1ScienceScienceDaily Technology
Нарны гэрлээр түлш гаргах систем батарейгүйгээр өөрийгөө тохируулна
Эрдэмтэд хиймэл фотосинтезийн системд батарей хэрэглэхгүйгээр нарны гэрлээс түлш гаргах аргыг туршжээ. Гол шинэчлэл нь нарны гэрэл өөрчлөгдөхөд халалтаараа цахилгаан шинж чанараа өөрчилж, ажиллагаагаа өөрөө тохируулдаг электролизер юм.
Дэлгэрэнгүй унших
Ийм системийн зорилго нь нар, салхи шиг хэлбэлздэг эх үүсвэрээс устөрөгч зэрэг цэвэр түлш гаргах процессыг хямд, энгийн болгох. Одоогийн олон шийдэлд тогтворжуулах батарей, нэмэлт электроник хэрэгтэй байдаг нь өртөг, засвар үйлчилгээ нэмдэг.
Дараагийн анхаарах зүйл нь үр ашиг, удаан хугацааны найдвартай байдал, үйлдвэрлэлийн хэмжээнд ажиллах эсэх. Хэрэв лабораторийн туршилт бодит орчинд батлагдвал нарны эрчим хүчийг зөвхөн цахилгаан биш, хадгалж тээвэрлэх түлш болгон хувиргах зам арай практик болно.
2SpaceNASA Technology
NASA робот гар дээр шинэ гамма туяаны мэдрэгчээ туршина
NASA-гийн хөгжүүлсэн шинэ төрлийн гамма туяаны мэдрэгч агентлагийн удахгүй хийх Fly Foundational Robots даалгаврын робот гарын туршилтад оролцоно. Энэ нь сансрын робот системүүдэд шинжлэх ухааны илүү нарийн мэдрэгч суулгах алхам болж байна.
Дэлгэрэнгүй унших
Гамма туяаны мэдрэгч нь өндөр энергийн цацралыг илрүүлж, орчны материал, цацрагийн нөхцөл зэрэг мэдээлэл цуглуулахад ашиглагддаг. Робот гар дээр турших нь мэдрэгчийг лабораторийн ширээнээс бодит хөдөлгөөнт платформ руу шилжүүлж буй хэрэг.
Анхаарах дараагийн зүйл нь туршилтын үр дүн: мэдрэгчийн нарийвчлал, бат бөх байдал, робот ажиллагаатай нийцэх чадвар. Амжилттай болвол сар, гаригийн судалгаа, сансрын дэд бүтцийн үзлэг, аюултай орчны хэмжилтэд ийм төрлийн жижигрүүлсэн мэдрэгч хэрэгтэй болно.
3AIMIT News AI
MIT хүний сонголтыг таамаглах хуучин загварыг шинэчиллээ
MIT-ийн судлаачид хүний сонголт, таашаалыг таамаглахад ашиглагддаг бараг зуун жилийн настай random utility model санааг шинэчилжээ. Тэдний ажил “гурав”-ын хүчийг харгалзах нь илүү сайн таамаглалд хүргэж болохыг онцолж байна.
Дэлгэрэнгүй унших
Сонголт таамаглах загварууд нь зөвхөн онлайн санал болгох системд бус, тээвэр, хот төлөвлөлт, үнэ тогтоолт, олон нийтийн бодлогын туршилтад ч ашиглагддаг. Хүн хоёр сонголтын хооронд биш, олон хувилбарын дунд шийдвэр гаргадаг тул загварын жижиг сайжруулалт ч бодит системд нөлөөтэй.
Дараа нь харах зүйл бол энэ арга бодит хэрэглэгчийн дата, олон соёл, олон салбарын нөхцөлд хэр сайн ажиллах вэ гэдэг. AI хэрэглэгчийн зан төлөвийг улам их таамаглах тусам загварын үнэн зөв байдал, тайлбарлагдах чанар, хэт чиглүүлэлтээс сэргийлэх асуудал хамт яригдана.