммиака, который известен своей коррозионной природой и трудностью в обращении.
Аммиак, особенно в высоких концентрациях, может вызывать серьёзные экологические проблемы, включая ускоренный рост водорослей и уменьшение содержания кислорода в водоемах. Следовательно, его эффективное управление и преобразование жизненно важно. Команда использовала электрохимический процесс для создания своего катализатора: пористую никелевую пену обработали электрическим током в химическом растворе, что привело к образованию частиц никель-оксигидроксида на поверхности пены.
"NiOOH-Ni работает лучше, чем обычная никелевая пена, и путь реакции зависит от величины напряжения," объясняет профессор Чжэнго Хуан, который возглавил исследование. При низких напряжениях катализатор производит нитрит, а при высоких - нитрат. Это означает, что катализатор может использоваться по-разному, в зависимости от потребности. Например, для очистки сточных вод или для производства водорода.
Кроме того, NiOOH-Ni отличается длительной долговечностью и стабильностью, что делает его отличным кандидатом для крупных промышленных применений. Ассистент профессор Андрей Лялин из Хоккайдского университета добавляет: "NiOOH-Ni настолько надёжен, что прекрасно работает даже после многократного использования. Это заставляет нас задуматься о его замене традиционных, дорогих катализаторов, таких как платина."
Источник:
DOI: 10.1002/aenm.202401675
=======================
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте ваши реакции или напишите комментарий, а также подписывайтесь на страницы нашего проекта на YouTube, VK и на сервисе поддержки авторов Бусти. Заранее спасибо!
👍3