O tecido inteligente aquece e esfria. Notícias gratuitas da biblioteca técnica

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Tecido inteligente mantém você quente e fresco

16.02.2019

O conceito de roupas inteligentes que podem resfriar ou aquecer automaticamente o usuário ainda está em desenvolvimento e está sendo constantemente testado por muitos desenvolvedores em vários formatos. No entanto, especialistas em engenharia química e de materiais da Universidade de Maryland, nos EUA, têm sua própria resposta para a questão de como essas roupas inteligentes devem ser criadas. Hoje, a equipe de pesquisa apresentou um material com propriedades e estrutura únicas, capaz de detectar automaticamente a temperatura corporal e outras características relacionadas, e então efetivamente resfriar ou, inversamente, aquecer seu usuário de acordo com a situação.

Apesar de os cientistas ainda não terem pressa em revelar todos os detalhes mais interessantes sobre seu novo desenvolvimento, pode-se entender que o material tem propriedades realmente interessantes - em primeiro lugar, é composto por um sistema de tecido duplo e, em segundo lugar, tem a capacidade de ler muito rapidamente o nível de radiação térmica que emana da pele de uma pessoa no momento em que seu corpo emite calor ou vice-versa, procura retardá-lo.

Quanto ao sistema de tecido duplo, é uma amostra de teste em que uma parte do tecido possui propriedades repelentes à água e a segunda, ao contrário, a absorve - isso permite que o tecido seja usado tanto para aquecimento quanto para resfriamento. Muito provavelmente, o conceito de trabalho final será semelhante ao que foi apresentado anteriormente por cientistas da Universidade da Califórnia, que desenvolveram uma jaqueta quente de um lado e fria do outro. Além disso, sabe-se que o novo material também utiliza um sistema especial de inteligência artificial, determinando assim o nível exato de calor ou frio.

Vale a pena notar o fato de que o trabalho nesse tipo de tecnologia fundamental foi realizado por especialistas da Universidade de Maryland nos últimos cinco anos, e eles observaram com muito cuidado o que seus colegas desenvolvedores oferecem. Com base nesta observação e no seu próprio sucesso, eles têm uma boa chance de introduzir em breve um tipo absolutamente completo de um material tão automático e inteligente para uso na indústria têxtil.

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A existência de uma regra de entropia para o emaranhamento quântico foi comprovada 09.05.2024

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Mini ar condicionado Sony Reon Pocket 5 09.05.2024

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Energia do espaço para Starship 08.05.2024

A produção de energia solar no espaço está se tornando mais viável com o advento de novas tecnologias e o desenvolvimento de programas espaciais. O chefe da startup Virtus Solis compartilhou sua visão de usar a Starship da SpaceX para criar usinas orbitais capazes de abastecer a Terra. A startup Virtus Solis revelou um ambicioso projeto para criar usinas de energia orbitais usando a Starship da SpaceX. Esta ideia poderia mudar significativamente o campo da produção de energia solar, tornando-a mais acessível e barata. O cerne do plano da startup é reduzir o custo de lançamento de satélites ao espaço usando a Starship. Espera-se que este avanço tecnológico torne a produção de energia solar no espaço mais competitiva com as fontes de energia tradicionais. A Virtual Solis planeja construir grandes painéis fotovoltaicos em órbita, usando a Starship para entregar os equipamentos necessários. Contudo, um dos principais desafios ... >>

Novo método para criar baterias poderosas 08.05.2024

Com o desenvolvimento da tecnologia e a expansão do uso da eletrónica, a questão da criação de fontes de energia eficientes e seguras torna-se cada vez mais urgente. Pesquisadores da Universidade de Queensland revelaram uma nova abordagem para a criação de baterias de alta potência à base de zinco que podem mudar o cenário da indústria energética. Um dos principais problemas das baterias recarregáveis tradicionais à base de água era a sua baixa voltagem, o que limitava a sua utilização em dispositivos modernos. Mas graças a um novo método desenvolvido por cientistas, esta desvantagem foi superada com sucesso. Como parte de sua pesquisa, os cientistas recorreram a um composto orgânico especial - o catecol. Acabou por ser um componente importante que pode melhorar a estabilidade da bateria e aumentar a sua eficiência. Esta abordagem levou a um aumento significativo na tensão das baterias de iões de zinco, tornando-as mais competitivas. Segundo os cientistas, essas baterias têm várias vantagens. Eles têm b ... >>

Teor alcoólico da cerveja quente 07.05.2024

A cerveja, por ser uma das bebidas alcoólicas mais comuns, tem um sabor único, que pode mudar dependendo da temperatura de consumo. Um novo estudo realizado por uma equipe internacional de cientistas descobriu que a temperatura da cerveja tem um impacto significativo na percepção do sabor alcoólico. O estudo, liderado pelo cientista de materiais Lei Jiang, descobriu que em diferentes temperaturas, as moléculas de etanol e água formam diferentes tipos de aglomerados, o que afeta a percepção do sabor alcoólico. Em baixas temperaturas, formam-se mais aglomerados piramidais, o que reduz a pungência do sabor do "etanol" e torna a bebida menos alcoólica. Pelo contrário, à medida que a temperatura aumenta, os cachos tornam-se mais semelhantes a cadeias, resultando num sabor alcoólico mais pronunciado. Isto explica porque o sabor de algumas bebidas alcoólicas, como o baijiu, pode mudar dependendo da temperatura. Os dados obtidos abrem novas perspectivas para os fabricantes de bebidas, ... >>

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Ampliação de redes neurais para aprendizado profundo 15.10.2016

A Fujitsu anunciou o desenvolvimento de uma tecnologia que otimiza o uso da memória interna da unidade de processamento gráfico (GPU) para suportar a escala crescente de redes neurais usadas para melhorar a precisão do aprendizado de máquina.

Um método para aumentar o aprendizado profundo é distribuir um único modelo de rede neural em várias máquinas e executar os cálculos em paralelo. Mas a grande quantidade de dados que devem ser transferidos entre computadores cria engarrafamentos, reduzindo significativamente a velocidade das tarefas, explicou Fujitsu. Para aproveitar todo o potencial das GPUs para computação de alta velocidade, os dados devem ser armazenados na memória interna dos próprios processadores. No entanto, essa quantidade geralmente é menor que a capacidade de memória dos computadores convencionais, o que limita a capacidade de escalar redes neurais.

A Fujitsu desenvolveu tecnologia para otimizar o uso de memória e escalar redes neurais para computação de GPU única. A novidade não utiliza métodos de organização paralela do trabalho, que reduzem significativamente a velocidade de leitura. A nova tecnologia reduz a quantidade de memória necessária pela reutilização de recursos: permite realizar cálculos de forma independente para criar dados de erro intermediários a partir de dados ponderados e cálculos para criar dados ponderados a partir de dados intermediários. Quando o treinamento começa, a estrutura de cada camada da rede neural é analisada e a ordem de cálculo é alterada para que a área de memória, que contém mais dados, possa ser reutilizada, observou a empresa.

A empresa usou a nova tecnologia como parte da plataforma de aprendizado profundo de código aberto Caffe, medindo o consumo de memória interna da GPU. Após iniciar o treinamento, a tecnologia analisa a estrutura da rede neural e otimiza a ordem de execução dos cálculos e a localização dos dados na memória para que a área de memória livre possa ser reutilizada. Quando usada em conjunto com AlexNet e VGGNet, redes neurais de reconhecimento de imagem usadas para pesquisa científica, a nova tecnologia da Fujitsu aumentou a escala da rede neural em até 2 vezes em comparação com suas contrapartes anteriores. Como tal, a quantidade de memória interna da GPU usada foi reduzida em mais de 40%, de acordo com a empresa.

Planeja usar a nova tecnologia a partir de 31 de março de 2017 como parte do projeto de inteligência artificial Human Centric AI Zinrai. Além disso, a empresa planeja usar essa tecnologia junto com a tecnologia revelada anteriormente para processamento de dados de aprendizado profundo usando paralelização de GPU.

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