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
Незаметные Гиганты: органические полупроводники, перовскитные светодиоды, робокожа и другие тихие открытия. По_мелочам #11 (№1 август 2024 г.)
Вы уверены, что настоящие научные прорывы - это только громкие заголовки и сенсации? На самом деле, множество малозаметных, но невероятно важных открытий ежедневно двигают науку вперёд. В этом выпуске мы расскажем вам о незаметных, но жизненно значимых технологиях, которые меняют наш мир.
Вы уверены, что настоящие научные прорывы - это только громкие заголовки и сенсации? На самом деле, множество малозаметных, но невероятно важных открытий ежедневно двигают науку вперёд. В этом выпуске мы расскажем вам о незаметных, но жизненно значимых технологиях, которые меняют наш мир.
Telegraph
Незаметные Гиганты: органические полупроводники, перовскитные светодиоды, робокожа и другие тихие открытия. По_мелочам #11 (№1…
Вы уверены, что настоящие научные прорывы - это только громкие заголовки и сенсации? На самом деле, множество малозаметных, но невероятно важных открытий ежедневно двигают науку вперёд. В этом выпуске мы расскажем вам о незаметных, но жизненно значимых технологиях…
👍2
Гибкие светодиоды на перовскитах: светящийся текстиль и будущее носимых дисплеев
Представьте себе светящиеся одежды или тапочки, которые могут показывать сообщения или менять цвет по вашему желанию. Звучит круто? А это уже становится реальностью благодаря исследователям из Гонконгского университета науки и технологий (HKUST). Они разработали полноцветные светодиоды на основе перовскитовых квантовых проводов (PeQWs), которые можно интегрировать в текстиль.
Команда под руководством профессора Фана Чжиюна из школы инженерии HKUST опубликовала свое исследование в журнале *Science Advances*. Эти светодиодные волокна (Fi-LEDs) обещают революционизировать носимую электронику благодаря своей гибкости и отличной яркости.
Перовскиты завоевали популярность как перспективные световые материалы благодаря своим превосходным оптоэлектронным характеристикам. Однако их использование в гибких светодиодах сталкивалось с множеством проблем: неравномерное покрытие, плохая кристаллизация и сложные процессы нанесения электродов.
Чтобы обойти эти препятствия, команда HKUST использовала пористую алюмину (PAM) с ультрамалыми порами, всего около 5 нм, нанесенную на алюминиевые волокна с помощью процесса покрытия "ролл-то-ролл". После этого MHP-прекурсор заполнялся в каналы PAM, а затем подвергался аннеалированию для равномерного испарения растворителя и кристаллизации MHP. Этот метод обеспечил пространственно равномерный рост PeQW и минимизировал образование нежелательных тонких пленок.
Результат? Полноцветные светодиоды из волокон с пиками излучения на 625 нм (красный), 512 нм (зеленый) и 490 нм (голубой). Эти волокна оказались удивительно гибкими и растяжимыми, что делает их идеальными для применения в текстильной светотехнике.
Светящиеся надписи и трехмерные конструкции, такие как надпись "I ♥ HKUST" и "ночной пейзаж" Виктории Харбор, демонстрируют потенциал этих волокон для создания уникальных световых и декоративных решений.
Этот прорыв открыл новые возможности для разработки носимой электроники и дисплеев. Исследователи уже планируют улучшать эффективность и стабильность Fi-LED, а также изучать новые составы перовскитов для более широкого спектра цветов.
Профессор Фан отметил: "Комбинация квантового ограниченного эффекта и пассивация благодаря 3D-пористой структуре алюмины позволили нам достичь выдающейся фотолюминесценции и электролюминесценции. Наш инновационный подход к волоконным светодиодам открывает новые возможности для создания необычных 3D-структурированных источников света, прокладывая путь для передовых носимых дисплеев".
Источник:
DOI: 10.1126/sciadv.adn1095
=======================
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 светящиеся одежды или тапочки, которые могут показывать сообщения или менять цвет по вашему желанию. Звучит круто? А это уже становится реальностью благодаря исследователям из Гонконгского университета науки и технологий (HKUST). Они разработали полноцветные светодиоды на основе перовскитовых квантовых проводов (PeQWs), которые можно интегрировать в текстиль.
Команда под руководством профессора Фана Чжиюна из школы инженерии HKUST опубликовала свое исследование в журнале *Science Advances*. Эти светодиодные волокна (Fi-LEDs) обещают революционизировать носимую электронику благодаря своей гибкости и отличной яркости.
Перовскиты завоевали популярность как перспективные световые материалы благодаря своим превосходным оптоэлектронным характеристикам. Однако их использование в гибких светодиодах сталкивалось с множеством проблем: неравномерное покрытие, плохая кристаллизация и сложные процессы нанесения электродов.
Чтобы обойти эти препятствия, команда HKUST использовала пористую алюмину (PAM) с ультрамалыми порами, всего около 5 нм, нанесенную на алюминиевые волокна с помощью процесса покрытия "ролл-то-ролл". После этого MHP-прекурсор заполнялся в каналы PAM, а затем подвергался аннеалированию для равномерного испарения растворителя и кристаллизации MHP. Этот метод обеспечил пространственно равномерный рост PeQW и минимизировал образование нежелательных тонких пленок.
Результат? Полноцветные светодиоды из волокон с пиками излучения на 625 нм (красный), 512 нм (зеленый) и 490 нм (голубой). Эти волокна оказались удивительно гибкими и растяжимыми, что делает их идеальными для применения в текстильной светотехнике.
Светящиеся надписи и трехмерные конструкции, такие как надпись "I ♥ HKUST" и "ночной пейзаж" Виктории Харбор, демонстрируют потенциал этих волокон для создания уникальных световых и декоративных решений.
Этот прорыв открыл новые возможности для разработки носимой электроники и дисплеев. Исследователи уже планируют улучшать эффективность и стабильность Fi-LED, а также изучать новые составы перовскитов для более широкого спектра цветов.
Профессор Фан отметил: "Комбинация квантового ограниченного эффекта и пассивация благодаря 3D-пористой структуре алюмины позволили нам достичь выдающейся фотолюминесценции и электролюминесценции. Наш инновационный подход к волоконным светодиодам открывает новые возможности для создания необычных 3D-структурированных источников света, прокладывая путь для передовых носимых дисплеев".
Источник:
DOI: 10.1126/sciadv.adn1095
=======================
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
Генная инженерия и супер древесина: Будущее строительства
Представьте себе дерево, которое растет уже готовым к использованию в строительстве, без использования химикатов или энергоемкой обработки. Звучит как научная фантастика? Но это уже реальность благодаря ученым из Университета Мэриленда, которые генетически модифицировали деревья тополя для производства высокопрочной структурной древесины.
Все мы знаем, что традиционная древесина — это отличный материал, но для создания инженерной древесины, которая может служить заменой стали или бетону, обычно требуется много химии и энергии. В итоге — масса отходов и вредных выбросов. Команда под руководством профессора Ипинга Ци нашла способ обойти эти проблемы, используя всего лишь одну генную модификацию.
Их исследование опубликовано в журнале Matter и демонстрирует инновационный подход: генетическая инженерия комбинируется с инженерией древесины, создавая устойчивый к деградации суперматериал, который может удерживать углерод намного дольше обычной древесины.
Ранее, чтобы придать древесине необходимые структурные свойства, нужно было удалять лигнин, один из основных компонентов древесины. Это делали с помощью химикатов, ферментов или микроволновой технологии. Но эти методы оставляли массу химических отходов и требовали огромного количества энергии.
Команда профессора Ци использовала технологию базового редактирования генов, чтобы отключить ключевой ген 4CL1, благодаря чему содержимое лигнина в новых тополях снизилось на 12.8%. Это сравнимо с результатами химической обработки.
Чтобы остановить экологические катастрофы, вызванные изменением климата, такие устойчивые материалы могут стать ключевым элементом. Генная инженерия позволила создать деревья, которые растут так же быстро, как и обычные, но уже готовы к обработке с минимальными затратами времени и ресурсов.
Для проверки своих гипотез, команда изготовила из модифицированного тополя образцы высокопрочной сжатой древесины, напоминающей ДСП, часто используемой в производстве мебели. Результаты ошеломляют: сжатая генетически модифицированная древесина оказалась плотнее и более чем в 1.5 раза прочнее, чем сжатая натуральная древесина.
Благодаря этой технологии, сжатая генетически модифицированная древесина имеет прочность на растяжение, сравнимую с алюминиевым сплавом 6061, что делает ее серьезным конкурентом традиционным строительным материалам.
Этот прорыв открывает новые возможности для создания экологически чистых строительных материалов, которые помогут в борьбе с изменением климата. Строительные компании могут сэкономить на химикатах и энергии, а планета получит новый устойчивый материал.
Так что, возможно, в будущем мы будем строить дома и мебель из быстрой и устойчивой древесины, созданной благодаря генетическим технологиям. Это отличный пример того, как наука может помочь создать более зеленое и устойчивое будущее.
Источник:
DOI: 10.1016/j.matt.2024.07.003
=======================
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 дерево, которое растет уже готовым к использованию в строительстве, без использования химикатов или энергоемкой обработки. Звучит как научная фантастика? Но это уже реальность благодаря ученым из Университета Мэриленда, которые генетически модифицировали деревья тополя для производства высокопрочной структурной древесины.
Все мы знаем, что традиционная древесина — это отличный материал, но для создания инженерной древесины, которая может служить заменой стали или бетону, обычно требуется много химии и энергии. В итоге — масса отходов и вредных выбросов. Команда под руководством профессора Ипинга Ци нашла способ обойти эти проблемы, используя всего лишь одну генную модификацию.
Их исследование опубликовано в журнале Matter и демонстрирует инновационный подход: генетическая инженерия комбинируется с инженерией древесины, создавая устойчивый к деградации суперматериал, который может удерживать углерод намного дольше обычной древесины.
Ранее, чтобы придать древесине необходимые структурные свойства, нужно было удалять лигнин, один из основных компонентов древесины. Это делали с помощью химикатов, ферментов или микроволновой технологии. Но эти методы оставляли массу химических отходов и требовали огромного количества энергии.
Команда профессора Ци использовала технологию базового редактирования генов, чтобы отключить ключевой ген 4CL1, благодаря чему содержимое лигнина в новых тополях снизилось на 12.8%. Это сравнимо с результатами химической обработки.
Чтобы остановить экологические катастрофы, вызванные изменением климата, такие устойчивые материалы могут стать ключевым элементом. Генная инженерия позволила создать деревья, которые растут так же быстро, как и обычные, но уже готовы к обработке с минимальными затратами времени и ресурсов.
Для проверки своих гипотез, команда изготовила из модифицированного тополя образцы высокопрочной сжатой древесины, напоминающей ДСП, часто используемой в производстве мебели. Результаты ошеломляют: сжатая генетически модифицированная древесина оказалась плотнее и более чем в 1.5 раза прочнее, чем сжатая натуральная древесина.
Благодаря этой технологии, сжатая генетически модифицированная древесина имеет прочность на растяжение, сравнимую с алюминиевым сплавом 6061, что делает ее серьезным конкурентом традиционным строительным материалам.
Этот прорыв открывает новые возможности для создания экологически чистых строительных материалов, которые помогут в борьбе с изменением климата. Строительные компании могут сэкономить на химикатах и энергии, а планета получит новый устойчивый материал.
Так что, возможно, в будущем мы будем строить дома и мебель из быстрой и устойчивой древесины, созданной благодаря генетическим технологиям. Это отличный пример того, как наука может помочь создать более зеленое и устойчивое будущее.
Источник:
DOI: 10.1016/j.matt.2024.07.003
=======================
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🔥2
Зеленая энергия из желтых отходов: как ученые делают электроэнергию из серы
В Ванкувере, в Канаде, есть объект, который трудно не заметить — "Большая Желтая Куча Серы". Этот объект напоминает нам о колоссальных объемах элементной серы, получаемых в результате процесса гидрообессеривания при переработке нефти. Но что если эта ярко-желтая гора могла бы стать источником устойчивой энергии? Именно над этим работают ученые из Университета Ханяна.
Используя метод, разработанный группой профессора Пёна из Университета Аризоны, исследователи создали полимер, насыщенный серой (SRP), с содержанием этого элемента более 50%. Этот устойчивый полимер уже нашел применение в производстве инфракрасной оптики, заменив дорогие и хрупкие материалы, такие как германий и сульфид цинка. Теперь же, команда под руководством профессора Джонга Дже (JJ) Вие нашла новое применение для этого материала — трибоэлектрические наногенераторы (TENG), способные превращать механическую энергию в электроэнергию.
Так чем же хороша сера? Во-первых, она дешевле и доступнее других материалов: ежегодно производятся миллионы тонн серы. Во-вторых, благодаря высокой электроотрицательности серы, она становится отличным кандидатом для материалов, генерирующих поверхностные заряды. Ну и, конечно же, использование серы помогает уменьшить количество химических отходов и сделать технологию более устойчивой.
В 2019 и 2021 годах команда профессора Вие уже проводила успешные исследования по созданию TENG из SRP, но эти методы все еще зависели от токсичных химикатов. Новое исследование, опубликованное в Advanced Materials, идет дальше. Ученые использовали MXene, новейший 2D-наноматериал, создавая композит SRP/MXene с сегрегированной структурой. Этот метод снижает содержание MXene до минимального уровня, но при этом увеличивает площадь интерфейса между MXene и матрицей SRP, что значительно повышает производительность TENG.
Результаты превзошли все ожидания: новый TENG показал рекордную пиковую плотность мощности 3.80 Вт/м², что в 8,4 раза выше предыдущих попыток. Такой генератор способен напрямую питать 558 светодиодов и эффективно заряжать конденсаторы, что доказывает его пригодность для практических применений.
Кроме того, композит SRP/MXene обладает исключительной способностью к самовосстановлению, что облегчает его переработку без потери производительности. Это не только улучшает технические характеристики, но и способствует достижению истинной устойчивости в области возобновляемых источников энергии.
Так что, возможно, будущее за новыми источниками энергии из самых неожиданных материалов. "Большая Желтая Куча Серы" может перестать быть просто любопытным объектом и стать важным шагом на пути к зеленой и устойчивой энергии. Наука движется вперед, и кто знает, какие еще удивительные открытия нас ждут?
Источник:
DOI: 10.1002/adma.202404163
=======================
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 Ванкувере, в Канаде, есть объект, который трудно не заметить — "Большая Желтая Куча Серы". Этот объект напоминает нам о колоссальных объемах элементной серы, получаемых в результате процесса гидрообессеривания при переработке нефти. Но что если эта ярко-желтая гора могла бы стать источником устойчивой энергии? Именно над этим работают ученые из Университета Ханяна.
Используя метод, разработанный группой профессора Пёна из Университета Аризоны, исследователи создали полимер, насыщенный серой (SRP), с содержанием этого элемента более 50%. Этот устойчивый полимер уже нашел применение в производстве инфракрасной оптики, заменив дорогие и хрупкие материалы, такие как германий и сульфид цинка. Теперь же, команда под руководством профессора Джонга Дже (JJ) Вие нашла новое применение для этого материала — трибоэлектрические наногенераторы (TENG), способные превращать механическую энергию в электроэнергию.
Так чем же хороша сера? Во-первых, она дешевле и доступнее других материалов: ежегодно производятся миллионы тонн серы. Во-вторых, благодаря высокой электроотрицательности серы, она становится отличным кандидатом для материалов, генерирующих поверхностные заряды. Ну и, конечно же, использование серы помогает уменьшить количество химических отходов и сделать технологию более устойчивой.
В 2019 и 2021 годах команда профессора Вие уже проводила успешные исследования по созданию TENG из SRP, но эти методы все еще зависели от токсичных химикатов. Новое исследование, опубликованное в Advanced Materials, идет дальше. Ученые использовали MXene, новейший 2D-наноматериал, создавая композит SRP/MXene с сегрегированной структурой. Этот метод снижает содержание MXene до минимального уровня, но при этом увеличивает площадь интерфейса между MXene и матрицей SRP, что значительно повышает производительность TENG.
Результаты превзошли все ожидания: новый TENG показал рекордную пиковую плотность мощности 3.80 Вт/м², что в 8,4 раза выше предыдущих попыток. Такой генератор способен напрямую питать 558 светодиодов и эффективно заряжать конденсаторы, что доказывает его пригодность для практических применений.
Кроме того, композит SRP/MXene обладает исключительной способностью к самовосстановлению, что облегчает его переработку без потери производительности. Это не только улучшает технические характеристики, но и способствует достижению истинной устойчивости в области возобновляемых источников энергии.
Так что, возможно, будущее за новыми источниками энергии из самых неожиданных материалов. "Большая Желтая Куча Серы" может перестать быть просто любопытным объектом и стать важным шагом на пути к зеленой и устойчивой энергии. Наука движется вперед, и кто знает, какие еще удивительные открытия нас ждут?
Источник:
DOI: 10.1002/adma.202404163
=======================
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
Мини-революция в сенсорах: как учёные создают навигацию без GPS
Учёные из Сандийских Национальных Лабораторий (Sandia National Laboratories, SNL) в США сделали значительный шаг к созданию сенсора, настолько точного, что он сведет к минимуму нашу зависимость от спутников GPS. Впервые они использовали компоненты кремниевого фотонного микрочипа для выполнения техники квантового сенсинга, называемой атомной интерферометрией. Эта техника позволяет ультраточно измерять ускорения и может стать основой для создания "квантового компаса" — навигационного устройства, работающего без GPS-сигнала.
Новинка представляет собой миниатюрную систему, которая может заменить громоздкие и дорогие лазерные системы размером с холодильник. Исследователи разработали новый фотонный модулятор, который управляет светом на микрочипе и выдерживает сильные вибрации, что делает его идеальной заменой традиционным системам.
"Мы значительно улучшили производительность по сравнению с существующими решениями," — комментирует учёный Ашок Кодиала из SNL.
До этого квантовые навигационные устройства были громоздкими и дорогими. Только один модулятор в полной системе стоил более $10,000. Благодаря миниатюризации и использованию кремниевых фотонных чипов, ученые могут сократить расходы и массово производить такую технику, делая её доступнее.
И это ещё не всё. Технология может найти применение не только в навигации. Она может помочь находить подземные полости или ресурсы благодаря детекции малейших изменений гравитационного поля Земли. А фотонные компоненты, такие как созданный модулятор, могут использоваться в лидарах, квантовых вычислениях и оптических коммуникациях.
"Мы действительно делаем большие успехи в миниатюризации для разных областей," — говорит Кодиала. "Это захватывающе!"
Команда из SNL, объединившая экспертов в квантовой механике и кремниевой фотонике, проделала огромную работу, чтобы приблизить концепцию квантового компаса к реальности. Их достижения показывают, что фундаментальные исследования могут превратиться в практические технологии, меняющие мир.
"Я испытываю страсть к тому, чтобы видеть, как эти технологии находят реальное применение," — делится учёный Питер Швиндт.
Михаил Гел из SNL добавляет: "Отлично видеть, как наши фотонные чипы используются в реальных приложениях."
С такими технологиями будущее навигации и множество других областей обещают быть гораздо более точными и устойчивыми. Мы на пороге новых открытий, и наши компасы уже никогда не будут прежними.
Источник:
DOI: 10.1126/sciadv.ade4454
=======================
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!
Учёные из Сандийских Национальных Лабораторий (Sandia National Laboratories, SNL) в США сделали значительный шаг к созданию сенсора, настолько точного, что он сведет к минимуму нашу зависимость от спутников GPS. Впервые они использовали компоненты кремниевого фотонного микрочипа для выполнения техники квантового сенсинга, называемой атомной интерферометрией. Эта техника позволяет ультраточно измерять ускорения и может стать основой для создания "квантового компаса" — навигационного устройства, работающего без GPS-сигнала.
Новинка представляет собой миниатюрную систему, которая может заменить громоздкие и дорогие лазерные системы размером с холодильник. Исследователи разработали новый фотонный модулятор, который управляет светом на микрочипе и выдерживает сильные вибрации, что делает его идеальной заменой традиционным системам.
"Мы значительно улучшили производительность по сравнению с существующими решениями," — комментирует учёный Ашок Кодиала из SNL.
До этого квантовые навигационные устройства были громоздкими и дорогими. Только один модулятор в полной системе стоил более $10,000. Благодаря миниатюризации и использованию кремниевых фотонных чипов, ученые могут сократить расходы и массово производить такую технику, делая её доступнее.
И это ещё не всё. Технология может найти применение не только в навигации. Она может помочь находить подземные полости или ресурсы благодаря детекции малейших изменений гравитационного поля Земли. А фотонные компоненты, такие как созданный модулятор, могут использоваться в лидарах, квантовых вычислениях и оптических коммуникациях.
"Мы действительно делаем большие успехи в миниатюризации для разных областей," — говорит Кодиала. "Это захватывающе!"
Команда из SNL, объединившая экспертов в квантовой механике и кремниевой фотонике, проделала огромную работу, чтобы приблизить концепцию квантового компаса к реальности. Их достижения показывают, что фундаментальные исследования могут превратиться в практические технологии, меняющие мир.
"Я испытываю страсть к тому, чтобы видеть, как эти технологии находят реальное применение," — делится учёный Питер Швиндт.
Михаил Гел из SNL добавляет: "Отлично видеть, как наши фотонные чипы используются в реальных приложениях."
С такими технологиями будущее навигации и множество других областей обещают быть гораздо более точными и устойчивыми. Мы на пороге новых открытий, и наши компасы уже никогда не будут прежними.
Источник:
DOI: 10.1126/sciadv.ade4454
=======================
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❤1😁1
Учёные устроили 'мини-дискотеку' с наноалмазом
Представьте себе танцпол, где главный элемент - это крохотный вращающийся алмаз, испускающий разноцветные огоньки. Да, это научное достижение приличествует фантастическим фильмам, но на самом деле, это работа физиков из Университета Пердью! Возглавляемые профессором Тонгцаном Ли, учёные заставили флуоресцентный наноалмаз подвиснуть и вращаться с невероятной скоростью, проводя самое маленькое диско-шоу в мире и открывая двери для исследований в области квантовой механики.
В своих исследованиях команда обнаружила способ удерживать алмаз в вакууме, используя специальную ионную ловушку. Оказалось, что такие алмазы могут помочь делать точные измерения и исследовать загадочную связь между квантовой механикой и гравитацией. "Представьте себе крохотные алмазы, плавающие в вакууме. Внутри этих алмазов находятся спиновые кубиты, которые позволяют нам делать точные измерения и исследовать квантовые явления," - объясняет Ли.
Секреты этого маленького диско-шоу заключены в уникальных световых свойствах алмазов и их вращении со скоростью до 1,2 миллиарда раз в минуту. Исследователи наблюдали, как вращение влияло на спиновые кубиты, вызывая характерный фазовый сдвиг Берри. Это открытие помогает лучше понять мир квантовой физики.
Для создания этих флуоресцентных наноалмазов команда использовала синтез при высоком давлении и температуре. Затем они облучали алмазы высокоэнергетическими электронами, чтобы создать цветовые центры вакансий азота, служащие хостами для электронных спиновых кубитов. Облучение зелёным лазером заставляло алмазы испускать красный свет, который использовался для считывания их спиновых состояний. Дополнительный инфракрасный лазер отслеживал вращение наноалмазов.
В исследовательскую группу входили аспиранты и постдоки из Пердью, а также эксперты из других университетов и лабораторий. Они разработали специализированную систему на основе коммерческого программного обеспечения для 3D-симуляции, создав электростатические ловушки на сапфировых подложках с помощью фотолитографии.
"Мы можем настраивать направление и скорость вращения алмазов, что позволяет контролировать их движение," - делится аспирант Кунхун Шен.
Этот эксперимент может найти применение в различных отраслях, включая сенсоры ускорения и электрических полей. Например, ВВС США уже исследуют оптически левитирующие наночастицы для решения задач навигации и связей.
Тонгцан Ли уверен: "Наши исследования в области левитирующей оптомеханики стали возможными благодаря выдающимся лабораторным условиям и опыту нашей команды. С таким арсеналом технологий и талантов мы можем делать заметные шаги в квантовых исследованиях."
Источник:
DOI: 10.1038/s41467-024-49175-3
=======================
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 танцпол, где главный элемент - это крохотный вращающийся алмаз, испускающий разноцветные огоньки. Да, это научное достижение приличествует фантастическим фильмам, но на самом деле, это работа физиков из Университета Пердью! Возглавляемые профессором Тонгцаном Ли, учёные заставили флуоресцентный наноалмаз подвиснуть и вращаться с невероятной скоростью, проводя самое маленькое диско-шоу в мире и открывая двери для исследований в области квантовой механики.
В своих исследованиях команда обнаружила способ удерживать алмаз в вакууме, используя специальную ионную ловушку. Оказалось, что такие алмазы могут помочь делать точные измерения и исследовать загадочную связь между квантовой механикой и гравитацией. "Представьте себе крохотные алмазы, плавающие в вакууме. Внутри этих алмазов находятся спиновые кубиты, которые позволяют нам делать точные измерения и исследовать квантовые явления," - объясняет Ли.
Секреты этого маленького диско-шоу заключены в уникальных световых свойствах алмазов и их вращении со скоростью до 1,2 миллиарда раз в минуту. Исследователи наблюдали, как вращение влияло на спиновые кубиты, вызывая характерный фазовый сдвиг Берри. Это открытие помогает лучше понять мир квантовой физики.
Для создания этих флуоресцентных наноалмазов команда использовала синтез при высоком давлении и температуре. Затем они облучали алмазы высокоэнергетическими электронами, чтобы создать цветовые центры вакансий азота, служащие хостами для электронных спиновых кубитов. Облучение зелёным лазером заставляло алмазы испускать красный свет, который использовался для считывания их спиновых состояний. Дополнительный инфракрасный лазер отслеживал вращение наноалмазов.
В исследовательскую группу входили аспиранты и постдоки из Пердью, а также эксперты из других университетов и лабораторий. Они разработали специализированную систему на основе коммерческого программного обеспечения для 3D-симуляции, создав электростатические ловушки на сапфировых подложках с помощью фотолитографии.
"Мы можем настраивать направление и скорость вращения алмазов, что позволяет контролировать их движение," - делится аспирант Кунхун Шен.
Этот эксперимент может найти применение в различных отраслях, включая сенсоры ускорения и электрических полей. Например, ВВС США уже исследуют оптически левитирующие наночастицы для решения задач навигации и связей.
Тонгцан Ли уверен: "Наши исследования в области левитирующей оптомеханики стали возможными благодаря выдающимся лабораторным условиям и опыту нашей команды. С таким арсеналом технологий и талантов мы можем делать заметные шаги в квантовых исследованиях."
Источник:
DOI: 10.1038/s41467-024-49175-3
=======================
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❤1😁1
Большие языковые модели: новые помощники для слежения за ветряными турбинами
Представьте, что найти неисправную турбину в ветряной ферме, состоящей из сотен ветряков, стало проще благодаря искусственному интеллекту. Прямо как найти иголку в стоге сена, но с помощью высокотехнологичного компаса. Инженеры из MIT выяснили, что большие языковые модели (LLMs) могут значительно упростить задачу обнаружения аномалий в данных, поступающих от турбин, без необходимости в сложной настройке.
В своём исследовании команда разработала систему SigLLM, которая преобразует временные ряды данных в текстовые входные данные, пригодные для обработки большими языковыми моделями. Эти модели, изначально предназначенные для обработки языковых данных, могут теперь эффективно обнаруживать аномалии в данных о работе ветряных турбин. Большие языковые модели, такие как GPT-4, оказались способными анализировать последовательные данные и выявлять потенциальные проблемы, что делает их потенциально полезными для предсказания и предотвращения поломок.
Исследователи использовали два подхода: "Промптер" и "Детектор". В первом случае модель получает подготовленные данные и ищет аномалии, во втором - предсказывает следующую величину временного ряда и сравнивает её с фактической. На практике, "Детектор" показал лучшие результаты, хотя и создавал множество ложных срабатываний.
Эти методы уже доказали свою эффективность, и хотя пока они уступают передовым моделям глубокого обучения, потенциал LLM для анализа временных рядов данных впечатляет. В будущем LLM могут не только выявлять аномалии, но и объяснять их происхождение простым языком, что облегчит работу операторам.
Исследователи надеются улучшить модели с помощью дополнительного обучения, хотя это потребует больше ресурсов и времени. "Что нужно для того, чтобы добиться такой же производительности, как у передовых моделей? Это сейчас главный вопрос, на который мы пытаемся ответить," - говорит профессор Веерамчанени.
Источник:
DOI: 10.48550/arxiv.2405.14755
=======================
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 найти неисправную турбину в ветряной ферме, состоящей из сотен ветряков, стало проще благодаря искусственному интеллекту. Прямо как найти иголку в стоге сена, но с помощью высокотехнологичного компаса. Инженеры из MIT выяснили, что большие языковые модели (LLMs) могут значительно упростить задачу обнаружения аномалий в данных, поступающих от турбин, без необходимости в сложной настройке.
В своём исследовании команда разработала систему SigLLM, которая преобразует временные ряды данных в текстовые входные данные, пригодные для обработки большими языковыми моделями. Эти модели, изначально предназначенные для обработки языковых данных, могут теперь эффективно обнаруживать аномалии в данных о работе ветряных турбин. Большие языковые модели, такие как GPT-4, оказались способными анализировать последовательные данные и выявлять потенциальные проблемы, что делает их потенциально полезными для предсказания и предотвращения поломок.
Исследователи использовали два подхода: "Промптер" и "Детектор". В первом случае модель получает подготовленные данные и ищет аномалии, во втором - предсказывает следующую величину временного ряда и сравнивает её с фактической. На практике, "Детектор" показал лучшие результаты, хотя и создавал множество ложных срабатываний.
Эти методы уже доказали свою эффективность, и хотя пока они уступают передовым моделям глубокого обучения, потенциал LLM для анализа временных рядов данных впечатляет. В будущем LLM могут не только выявлять аномалии, но и объяснять их происхождение простым языком, что облегчит работу операторам.
Исследователи надеются улучшить модели с помощью дополнительного обучения, хотя это потребует больше ресурсов и времени. "Что нужно для того, чтобы добиться такой же производительности, как у передовых моделей? Это сейчас главный вопрос, на который мы пытаемся ответить," - говорит профессор Веерамчанени.
Источник:
DOI: 10.48550/arxiv.2405.14755
=======================
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❤1😁1
Прорыв в полупроводниках: алюмо-иттриевый нитрид меняет правила игры
Кремний, будь он ни ладен, многократно вошел в историю науки. Но теперь на сцену выходит новый герой - алюмо-иттриевый нитрид (AlYN), который может перевернуть все представления о полупроводниках. Исследователи из института Фраунгофера IAF под руководством доктора Стефано Леоне совершили настоящий прорыв, создав новый полупроводниковый материал с помощью технологии металлоорганического химического осаждения из газовой фазы (MOCVD).
Почему же AlYN вызывает такой интерес? Дело в его выдающихся свойствах и возможности адаптации к нитриду галлия (GaN). Это открывает дверь для создания высокоэффективной электроники, способной работать на высоких частотах и при большой мощности, что является критически важным для современных информационных и коммуникационных технологий.
Ранее создание AlYN было возможным лишь методом магнетронного распыления, что существенно ограничивало его применение. Но теперь с помощью MOCVD исследователи смогли достичь нового уровня контролируемого роста материала. В 2023 году они впервые осадили слой толщиной 600 нм, содержащий более 30% иттрия, что само по себе является рекордом.
Но на этом они не остановились. Недавно они создали гетероструктуры AlYN/GaN с точной концентрацией иттрия до 16%, что обладает отличными структурными и электрическими свойствами. Эти гетероструктуры имеют потенциал для использования в высокочастотных и высокопроизводительных электронных компонентах, таких как транзисторы с высокой подвижностью электронов (HEMT).
Почему это важно? Дело в том, что AlYN может индуцировать двумерный газ электронов (2DEG) в гетероструктурах, что способствует увеличению электронной подвижности. Это открытие особенно значимо для производства компонентов, требующих высокой производительности и надежности.
Однако, путь к промышленному применению не так прост. Основное препятствие на этом пути - окисление материала, что может негативно сказаться на его характеристиках. В будущем, исследователи планируют разработать стратегии по преодолению этой проблемы, включая использование защитных покрытий и инновационных методов производства.
Дальнейшие исследования свойств AlYN и его слоев откроют путь к созданию энергоэффективных решений для хранения данных, что особенно актуально для центров обработки данных, сталкивающихся с растущими потребностями в вычислительных мощностях для искусственного интеллекта.
Источник:
DOI: 10.1063/5.0203156
=======================
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!
Кремний, будь он ни ладен, многократно вошел в историю науки. Но теперь на сцену выходит новый герой - алюмо-иттриевый нитрид (AlYN), который может перевернуть все представления о полупроводниках. Исследователи из института Фраунгофера IAF под руководством доктора Стефано Леоне совершили настоящий прорыв, создав новый полупроводниковый материал с помощью технологии металлоорганического химического осаждения из газовой фазы (MOCVD).
Почему же AlYN вызывает такой интерес? Дело в его выдающихся свойствах и возможности адаптации к нитриду галлия (GaN). Это открывает дверь для создания высокоэффективной электроники, способной работать на высоких частотах и при большой мощности, что является критически важным для современных информационных и коммуникационных технологий.
Ранее создание AlYN было возможным лишь методом магнетронного распыления, что существенно ограничивало его применение. Но теперь с помощью MOCVD исследователи смогли достичь нового уровня контролируемого роста материала. В 2023 году они впервые осадили слой толщиной 600 нм, содержащий более 30% иттрия, что само по себе является рекордом.
Но на этом они не остановились. Недавно они создали гетероструктуры AlYN/GaN с точной концентрацией иттрия до 16%, что обладает отличными структурными и электрическими свойствами. Эти гетероструктуры имеют потенциал для использования в высокочастотных и высокопроизводительных электронных компонентах, таких как транзисторы с высокой подвижностью электронов (HEMT).
Почему это важно? Дело в том, что AlYN может индуцировать двумерный газ электронов (2DEG) в гетероструктурах, что способствует увеличению электронной подвижности. Это открытие особенно значимо для производства компонентов, требующих высокой производительности и надежности.
Однако, путь к промышленному применению не так прост. Основное препятствие на этом пути - окисление материала, что может негативно сказаться на его характеристиках. В будущем, исследователи планируют разработать стратегии по преодолению этой проблемы, включая использование защитных покрытий и инновационных методов производства.
Дальнейшие исследования свойств AlYN и его слоев откроют путь к созданию энергоэффективных решений для хранения данных, что особенно актуально для центров обработки данных, сталкивающихся с растущими потребностями в вычислительных мощностях для искусственного интеллекта.
Источник:
DOI: 10.1063/5.0203156
=======================
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❤1😁1
Искусственный интеллект берётся за науку: будущее исследований уже здесь
Представьте себе: научное исследование, разработанное, проведённое и завершённое не людьми, а искусственным интеллектом. Это не фантастика, а современная реальность, созданная командой исследователей из Sakana AI в Японии совместно с коллегами из Оксфордского университета и Университета Британской Колумбии. Их новая AI-система, получившая название "The AI Scientist", обладает способностью выполнять научные исследования полностью автономно.
Процесс научных исследований, как правило, длительный и требует значительных усилий. Всё начинается с простой идеи и продолжается изучением предыдущих исследований, разработкой плана действий, оценкой потребностей и затрат. Затем проект воплощается в жизнь: проводятся эксперименты, анализируются результаты, пишутся научные статьи. Всё это требует времени, ресурсов и, конечно, человеческого труда, что делает процесс ещё более дорогостоящим.
Исследователи из Sakana AI решили радикально изменить эту парадигму. Они автоматизировали весь процесс, от генерации идей до написания научных статей, с использованием больших языковых моделей (LLMs), что позволяет AI-системе имитировать научный процесс.
На данный момент "The AI Scientist" уже успешно проводит исследования в области искусственного интеллекта, разрабатывая новые методы для улучшения собственных способностей. По словам исследователей, система уже сейчас может создавать научные статьи, которые проходят проверку на уровне академического процесса.
Если эти утверждения подтвердятся, то последствия могут быть колоссальными. Представьте себе, что миллионы рабочих мест в научной сфере окажутся под угрозой, университеты начнут терять студентов, а финансирование исследований резко сократится. Но с другой стороны, автоматизация научных исследований может привести к выдающимся прорывам в таких областях, как исследования рака, разработка лекарств, стратегии по смягчению изменений климата и даже понимание таких загадок, как тёмная материя и сама суть жизни на Земле.
Источник:
DOI: 10.48550/arxiv.2408.06292
=======================
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: научное исследование, разработанное, проведённое и завершённое не людьми, а искусственным интеллектом. Это не фантастика, а современная реальность, созданная командой исследователей из Sakana AI в Японии совместно с коллегами из Оксфордского университета и Университета Британской Колумбии. Их новая AI-система, получившая название "The AI Scientist", обладает способностью выполнять научные исследования полностью автономно.
Процесс научных исследований, как правило, длительный и требует значительных усилий. Всё начинается с простой идеи и продолжается изучением предыдущих исследований, разработкой плана действий, оценкой потребностей и затрат. Затем проект воплощается в жизнь: проводятся эксперименты, анализируются результаты, пишутся научные статьи. Всё это требует времени, ресурсов и, конечно, человеческого труда, что делает процесс ещё более дорогостоящим.
Исследователи из Sakana AI решили радикально изменить эту парадигму. Они автоматизировали весь процесс, от генерации идей до написания научных статей, с использованием больших языковых моделей (LLMs), что позволяет AI-системе имитировать научный процесс.
На данный момент "The AI Scientist" уже успешно проводит исследования в области искусственного интеллекта, разрабатывая новые методы для улучшения собственных способностей. По словам исследователей, система уже сейчас может создавать научные статьи, которые проходят проверку на уровне академического процесса.
Если эти утверждения подтвердятся, то последствия могут быть колоссальными. Представьте себе, что миллионы рабочих мест в научной сфере окажутся под угрозой, университеты начнут терять студентов, а финансирование исследований резко сократится. Но с другой стороны, автоматизация научных исследований может привести к выдающимся прорывам в таких областях, как исследования рака, разработка лекарств, стратегии по смягчению изменений климата и даже понимание таких загадок, как тёмная материя и сама суть жизни на Земле.
Источник:
DOI: 10.48550/arxiv.2408.06292
=======================
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👍1😁1
Быстро и точно: как новый метод микроскопии ускорит исследовательскую работу
Исследователи из Университета Суонси разработали новый метод для микроскопов с нейтральным атомным пучком, который может значительно ускорить процесс получения изображений. Теперь время измерения сократится, а результаты будут более точными и детализированными.
Идея проста. Традиционные нейтральные атомные микроскопы используют сканирование через крохотное отверстие, что требует много времени. Чем меньше отверстие, тем лучше разрешение, но и дольше ожидание. Новый подход команды под руководством профессора Гила Александровица из химического факультета Суонси решил эту проблему радикально.
Вместо обычного пинхола исследователи пропустили пучок атомов через неравномерное магнитное поле, используя ядерную прецессию спина для кодирования положения частиц. Представьте себе, что каждая частица, сталкиваясь с образцом, оставляет уникальный "магнитный отпечаток", который легко прочитать.
Морган Лоу, аспирант из команды Суонси, разработал устройство магнитного кодирования и провёл первые эксперименты, подтвердившие эффективность метода. Сравнение профилей пучков атомов с численным моделированием показало высокую точность и потенциал нового метода.
Профессор Александровиц подчёркивает, что новая техника откроет горизонты для работы с деликатными образцами, такими как биоплёнки бактерий или органические фотоэлементы, которые невозможно исследовать с помощью обычных микроскопов. Новый подход также позволяет улучшить разрешение изображений без увеличения времени измерения и добавляет возможность изучения магнитных свойств образцов.
В будущем исследователи надеются создать полностью работающий прототип микроскопа с магнитным кодированием пучка. Это позволит проверять пределы разрешения и контрастные механизмы новой техники. В долгосрочной перспективе новый тип микроскопа станет доступным для учёных и инженеров, помогая характеризовать топографию и состав чувствительных образцов.
Источник:
DOI: 10.1038/s41467-024-51175-2
=======================
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 Университета Суонси разработали новый метод для микроскопов с нейтральным атомным пучком, который может значительно ускорить процесс получения изображений. Теперь время измерения сократится, а результаты будут более точными и детализированными.
Идея проста. Традиционные нейтральные атомные микроскопы используют сканирование через крохотное отверстие, что требует много времени. Чем меньше отверстие, тем лучше разрешение, но и дольше ожидание. Новый подход команды под руководством профессора Гила Александровица из химического факультета Суонси решил эту проблему радикально.
Вместо обычного пинхола исследователи пропустили пучок атомов через неравномерное магнитное поле, используя ядерную прецессию спина для кодирования положения частиц. Представьте себе, что каждая частица, сталкиваясь с образцом, оставляет уникальный "магнитный отпечаток", который легко прочитать.
Морган Лоу, аспирант из команды Суонси, разработал устройство магнитного кодирования и провёл первые эксперименты, подтвердившие эффективность метода. Сравнение профилей пучков атомов с численным моделированием показало высокую точность и потенциал нового метода.
Профессор Александровиц подчёркивает, что новая техника откроет горизонты для работы с деликатными образцами, такими как биоплёнки бактерий или органические фотоэлементы, которые невозможно исследовать с помощью обычных микроскопов. Новый подход также позволяет улучшить разрешение изображений без увеличения времени измерения и добавляет возможность изучения магнитных свойств образцов.
В будущем исследователи надеются создать полностью работающий прототип микроскопа с магнитным кодированием пучка. Это позволит проверять пределы разрешения и контрастные механизмы новой техники. В долгосрочной перспективе новый тип микроскопа станет доступным для учёных и инженеров, помогая характеризовать топографию и состав чувствительных образцов.
Источник:
DOI: 10.1038/s41467-024-51175-2
=======================
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😁1
От нанотермометров до микророботов: маленькие открытия, меняющие мир. По_мелочам #12 (№2 август 2024 г.)
Думаете, что научные прорывы всегда сопровождаются громкими заголовками и сенсациями? На самом деле, множество малозаметных открытий происходит ежедневно, и именно они незаметно двигают науку вперед! В этом выпуске мы расскажем вам, как технологии, появляющиеся в тени, могут изменить наш мир.
В этот раз вы узнаете о новом методе химического анализа, разработанном учеными из EPFL, который использует искусственный интеллект для преодоления проблем с шумными данными. Один из главных героев - учёные из MIT, которые изобрели крошечную батарею для микророботов, способных доставлять лекарства внутри человеческого тела и обнаруживать утечки в газопроводах.
Не обошлось и без удивительных изобретений из Южной Кореи: инженеры разработали колесо, которое меняет свою форму в реальном времени, адаптируясь к неровностям дороги. А студенты из Йельского университета и MIT вдохновились природой и создали мембранные технологии, способные извлекать редкие металлы из сточных вод и электронных отходов.
Но это ещё не всё! Узнайте, как исследователи из Университета Калифорнии изобрели нанотермометры, которые меняют цвет в зависимости от температуры, и как китайские учёные разобрались в механизм синхронизации ресничек с помощью микророботов.
Приготовьтесь удивляться! Эти невидимые, тихие инновации формируют будущее науки и технологий, двигая человечество к новым вершинам. Погрузитесь в мир миниатюрных инноваций и убедитесь, что истинный прогресс скрывается часто в неприметных деталях!
Думаете, что научные прорывы всегда сопровождаются громкими заголовками и сенсациями? На самом деле, множество малозаметных открытий происходит ежедневно, и именно они незаметно двигают науку вперед! В этом выпуске мы расскажем вам, как технологии, появляющиеся в тени, могут изменить наш мир.
В этот раз вы узнаете о новом методе химического анализа, разработанном учеными из EPFL, который использует искусственный интеллект для преодоления проблем с шумными данными. Один из главных героев - учёные из MIT, которые изобрели крошечную батарею для микророботов, способных доставлять лекарства внутри человеческого тела и обнаруживать утечки в газопроводах.
Не обошлось и без удивительных изобретений из Южной Кореи: инженеры разработали колесо, которое меняет свою форму в реальном времени, адаптируясь к неровностям дороги. А студенты из Йельского университета и MIT вдохновились природой и создали мембранные технологии, способные извлекать редкие металлы из сточных вод и электронных отходов.
Но это ещё не всё! Узнайте, как исследователи из Университета Калифорнии изобрели нанотермометры, которые меняют цвет в зависимости от температуры, и как китайские учёные разобрались в механизм синхронизации ресничек с помощью микророботов.
Приготовьтесь удивляться! Эти невидимые, тихие инновации формируют будущее науки и технологий, двигая человечество к новым вершинам. Погрузитесь в мир миниатюрных инноваций и убедитесь, что истинный прогресс скрывается часто в неприметных деталях!
Telegraph
От нанотермометров до микророботов: маленькие открытия, меняющие мир. По_мелочам #12 (№2 август 2024 г.)
Думаете, что научные прорывы всегда сопровождаются громкими заголовками и сенсациями? На самом деле, множество малозаметных открытий происходит ежедневно, и именно они незаметно двигают науку вперед! В этом выпуске мы расскажем вам, как технологии, появляющиеся…
👍4❤1😁1
Расставание с мусорными свалками: новый метод переработки полиуретана
Наверное, у каждого из нас когда-то был старый матрас, который надо было выбросить. Но знаешь ли ты, что большая часть таких матрасов и других изделий из полиуретана (PUR) в итоге оказывается на свалках или в печах? Это не только захламляет планету, но и наносит вред экологии, ведь полиуретан делается из нефти.
Хорошая новость пришла от учёных из Орхусского университета. Они придумали новый, умный способ переработки PUR, который не только помогает избавиться от мусора, но и позволяет заново использовать ценные компоненты.
Полиуретан – это, можно сказать, чудо-материал, который используется повсюду: от матрасов и холодильников до автомобилей и ветряных турбин. Но, как и любой другой материал, у него есть свой срок службы. В 2022 году мировой рынок PUR составлял почти 26 миллионов тонн, к 2030 году это число вырастет до 31,3 миллиона тонн!
Во всем мире растёт небольшая, но интересная индустрия, занимающаяся химическим разложением PUR на его исходные компоненты – полиол и изоцианат. Но пока это довольно дорогой и сложный процесс, так как нужно не только разложить материал, но и очистить полученные вещества.
И вот тут на сцену выходят исследователи из Архаусского университета. Они использовали метод кислотного разложения, но пошли дальше и нашли способ разложить и разделить компоненты PUR в одном процессе! Для этого они нагревают PUR пену в реакторе при 220°C с добавлением небольшого количества янтарной кислоты. Затем они используют специальный фильтр, который пропускает полиолы и задерживает остальные компоненты.
В результате до 82% от массы исходного материала можно переработать в два отдельных компонента – диамины и полиолы. Эти полиолы можно использовать для производства нового PUR. А диамины, пройдя простую гидролизную обработку, могут быть использованы для производства изоцианатов.
Метод, предложенный исследователем Стеффаном Квист Кристенсеном и его командой, легко масштабируется. Это значит, что его можно внедрять на заводах, которые используют полиуретановые отходы в производстве. Однако, для того чтобы перерабатывать бытовые отходы, нужны дополнительные разработки.
Помимо этого, есть ещё много вопросов, которые нужно решить для создания круговой экономики в сфере переработки PUR: это сортировка отходов, логистика и разделение PUR на типы. Но исследователи уверены, что их метод – это шаг в правильном направлении.
Авторы метода уже проверили его на различных видах PUR пены и выяснили, что он работает даже для жёсткой пены, используемой в теплоизоляции. Сейчас они тестируют свой метод на других полиуретановых материалах, чтобы понять, как их можно переработать, и ищут способы повторного использования дикарбоновой кислоты, участвующей в процессе.
Источник:
DOI: 10.1039/D4GC00819G
=======================
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!
Наверное, у каждого из нас когда-то был старый матрас, который надо было выбросить. Но знаешь ли ты, что большая часть таких матрасов и других изделий из полиуретана (PUR) в итоге оказывается на свалках или в печах? Это не только захламляет планету, но и наносит вред экологии, ведь полиуретан делается из нефти.
Хорошая новость пришла от учёных из Орхусского университета. Они придумали новый, умный способ переработки PUR, который не только помогает избавиться от мусора, но и позволяет заново использовать ценные компоненты.
Полиуретан – это, можно сказать, чудо-материал, который используется повсюду: от матрасов и холодильников до автомобилей и ветряных турбин. Но, как и любой другой материал, у него есть свой срок службы. В 2022 году мировой рынок PUR составлял почти 26 миллионов тонн, к 2030 году это число вырастет до 31,3 миллиона тонн!
Во всем мире растёт небольшая, но интересная индустрия, занимающаяся химическим разложением PUR на его исходные компоненты – полиол и изоцианат. Но пока это довольно дорогой и сложный процесс, так как нужно не только разложить материал, но и очистить полученные вещества.
И вот тут на сцену выходят исследователи из Архаусского университета. Они использовали метод кислотного разложения, но пошли дальше и нашли способ разложить и разделить компоненты PUR в одном процессе! Для этого они нагревают PUR пену в реакторе при 220°C с добавлением небольшого количества янтарной кислоты. Затем они используют специальный фильтр, который пропускает полиолы и задерживает остальные компоненты.
В результате до 82% от массы исходного материала можно переработать в два отдельных компонента – диамины и полиолы. Эти полиолы можно использовать для производства нового PUR. А диамины, пройдя простую гидролизную обработку, могут быть использованы для производства изоцианатов.
Метод, предложенный исследователем Стеффаном Квист Кристенсеном и его командой, легко масштабируется. Это значит, что его можно внедрять на заводах, которые используют полиуретановые отходы в производстве. Однако, для того чтобы перерабатывать бытовые отходы, нужны дополнительные разработки.
Помимо этого, есть ещё много вопросов, которые нужно решить для создания круговой экономики в сфере переработки PUR: это сортировка отходов, логистика и разделение PUR на типы. Но исследователи уверены, что их метод – это шаг в правильном направлении.
Авторы метода уже проверили его на различных видах PUR пены и выяснили, что он работает даже для жёсткой пены, используемой в теплоизоляции. Сейчас они тестируют свой метод на других полиуретановых материалах, чтобы понять, как их можно переработать, и ищут способы повторного использования дикарбоновой кислоты, участвующей в процессе.
Источник:
DOI: 10.1039/D4GC00819G
=======================
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