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.이번주 토요일 SpaceX의 Crew Dragon 중단 테스트를 온라인으로 시청하는 방법
으로 에이미 톰슨 7 시간 전 비행 중 중단 테스트 중에 Falcon 9 로켓에서 분리 된 SpaceX의 승무원 우주선에 대한 예술가의 인상. 비행 중 중단 테스트 중에 Falcon 9 로켓에서 분리 된 SpaceX의 승무원 우주선에 대한 예술가의 인상. (이미지 : © SpaceX)
SpaceX 는 토요일 아침 (1 월 18 일)의 긴급 중단 테스트에서 Crew Dragon 우주선을 발사하고 온라인으로 볼 수 있습니다. 민간 우주 비행사 는 8 월 EST (1300 GMT) 플로리다 플로리다에있는 NASA의 케네디 우주 센터에있는 Pad 39A에서 미사일 우주선을 발사하기 위해 Falcon 9 로켓 을 사용할 것 입니다. 기내 중단으로 알려진 시험 비행이 성공하면 승무원은 발사 중 비상 사태 발생시 우주 비행사를 안전하게 지키기 위해 필요한 것을 가지고 있음을 증명할 것입니다. EST (1240 GMT)부터 SpaceX가 제공 하는 Space.com 에서 실시간으로 출시 를 볼 수 있습니다 . SpaceX에서 직접 또는 NASA 에서 직접 실행 을 볼 수도 있습니다 . NASA의 웹 캐스트는 오전 7시 45 분 (EST) (1245 GMT)에 시작됩니다.
https://www.space.com/spacex-crew-dragon-in-flight-abort-test-launch-webcast.html?utm_source=notification&jwsource=cl
이것은 SpaceX의 올해의 두 번째 출시이며 단 2 주 만에 두 번째입니다. 이 임무는 SpaceX가 4 번째로 Falcon 9 1 단계 부스터를 비행 한 3 번째 시간이기도합니다. 이 부스터는 이전 에 방글라데시 의 첫 위성 , 인도네시아 통신 위성 및 승차 공유 임무의 일환으로 60 개 이상의 위성을 끌어 올렸다 . 우주 비행사 엘론 머스크 (Elon Musk )는 팔콘 9 호의 성공적인 시험 발사 에 이어 1 월 11 일 트윗했다 . 이 테스트는 우주 비행사가 국제 우주 정거장에 도착하기 전에 SpaceX가 완료해야하는 마지막 주요 이정표 입니다. 이 회사는 2019 년 3 월 Demo-1 이라는 미션의 일환으로 우주 정거장에 승무원 크루 드래곤을 발사했습니다 . 그 우주선은 나중에 중단 시스템의 지상 테스트 중에 파괴되었습니다 . SpaceX는 이러한 이상 현상이 다시 발생하지 않도록 우주선으로 업그레이드 한 다음 중단 테스트가 비행 중에 테스트 될 준비가되었음을 나타내는 후속 테스트를 수행했습니다 . 승무원 캡슐에는 비행 중 이상이있는 경우 우주선에서 로켓을 떼어 낼 수있는 특수 중단 엔진이 장착되어 있습니다. 2018 년 10 월, 러시아 소유즈 로켓의 유사한 중단 시스템은 NASA 우주 비행사 닉 헤이그와 우주 비행사 알렉세이 오치 닌이 비행 중 부스터가 고장 났을 때 안전으로 인도했다 .
토요일에 이륙 한 직후에 온보드 소프트웨어는 의도적으로 우주선의 발사 중단 시스템 중기 비행을 시작합니다. 우주선의 선체에 내장 된 8 개의 SuperDraco 중단 엔진으로 구성된이 시스템 은 낙하산을 이용한 해상 착륙을 수행하기 전에 승무원을 발사하지 않습니다. 승무원은 승무원을 떠서 땅으로 돌려 보낼 것입니다. SpaceX는 NASA가 우주 정거장과 우주 정거장을 왕복하는 민간 우주 택시를 건설하기로 계약 한 두 개의 상용 회사 중 하나입니다 ( Boeing은 다른 회사입니다 ). Starliner 라는 보잉의 우주 비행사 우주선 은 최근 자체 궤도 비행 시험을 완료했습니다. 그러나이 우주선 은 우주 정거장에 도달하지 못하게 하는 미션 시계 고장으로 어려움을 겪었습니다 . 우주 발사에 대한 날씨 평가를 수행하는 미 우주군의 45th Weather Squadron에 따르면, 기상 조건은 계획된 4 시간 동안 토요일 아침 발사에 90 % 유리한 것으로 예측된다. 마이크 맥 알린 (Mike McAleenan) 런칭 날씨 책임자는 금요일 (1 월 17 일 NASA의 케네디 우주 센터에서 열린 사전 뉴스 기자 회견에서) 날씨는 발사하기에는 좋지만 강한 바람과 파도는 대서양에서 튀어 나온 후 승무원의 회복을 방해 할 수 있습니다. McAleenan은 이러한 바람과 파도가 4 시간 동안 발사되는 창문의 끝에 가까워 질 것이라고 덧붙였다. SpaceX가 토요일 기내 중단 테스트 미션을 시작할 수없는 경우, 회사는 1 월 19 일 일요일과 1 월 20 일 월요일에 동시에 백업을 시작할 수 있습니다.
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에 의해 일본 국립 천문대 이 연구의 개념도. 연구원들은 지나가는 가스 크기의 물체 (흰색)와 성간 기원의 물체 (빨간색)에 의해 교란 된 장 궤도 혜성 (파란색)의 전형적인 경로를 계산했습니다. 크레딧 : NAOJ, 2020 년 1 월 17 일
일본 국립 천문대 (National Astronomical Observatory of Japan, NAOJ)의 천문학 자들은 태양계 밖으로 향하고있는 두 물체의 경로를 영원히 분석하여 태양계 외부에서 발생했을 가능성이 가장 높다고 판단했습니다. 이 결과는 외부 태양계와 그 이상에 대한 이해를 향상시킵니다. 모든 혜성이 태양 주위의 닫힌 궤도를 따르는 것은 아닙니다. 어떤 이들은 성간 공간으로 향하기 전에 태양계를 고속으로 날아가서 절대 돌아 오지 않습니다. 이 혜성들이 어디로 가는지를 계산하는 것은 간단하지만, 그 혜성들이 어디에서 왔는지 결정하는 것은 더 어렵다. 두 가지 가능한 시나리오가 있습니다. 첫 번째 시나리오에서, 혜성은 원래 태양으로부터 멀리 떨어진 안정된 궤도 에 있지만, 지나가는 물체 와의 중력 상호 작용 은 궤도에서 혜성을 끌어냅니다. 그러면 혜성은 성간 공간으로 뛰어 들기 전에 관측 될 수있는 태양계 내부로 떨어진다. 두 번째 시나리오에서, 혜성 은 아마도 다른 행성계에서 멀리 떨어진 곳에서 발생하며, 성간 공간을 통해 날아갈 때 무작위로 우연히 태양계를 통과하기 전에 한 번 통과합니다. NAOJ의 Arika Higuchi와 Eiichiro Kokubo는 각 시나리오에서 일반적으로 예상되는 궤도 유형을 계산했습니다. 팀은 계산 결과를 2017 년에 발견 된 1I / 'Oumuamua와 2019 년에 발견 된 2I / Borisov의 두 가지 특이한 아웃 바운드 물체에 대한 관측치와 비교했습니다. 연구팀은 또한 태양계 가까이로 지나가는 가스 거대 크기의 물체가 장 궤도 혜성을 불안정하게 만들고이 두 물체의 경로와 유사한 경로에 놓을 수 있음을 보여 주었다. 측량 관측은이 두 개의 외향 물체에 연결될 수있는 가스-거대한 크기의 몸체를 발견하지 못했지만,이 물체들의 기원을 더 잘 결정하기 위해서는 작은 성간 물체에 대한 이론적 및 관측 적 연구가 더 필요하다. 이 결과는 온라인으로 나타납니다 "태양계의 쌍곡선 궤도 : 성간 기원 또는 교란 된 오트 구름 혜성?" 에 월간 왕립 천문 학회의주의 사항 2019년 11월 11일에와 2020년 2월 문제에 인쇄됩니다.
더 탐색 외계인 혜성 포착 : 태양계를 통한 여행에서 불량 시체 시뮬레이션 추가 정보 : Arika Higuchi et al. 태양계의 쌍곡선 궤도 : 성간 기원 또는 교란 된 오트 운 구름 혜성, 왕립 천문 학회 월간 공지 (2019). DOI : 10.1093 / mnras / stz3153 저널 정보 : 왕립 천문 학회 월간 통지 일본의 천문대에서 제공
https://phys.org/news/2020-01-outbound-comets-extra-solar.html
.인공 지능 학습 기술은 뇌에서 보상 경로의 기능을 설명 할 수 있습니다
작성자 : Bob Yirka, Tech Xplore 미래가 불확실한 경우, 미래 보상은 확률 분포로 표현 될 수 있습니다. 가능한 미래는 좋았고 (청록), 다른 미래는 나빴습니다 (빨간색). 분포 보강 학습은 TD 알고리즘의 변형을 통해 예측 보상에 대한이 분포에 대해 배울 수 있습니다. 크레딧 : Nature (2020). DOI : 10.1038 / s41586-019-1924-6
DeepMind, University College 및 Harvard University의 연구팀은 인공 지능 시스템에 학습 기술을 적용 할 때 얻은 교훈이 뇌에서 보상 경로가 작동하는 방식을 설명하는 데 도움이 될 수 있음을 발견했습니다. Nature 지에 게재 된 논문 에서이 그룹은 컴퓨터의 분포 강화 학습과 마우스 뇌의 도파민 처리 및 이들이 배운 내용을 비교하는 방법을 설명합니다. 이전 연구에 따르면 뇌에서 생성 된 도파민은 보상 처리에 관여하는 것으로 나타났습니다. 그것은 좋은 일이 일어날 때 생성되며, 그 표현은 즐거움을 느끼게합니다. 일부 연구에 따르면 도파민의 존재에 반응하는 뇌의 뉴런은 모두 같은 방식으로 반응합니다. 사건으로 인해 사람이나 마우스가 기분이 나쁘게 느껴집니다. 다른 연구는 뉴런 반응이 더 구배라고 제안했다. 이 새로운 노력에서 연구원들은 후자의 이론을 뒷받침하는 증거를 발견했습니다. 분포 강화 학습은 강화를 기반으로하는 일종의 기계 학습입니다. Starcraft II 또는 Go와 같은 게임을 디자인 할 때 자주 사용됩니다. 그것은 좋은 움직임 대 나쁜 움직임을 추적하고 나쁜 움직임의 수를 줄임으로써 배우의 성능이 향상됨을 배웁니다. 그러나 이러한 시스템은 모든 좋은 움직임과 나쁜 움직임을 모두 동일하게 취급하지는 않습니다. 각 움직임은 기록 될 때 가중치가 적용되며 가중치는 향후 움직임 선택시 사용되는 계산의 일부입니다. 연구원들은 인간도 비슷한 전략을 사용하여 자신의 놀이 수준을 향상시키는 것으로 보입니다. 런던의 연구원들은 AI 시스템과 뇌 가 보상 처리를 수행 하는 방식 사이의 유사성 이 비슷할 것이라고 의심했다 . 그들이 정확한지 알아보기 위해 마우스 실험을 수행했습니다. 그들은 개별 도파민 뉴런의 반응을 기록 할 수있는 장치를 뇌에 삽입했습니다 . 그 후, 마우스는 원하는 방식으로 반응에 대한 보상을받는 작업을 수행하도록 훈련되었다. 마우스 뉴런 반응은 이전 이론이 예측 한 바와 같이 모두 같은 방식으로 반응하지 않았다는 것을 보여주었습니다. 대신, 그들은 팀이 예측 한 것처럼 생쥐가 겪는 즐거움의 수준이 더 구배라는 것을 나타내는 서로 다른 방식으로 반응했다. 분배 TD는 보상 분배의 여러 부분에 대한 가치 추정치를 학습합니다. 특정 추정치가 다루는 부분은 해당 추정치에 적용되는 비대칭 업데이트 유형에 따라 결정됩니다. (a) '비관론 적'셀은 부정적인 업데이트를 증폭시키고 긍정적 인 업데이트를 무시하고, '낙관적'셀은 긍정적 인 업데이트를 증폭하고 부정적인 업데이트를 무시합니다. (b) 이로 인해 보상의 누적 분포를 따라 점으로 표시되는 다양한 비관적 또는 낙관적 가치 추정치가 산출됩니다. (c) 보상의 전체 분포. 크레딧 : Nature (2020). DOI : 10.1038 / s41586-019-1924-6
더 탐색 설탕은 뇌의 화학 작용을 변화시킵니다 추가 정보 : Will Dabney et al. 도파민 기반 강화 학습의 가치에 대한 분포 코드, Nature (2020). DOI : 10.1038 / s41586-019-1924-6
https://techxplore.com/news/2020-01-ai-technique-function-reward-pathways.html
.열에 반응하여 표면 구조를 변경하도록 설계된 '카멜레온 금속' 주제 : 아이오와 주립대재료 과학금속
인기 으로 아이오와 주립 대학 2020년 1월 13일 카멜레온 금속 (전체 이미지를 보려면 이미지를 클릭하십시오.)이 그림은 표면 구조를 순차적으로 변경하여 '카멜레온 금속'입자가 고온과 고온에 어떻게 반응하는지 보여줍니다. 학점 : Andrew Martin / Iowa State University
카멜레온이 환경에 따라 피부색을 바꾸는 것처럼 엔지니어들은 액체 금속과 잠재적으로 단단한 금속이 열에 반응하여 표면 구조를 바꿀 수있는 방법을 찾았습니다. 액체 금속 합금 입자를 열로 처리하면 작은 구 또는 나노 와이어로 표면이 거칠어 진다고 Iowa State University 엔지니어는 2020 년 1 월 2 일자 Angewandte Chemie 지에 게재 된 논문에 보도 된 논문 에서보고했다 . 열을 제어하면 표면 패턴을 제어 할 수 있다고 Ames 스타트 업 SAFI-Tech Inc.의 공동 창립자이자 논문 책임자 인 아이오와 주 소재 과학 및 공학 조교수 인 Martin Thuo는 말했다. 그리고 그 가변 표면 패터닝은 무엇으로 이어질 수 있습니까? Thuo와 그의 연구팀은이 기술은“감지에서 촉매 작용에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 온도와 비슷한 자극으로 표면 패턴과 구성을 진화시키는 '스마트 한' 합금 시스템의 설계에 영감을 줄 수 있습니다. 이 논문의 공동 저자는 Andrew Martin과 Winnie Kiarie, 아이오와 주 재료 과학 및 공학 박사 과정 학생들입니다. 버클리 캘리포니아 대학교 (University of California, Berkeley)의 박사후 연구원 인 Boyce Chang은 아이오와 주에서 박사 학위를 받았습니다.
마틴 투오 마틴 투오. 크레딧 : Iowa State University
연구팀은 화학적으로 안정화 된 매끄러운 산화물 껍질로 덮인 입자로 합성 된 갈륨, 인듐 및 주석의 액체 금속 합금으로 시작했습니다. 입자가 가열됨에 따라 표면이 두껍게되고 굳어지고 더 고체처럼 행동하기 시작합니다. 결국 표면이 깨져 내부의 액체 금속이 표면에 닿게됩니다. 가장 반응성이 높은 갈륨이 먼저 돌파됩니다. 더 많은 열이 표면에 인듐을 가져옵니다. 그리고 화씨 약 1,600 도의 가장 높은 열은 주석의 작은 꽃을냅니다. 연구자들은이 논문에서``하층에서 표면으로의 이동은 액체 금속 입자가 열 자극 하에서 그 구성을 지속적으로 뒤집을 수있게한다. Thuo는“카멜레온이 환경의 색상에 반응하는 것처럼 입자는 특정 수준의 열에 반응하고 온도를 기준으로 특정 요소를 방출합니다. "그래서 우리는 이것이 카멜레온 금속이라고 말하지만 파충류처럼 색이 아닌 열에 반응합니다." Kiarie는 금속 입자가 매우 제어 된 환경에 반응한다고 말했다. 시간, 온도 및 산소 수준은 연구원에 의해 신중하게 제어된다. 이를 통해 연구원들은 입자의 정확한 표면 질감을 예측하고 프로그래밍 할 수 있습니다. Martin은이 기술이 촉매로서의 금속 성능 또는 화합물 흡수 능력을 미세 조정하는 데 사용될 수 있다고 말했다. 연구원들은 또한이 기술이 다른 금속 합금과 함께 작동 할 것이라고 말했다. Thuo는“이것들은이 재료들에 고유하지 않습니다. “이것은 일반적으로 금속의 거동입니다. 동일한 처리를받는 다른 금속이이를 수행해야합니다. 이것은 금속의 보편적 특성입니다.” Thuo는 카멜레온 금속을 매우 흥미롭고 유용한 기술로 만들 수 있습니다.“스마트 재료에 대해 이야기 할 때 폴리머가 떠 오릅니다. “그러나 금속도 그렇게 할 수 있습니다. 그러나 그것은 큰 짐승입니다. 길들이는 법을 알아야합니다.”
참조 :“Chameleon Metals : 액체 금속 표면의 자율 나노 텍스처링 및 조성 역전”Andrew Martin, Winnie Kiarie, Boyce Chang 및 Martin Thuo, 2019 년 11 월 19 일 , Angewandte Chemie . DOI : 10.1002 / anie.201912639
.혁신적인 '로보 틱 대장 기술'기술로 미국 제조업을 부활시킬 수있다
주제 : 오하이오 주립대인기로봇 공학대화 작성자 : GLENN S. DAEHN, OHIO STATE UNIVERSITY 2020 년 1 월 12 일 공장 로봇 용접 로봇은 이미 공장에서 제품을 조립하고 용접합니다. 그들은 또한 부품 자체를 만들 수 있습니까?
분명하지는 않지만 제조 기술과 혁신 사이에는 밀접한 관련이 있습니다. Elon Musk는 종종 "기계를 만드는 기계"를 우주 및 자동차 비즈니스에서 실질적인 수단으로 이야기합니다. 저렴하고 확장 성이 뛰어난 프로세스를 사용하면 Space X는 NASA의 구식 제조 방법으로는 생각할 수없는 속도로 예산에 대한 미션을 시작할 수 있습니다. 새로운 Tesla Cybertruck의 정통 디자인은 금속 시트를 구부리고 접는 것을 선호하는 "다이 스탬핑"금속을 사용하지 않는 단순화 된 제조 공정을 활용하는 것으로 보입니다.
테슬라 사이버 트럭 Tesla는 제품을보다 빠르고 효율적으로 제작하는 방법으로 제조에 막대한 투자를 해왔습니다. 새로 공개 된 Cybertruck의 디자인은 부분적으로 Tesla의 생산 계획에 의해 주도됩니다. 크레딧 : Tesla Motors
이제 "로보 틱 대장 기술"이라는 새로운 제조 방법은 고품질 구조 부품의 제조 방식을 혁신적으로 변화시켜 새로운 수준의 맞춤형 맞춤형 제품을 만들 수 있습니다. 저는 미국 제조업을 부활시키는 데 도움이 될 수있는 기술인이 프로세스를 개발하는 느슨한 연합의 일원입니다. 오늘날의 기술 금속 부품은 터빈 엔진과 같은 운송, 광업, 건설 및 발전 장비에서 모든 종류의 고성능 및 안전에 중요한 응용 분야에 사용됩니다. 대부분은 수십 년 동안 크게 변하지 않은 소수의 고전적인 제조 공정 중 하나를 사용하여 만들어집니다. 가공은 원하는 모양을 얻기 위해 원료를 잘라냅니다. 주조는 용융 금속을 금형에 붓는 단계; 및 금속을 변형시키고 압착하여 새로운 형태로 성형하는 단계를 포함한다. 주조 및 성형 단조는 일반적으로 설계 및 제조에 상당한 시간과 비용이 소요될 수있는 맞춤형 금형 또는 다이가 필요하지만 일단 가동되면 매우 생산적입니다. 부품은 재현성이 높은 특성으로 저렴합니다. 이것이 너트와 볼트가 저렴하고 신뢰할 수있는 이유입니다.
금속 부품 제작 방법 전통적인 금속 제조 기술. 크레딧 : Glenn S. Daehn, CC BY
제 2 차 세계 대전 직후, 디지털 제조는 금속 블록에서 모든 종류의 형상을 절단하는 컴퓨터 수치 제어 가공을 통해보다 민첩한 생산을 시작했습니다. 새로운 컴퓨터 프로그램을 시작하는 것만 큼 다른 구성 요소를 만드는 것이 간단했습니다. 컴퓨터 수치 제어 가공의 일반적인 단점 중 하나는 "파운드 투 구매"비율이며, 1,000 파운드 티타늄 블록을 조각하여 100 파운드 항공 우주 부품을 생산할 수 있습니다. 비용이 많이 들고 환경이 낭비되지만 새로운 투자가 필요하지 않으며 리드 타임이 짧습니다. 현재, 적층 제조라고도하는 3D 프린팅에 의해 그러한 부품을 제조하는 것에 대한 열의도있다. 이 프로세스는 또한 한 번에 한 층씩 부품을 만들어서 필요에 따라 컴퓨터 파일에서 부품을 만듭니다. 가공으로 만들 수없는 형태를 인쇄 할 수있어 냉각 또는 통신을위한 내부 통로가있는 새로운 형태를 만들 수 있습니다. 이러한 기술에는 장점이 있지만 단점도 있습니다. 그들은 종종 최고 수준의 강도 또는 인성을 생산하지 않으며 이러한 공정은 낭비입니다. 로봇과 대장간 대장장이가 만든 금속 도구는 종종 반죽 반죽과 같은 금속 가공이 구조를 더 미세하고 균질하게 만들기 때문에 전설적인 힘을 발휘합니다. 재료의 모양이 결정되면 나무가 결 방향을 따라 더 강해지 듯이 방향성 강도가 발달합니다. 그러나 인간 대장장이는 항공기 랜딩 기어 크기의 부품을 다루거나 우리의 경제에 필요한 부품을 만들기 위해 재현성 및 체력을 가질 수 없습니다. 로봇 대장장이의 아이디어는 새로운 디지털 기능으로 대장장이의 예술을 확장하는 것입니다. 부품은 프레스에 정확하게 위치하는 금속 조각을 반복적으로 그리고 점진적으로 형성함으로써 성형된다. 이 전동 프레스 또는 해머 시스템은 필요한 형태에 따라 공구를 교체합니다.
https://youtu.be/QflVRXLwsAw
재료의 변형 및 기계의 위치를 면밀히 제어하여 원료를 형성하는 로봇 장치의 개념 증명 시연.
부품 성형 프로세스를 자동화하지만 대장장이의 기본 접근 방식을 사용하여 기계는 더 큰 부품을 처리하고 사람보다 더 효율적이고 재현 할 수 있습니다. 이 새로운 접근 방식은 항공기, 선박, 잠수함 및 기관차 내부에 구조적 '뼈'를 효과적이고 일관되게 만들 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 또는 개념을 축소하여 개별화 된 의료용 임플란트를 만들 수도 있습니다. 기술은 어디에 적용됩니까? 2017 년 오하이오 주립대 학부생들이 하드웨어 및 소프트웨어를 기존의 컴퓨터 수치 제어 밀링 머신에 추가하여 제어 된 변형에 맞게 조정함으로써 로봇 대장 기술의 기본 개념이 2017 년에 입증되었습니다. 이 연구는 정부가 후원하는 컨소시엄 LIFT (내일을위한 경량 혁신)의 디지털 제어 변형 기반 성형의 주요 개념을 보여주기위한 25,000 달러의 도전에 대한 응답으로 이루어졌습니다. 그러나 그것은 시작에 불과했습니다. 오늘날, 금속을 독특한 안전에 중요한 품목으로 만드는 자율 기계를 갖추기 전에는 많은 연구와 개발이 남아 있습니다. 로봇 대장장이를 완전히 개발하려면 기술 합성이 필요합니다. 시스템은 성형되는 부품의 각 위치에서 재료의 모양, 온도 및 상태를 알 수 있어야합니다. 그런 다음 온도를 제어하여 올바른 구조와 특성을 생성 할 수 있어야합니다. 프레스는 로봇 제어로 필요한 곳에서 부품을 압착하여 부품을 조금씩 변형시켜야합니다. 또한 컴퓨터는 모양과 속성을 최적화하기 위해 다음 부품을 이동하고 타격하는 방법을 결정해야합니다. 이 모든 기본 기술은 빠르게 발전하고 있으며 최근로드 맵핑 연구에서 알 수 있듯이 유용하고 실용적인 제조 기술로 빠르게 통합 될 수있는 이유는 없습니다. 역사는 다양한 그룹이 모여 새로운 산업을 형성 할 때 그 혁신의 발상지 (아이디어를 비즈니스로 전환)가 장기적인 이점을 얻는다는 것을 보여줍니다. 자동차가 장착 된 디트로이트와 컴퓨터가 장착 된 실리콘 밸리가 확실한 예이지만 톨레도에는 유리 제조, 애 크론의 폴리머 엔지니어링, 미니애폴리스의 의료 기기 엔지니어링이 있습니다. 활발한 기술 클러스터의 최근 사례는 종종 미국 이외의 지역에 있으며, 개인 전자 제품 제조는 중국 심천, 중국의 첨단 반도체 장치를 중심으로 이루어집니다. 초기 군집은 무심했다. 후자는 일반적으로 신중하고 현명한 정책 결정의 결과입니다. 미국에서 태어나서 다른 곳에서 제조 된 훌륭한 기술의 예는 이미 많이 있습니다. 예를 들어, 스마트 폰의 많은 핵심 기술은 미국의 실험실에서 개발되었지만 이제는 전 세계로 생산이 확산되고 있습니다. 다음 혁신의 물결은 현재 공장의 인력과 개선으로 인해 기술이 깊은 곳에 위치 할 것입니다. 로봇 대장장이는 미국이 원한다면 지도자가 될 수있는 기회를 제공합니다. 이 선순환을 어느 곳에서나 유지하는 핵심은 공장 또는 기계를 만드는 기계를 개발하는 것입니다. 글렌 나 (Glenn S. Daehn), 오하이오 주립대 재료 공학과 폰타나 교수 원래 The Conversation 에 게시되었습니다 .대화
.음, 꼬리가 보인다
A&B, study(laboratory evolution, mainhotspot project)
B/http://www.mdpi.com/2072-4292/10/8/1261
A/https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0
https://pr.ibs.re.kr/handle/8788114/5556?mode=full
https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0
Park Soo-jin is a meteorologist. She is Lee Hyun Kyu's friend of the same age.
.Scanning Doppler Lidar를 이용한 행성 경계층 바람의 측정
박수진 1, 제1저자 연구원
박수진 1, 김상우 1 세 *OrcID, 박문수 2OrcID과 송창근 3 1 서울 대학교 지구 환경 과학부 08826 2 한국 외국어 대학교 대기 과학 연구소, 용인 17035 삼 울산 국립 기술 대학교 도시 환경 공학부 울산 44919 * 서신을 처리해야하는 작성자. 접수 : 2018 년 6 월 19 일 / 개정 : 2018 년 8 월 7 일 / 수락 : 2018 년 8 월 8 일 / 게시일 : 2018 년 8 월 10 일 (이 기사는 대기 경계층 특집 원격 감지 (Remote Sensing of Atmospheric Boundary Layer )에 속한다. 전체 텍스트 | PDF [4697 KB, 2018 년 8 월 11 일 업로드 됨] | 피규어
추상
유성 경계층 (PBL)에서 바람 프로파일의 정확한 측정은 수치 기상 예측뿐만 아니라 대기 품질 모델링에서도 중요합니다. 스캐닝 도플러 광 검출 및 거리 측정 (라이더) 측정을 사용하는 두 가지 바람 검색 방법을 비교하고 동시 라디오 존데 음향으로 검증했습니다. 17 개의 라디오 존데 (radiosonde) 사운드 프로파일을 비교해 보면 사인 피팅 방법이 더 많은 수의 데이터 포인트를 검색 할 수 있다는 것을 보여 주었지만 특이 값 분해 방법은 바이어스 (0.57 ms -1 )와 평균 제곱근 오차 (1.75 ms -1)와 라디오 존데 soundings. 속도 방위각 디스플레이 스캔을 얻기 위해 방사 속도의 평균 시간 간격을 15 분으로 늘리면 소음에 대한 평균 신호 효과로 인해 라디오 존데 소리와 더 잘 일치하게됩니다. 나란히 놓인 윈드 도플러 라이더와 에어러솔 미사 산란 라이저에서 동시에 측정 한 결과 PBL 바람의 시간적 변화와 PBL 내 에어러솔의 수직 분포가 나타났다.
https://www.mdpi.com/2072-4292/10/8/1261
참고.
https://scitechdaily.com/harvard-scientist-connects-the-dots-in-fin-to-limb-evolution/
https://phys.org/news/2019-09-black-hole-center-galaxy-hungrier.html
https://phys.org/news/2019-09-programmable-swarmbots-flexible-biological-tools.html
https://phys.org/news/2019-10-hard-ceramic-tough-steel-newly.html
http://www.sci-news.com/astronomy/earth-sized-exoplanet-habitable-zone-red-dwarf-toi-700d-07991.html
또 다른 모델은 TOI-700d를 구름이없는 전 지구의 현대 지구 버전으로 묘사합니다. 별빛이 행성의 대기를 통과 할 때 이산화탄소와 질소와 같은 분자와 상호 작용하여 스펙트럼 선 (spectral line)이라고하는 독특한 신호를 생성합니다.”또한 과학자들은 TOI-700d의 20 가지 모델 버전에 대해 시뮬레이션 된 스펙트럼을 생성했습니다.
.인공 지능 시스템은 양자 역학의 기본 법칙을 배웁니다
주제 : 인공 지능기계 학습인기양자 역학대학 워릭 으로 워릭 대학 2020년 1월 12일 인공 지능 양자 역학 딥 머신 러닝 방법으로 분자의 기능 및 분자의 전자적 특성 예측 가능 이 알고리즘은 약물 분자 또는 새로운 물질의 설계에서 미래의 시뮬레이션 노력을 크게 가속화시킬 수 있습니다.
인공 지능을 사용하여 분자 파 기능 및 분자의 전자적 특성을 예측할 수 있습니다. 워릭 대학 (University of Warwick), 베를린 기술 대학 (Technical University of Berlin) 및 룩셈부르크 대학 (University of Luxembourg)의 연구팀이 개발 한이 혁신적인 AI 방법은 약물 분자 또는 신물질의 설계 속도를 높이는 데 사용될 수 있습니다. 인공 지능과 기계 학습 알고리즘은 일상적으로 구매 행동을 예측하고 얼굴이나 필기를 인식하는 데 사용됩니다. 과학 연구에서 인공 지능은 과학적 발견을위한 중요한 도구로 자리 매김하고 있습니다. 화학에서 AI는 양자 시스템의 실험 또는 시뮬레이션 결과를 예측하는 데 중요한 역할을했습니다. 이를 달성하기 위해서는 AI가 기본 물리 법칙을 체계적으로 통합 할 수 있어야합니다. 베를린 공과 대학교 (University of Berlin)와 룩셈부르크 대학을 포함한 워릭 대학교 (University of Warwick)가 이끄는 학제 간 화학자, 물리학 자 및 컴퓨터 과학자들로 구성된 팀은 분자의 양자 상태를 예측할 수있는 딥 머신 학습 알고리즘을 개발했습니다. 분자의 모든 특성을 결정하는 파동 함수. AI는 Nature Communications에 발표 된 '분자 파 기능을위한 심층 신경망을 갖춘 기계 학습 및 양자 화학 통합' 논문에 나와있는 것과 같이 양자 역학의 기본 방정식을 푸는 방법을 학습함으로써이를 달성합니다 . 기존의 방식으로 이러한 방정식을 해결하려면 의료 및 산업 응용 분야를위한 새로운 목적으로 제작 된 분자의 계산 설계에 병목 현상 인 대규모 고성능 컴퓨팅 리소스 (수개월의 컴퓨팅 시간)가 필요합니다. 새로 개발 된 AI 알고리즘은 랩톱이나 휴대폰에서 몇 초 내에 정확한 예측을 제공 할 수 있습니다. 워릭 대학 화학과의 라인 하르트 마우어 박사는 다음과 같이 언급했다. “이는 3 년의 공동 노력으로, 파동 함수의 모양과 행동을 포착 할 수있을 정도로 유연한 인공 지능 알고리즘을 개발하기위한 컴퓨터 과학 노하우와 양자 화학을 처리하고 나타내는 화학 및 물리학 노하우가 필요했습니다. 알고리즘에서 관리 할 수있는 형태의 데이터” 이 팀은 양자 물리학의 기계 학습 주제에 대해 IPAM (UCLA)의 학제 간 3 개월 간의 친교 프로그램 중에 함께 모였습니다. 베를린 기술 대학의 소프트웨어 공학 연구소 이론 컴퓨터 과학에서 교수 박사 클라우스 로버트 뮬러는 추가 : "그것은 즉, AI 방법을 효율적으로 분자 양자의 가장 어려운 부분을 수행 할 수 있습니다 같이이 학제 간 연구가 중요한 진전이다 시뮬레이션. 향후 몇 년 안에 AI 분석법은 계산 화학 및 분자 물리학에서 발견 과정의 필수 부분을 확립 할 것입니다.” 룩셈부르크 대학의 물리 및 재료 연구 부서의 Alexandre Tkatchenko 박사는 “이 작업을 통해 분자의 전자적 및 구조적 특성을 동시에 조정하여 원하는 적용 기준을 달성 할 수있는 새로운 수준의 화합물 설계를 가능하게합니다.”
참고 자료 : KT Schütt, M. Gastegger, A. Tkatchenko, K.-R.의“분자 파 기능을위한 심층 신경망을 통한 기계 학습 및 양자 화학 통합” 뮬러 및 RJ Maurer, 2019 년 11 월 15 일, Nature Communications . DOI : 10.1038 / s41467-019-12875-2
.3 차원 종양 클러스터를 구축하는 노화 종양 세포
논문저자 이현규1, 논문저자 고려대 이현규 Hyun-Gyu Lee1,
June Hoan Kim 2, Woong Sun 2, Sung-Gil Chi3, WonshikChoi 1,4 & Kyoung J. Lee1 ,Scientific Reports volume 8 , 문서 번호 : 10503 ( 2018 ) | 인용문 다운로드 추상 세포 노화 (영구적 인 세포주기 정지)는 생물학적 유기체에 대한 유익한 중요성이 아직 탐구되기 시작한 공통적 인 흥미로운 현상입니다. 다른 한편으로는, 노화 세포는 그들 주위의 조직 구조를 변형시킬 수있다. 무한히 증식 할 수있는 능력을 가진 종양 세포는 그 현상으로부터 자유롭지 못합니다. 여기에 우리는 유방암 식민지의 고밀도 단일 층에있는 노화 세포가 주변에있는 비 노화 세포의 집합 센터 역할을하는 놀라운 관찰을보고합니다. 결과적으로, 노화 세포는 융합 성인 2D 종양 층에서 국소화 된 3D 세포 - 클러스터를 활발히 형성한다. 놀라운 현상을 뒷받침하는 생물 리 학적 메커니즘은 주로 유사 분열 세포 반올림, 동적 및 차동 세포 부착 및 세포 주 화성을 포함한다. 이러한 몇 가지 생물 물리학 적 요소를 통합함으로써 우리는 세포 Potts 모델을 통해 실험 관측을 재현 할 수있었습니다.
소개
세포 노화는 증식하는 세포가 완전한 성장 억제에 들어가고 그 체적을 극적으로 팽창시키는 (일반적으로, 2 차원 기질에서 튀긴 알 의 형태로) 생물체에서 공통적 인 현상이다 . 이 세포 상태의 근원은 강하게 연구되어왔다. 그러나 그 기본 메커니즘은 명확하지 않다. 1 , 2. 중요하게 노화 세포는 노화 관련 분비 표현형 (SASPs)으로 총체적으로 분류되는 다수의 분비물을 통해 그 이웃과 상호 작용한다. 이러한 분비 표현형은 생물에 부정적인 영향을 미치는 다양한 생물학적 과정에 관여하는 것으로 알려져있다. 예를 들어, 주위의 악성 종양 세포의 성장을 자극하는 친 염증성 사이토 카인과 케모카인이 그 중 3 개 , 4 개 입니다. 노화 세포의 축적은 또한 나이 - 관련 질환과 같은 더 많은 유기체 레벨 부작용과 연관된 5. 특히 조직 개조를 촉진 할 수도 있습니다. 예를 들어, 일부 세포 노화 따라서 암세포의 침윤 촉진 소프 주변 조직 구조를 만드는 세포 외 매트릭스 저하 프로테아제를 분비 6 , 7 , 8 . 한편, 노화 세포에 대한 유익한 효과에 대해서도 최근 논의된다. SASP는 배아 패터닝 9 , 10 및 상처 치료 11에 기여하는 단백질을 포함 합니다. 그럼에도 불구하고 이러한 조직 재생 효과가 SASP에 의해 생물 물리학 적으로 조율되는 방법의 정확한 성격은 특히 조직에 대한 개별 세포의 규모에서 많이 연구되어야합니다. 이 논문에서는 단일 클론 세포주 인 MDA-MB-231 (널리 사용되는 악성 유방암 세포주)의 시험 관내 배양을 바탕으로 초기 시딩 및 이웃 노화 방지와의 상호 작용에서 신생 세포의 출현을 신중하게 분석합니다 세포. 놀랍게도, 불멸화 된 종양 세포조차도 노화를 일으키는 것으로 나타났습니다 12 . 더 흥미 진진한 것은 노화 된 MDA-MB-231 세포가 인접한 종양 세포에 대한 인력의 중심 역할을하여 처음에 2 층 (2D) 콜로니의 단층에서 3 차원 (3D ) 세포 클러스터. 우리는 전환 이 시험 관내 에서 명확한 것으로 나타남을 본다.예를 들어 노화 세포가 조직 개질에 관여 할 수있는 사례. 또한 몇 가지 필수 메커니즘만으로 통합 된 컴퓨터 모델을 통한 관찰에 대한 경험적 설명을 제공합니다. Metropolis kinetics에서 작동하는 셀룰러 Potts 모델 (CPM)은 세포 부피의 보존, 유사 분열 세포 반올림 (결과적으로 세포 - 환경 유착의 동적 강도)과 같은 생물 물리학 적 과정을 재현하는 것을 목표로하며, 세포의 주 화성 운동. 실험 결과 MDA-MB-231 세포 배양 물 (처음에는 직경 2mm의 디스크 영역에 균일하게 도금 된 합류 단일 층 (confluent mono layer),도 1a 참조, 방법에 대한 자세한 내용 참조)은 다수의 노화 세포가 전체 집단으로 무작위로 출현한다 시간이 지남에 따라 증가한다 (그림 1b ). 그들은 '튀긴 계란'형태로 쉽게 식별 할 수 있습니다 (그림 1c ). 노화 된 상태로 들어가는 세포의 몸체는 꽤 합류하는 인구 내에서도 거대한 지역을 차지하기 위해 며칠 동안 측면으로 팽창합니다 (그림 1c ). 완전히 개발 노화 세포의 점유 면적이 현저하게 다른 하나에서 다를 수 있지만, 일반적으로 1.4 × 10 종종 크고 매우 큰 수 5 μ m (2) (도. 참조 1D를) - 전형적인 비 노화 세포보다 약 3 배 더 크다. 반면에 노화 세포의 몸은 ~ 2 μ m 만큼 얇 습니다 (그림 1e 의 두 측면보기 참조 ). 신체는 f-actin의 조밀 한 네트워크에 의해 구조적으로 잘 유지됩니다 (그림 1e 의 상단 그림 참조 ). 세포가 갑자기 파열되어 대사 과정을 끝낼 때까지 끊임없는 시공간 파동이 몸 전체에 나타나며 핵쪽으로 향하게됩니다.
https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0
https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0.pdf
.두 방향으로 나타난 우주 MAGICSUM THEORY
오늘, 2019년 12월 2일 새벽에 내꿈에서인지 잠깐 스쳐간 과학적인 착상내지 자각인지 알 수는 없지만, 빅뱅은 크게 두 방향으로 시작되었다는 이미지를 접했다. 하는 물질의 질량을 가진 중력의 우주이고 다른 하나는 zerosum state을 가진 질량이 없는 우주이다. 질량이 있어도 질량이 zero인 상태의 우주가 현존우주와 공존한다고 보여지며 이는 구조체해법으로 우주가 설명된다는 가설의 정의일 수도 있다. 이론적으로 수억조 방진의 동일한 값에 ALL DISPLAY가 가능한 것으로 이를 물질 현상에 적용 한다면 사방 10킬로 이내 폭우의 빗방울의 갯수를 완벽하게 균형해석 할 수 있다는 의미 이다. 그뿐인가 불연속적 혼재된 물질의 분포, 현존하는 인구수의 균형적 설명이 가능 하므로써 우연성을 과학적으로 접근하는 일대 학문적 지적 변화를 가져온다. 마방진의 구조체 해법에 의한 수배열의 이론적 실증적 발견이 시사하는 바는 고도의 과학문명이 발달 되었다 하는 현대 학문으로 보아도 생소하고 미지의 영역이다. 수없이 많은 點色과 2진 디지탈 단위의 정보 사회에서 조화와 균형의 원칙이 표준화 되지 않았다는 건 앞으로 설정 되어야 하는 대상을 찾지 못한 탓이다. 그곳 앞에 본인은 단정적으로 마방진의 원리를 제시 하는 바이다. 마방진으로 본 세계관에 의하여 인류와 우주역사는 재해석된다는 뜻이며 이 과제는 미래가 끝나도 영원히 변하지 않을 것이다.
보기1.
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bddbcbdca
보기1.은 18방진을 구조체 해법으로 풀어서 절대값 zero sum을 이룬 모습의 9ss(soma structure)이다. 우선, 임의적인 선택의 9 ss는 무수히 만들어지고, 단지 보기1.에서만 2^42=4조3980억4651만1104개의 초순간적 수배열 變形群을 얻을 수 있다. 이는 미세 물질구조의 매카니즘에 적합하게 대응한 마방진의 時空間的 완벽한 변환유추 해석이며 균형조화의 극치이다. 우주가 무질서해 보이고 복잡한듯 하나, 매직섬이론에 의하면 전체적인 조화와 균형.질서의 대통일장이다. 보기1.은 샘플에 지나지 않고 보기2.을 만든다면 9googol ss의 작성도 가능하고 우주전체를 소립자 단위 질량의 매직섬으로 설명할 수도 있다.
.최신 가설 1.(신규 논문작성의 초안 수집 중)
<p>Example 2. 2019.12.16</p>
I've known that oms is the lowest unit. However, when ms is decomposed into oms, it is not completely decomposed into the lowest oms. So, while searching for a way to further decompose, I came up with the missing oms and predicted that the synthesized oms would be the decomposing factor. Introduced in
In the atom of matter there are small populations of particles. It feels like you are inside the oms, the unit of magic square. It is presumed that a large number of objects, or the space-time of space, began with the missing oms, and harmonized and balanced with a huge order.
Exhibit 1 is a full decomposition of the fourth quadrilateral with oms (original magic square). This is just a sample of infinite squares. The 100 billion trillion atomic atoms by the structure solution are now interpreted as elementary particles. Now, the Magic Island theory, which is interpreted as magic square, has entered the realm of quantum mechanics.
oms가 최하위 단위인줄 그동안 알았다. 하지만, ms을 oms로 분해하여 보면, 최하위 oms로 완전 분해되질 않았다. 그래서 더 분해할 방법을 찾던 중, 결손 oms를 착상해냈고 이들이 합성되어진 oms가 바로 분해인자일 것이란 예상을 하고 이를 실제 나타내보니, 예측대로 정확히 어제 2019년 12월30일에 확인하고 오늘 12월31일에 소개하는 바이다.
물질의 원자안에는 소립자 군집들이 존재한다. 마치 마방진의 단위인 oms의 내부로 들어간 기분이다. 수많은 물체가 혹은 우주의 시공간이 바로 결손 oms로 시작되어 거대한 질서와 조화.균형을 이룬 것으로 추정된다.
보기1.은 4차 마방진을 oms(original magicsquare)로 완전분해한 모습이다. 이는 무한차 마방진의 샘플에 지나지 않다. 구조체 해법에 의한 천억조 규모의 물질 원자는 이제 소립자 단위로 해석하는 단계에 이르렀다는 함의이다. 이제 마방진으로 해석하는 매직섬이론이 양자역학의 영역까지 들어간 것이라 평할 수 있다.
“The fact that our universe expands was discovered almost 100 years ago, but exactly how this happened, scientists realized only in the 90s of the last century, when powerful telescopes (including orbital telescopes) appeared and the exact era of cosmology began. In the process of observing and analyzing the acquired data, the universe appeared to expand not only by expansion but by acceleration, which began three to four billion years after the birth of the universe. ” It was believed to be filled with ordinary substances, such as comets and very lean gas. But if this is the case, expansion expansion is against the law of gravity. That is, the bodies are attracted to each other. Gravity tends to slow the expansion of the universe, but it cannot accelerate.
“우리 우주가 팽창한다는 사실은 거의 100 년 전에 밝혀졌지만, 정확히 어떻게 이런 일이 일어 났는지 과학자들은 강력한 망원경 (궤도 망원경 포함)이 나타 났고 정확한 우주론 시대가 시작된 지난 세기의 90 년대에만 깨달았습니다. 획득 한 데이터를 관찰하고 분석하는 과정에서 우주는 단순히 확장되는 것이 아니라 가속으로 확장되는 것으로 나타 났으며, 이는 우주가 탄생 한 후 30 ~ 40 억 년에 시작되었습니다.” 오랫동안 우주는 별, 행성, 소행성, 혜성 및 매우 희박한 은하계 가스와 같은 평범한 물질로 채워져 있다고 믿어졌습니다. 그러나 이것이 그렇다면 팽창 팽창은 중력의 법칙에 위배됩니다. 즉, 신체는 서로에게 끌립니다. 중력은 우주의 팽창을 늦추는 경향이 있지만 가속 할 수는 없습니다. 진공 상태에 아무것도 없기 때문에 이것이 불가능한 것 같습니다. 그러나 실제로 양자 이론에 따르면 입자는 끊임없이 나타나고 사라지고 공간의 특정 경계를 나타내는 판과의 상호 작용의 결과 (매우 중요 함) 매우 작은 인력이 발생합니다.
https://scitechdaily.com/astrophysicists-developed-a-new-theory-to-explain-dark-energy/
Getting people used to the idea may take a while. 사람들이 아이디어에 익숙해 지려면 시간이 걸릴 수 있습니다.
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