Microchip ra mắt MCU mới có thể tích hợp trực tiếp với Google Cloud

Ngày nay, chúng ta hoàn toàn không hề xa lạ với việc xử dụng các vi điều khiển để gửi dữ liệu lên nhờ WIFI. Ngay cả trước khi ESP8266 có nhiều cách để làm điều đó. Bây giờ Microchip đang tham gia vào cuộc chiến với một bảng mạch mới chỉ với $29 được gọi là AVR-IOT WG có chứa một chip vi điều khiển ATmega4808 8 bit và một bộ điều khiển WiFi và chip mã hóa dựa trên phần cứng để xác thực với Google Cloud.

Thiết bị có hỗ trợ cổng micro usb để cấp điện cũng như debug. Có một số đèn LED và nút cùng với cảm biến ánh sáng và cảm biến nhiệt độ. ATmega4808 là bộ điều khiển chính, một bộ điều khiển ATWINC1510 WiFi (một mô-đun thiết kế giống ESP8266), bộ xử lý mật mã ATECC608A, bộ sạc MCP73871 LiPo, bộ điều chỉnh điện áp MIC33050 và cảm biến nhiệt độ MCP9808.

Thiết bị có thể tương thích với AVR Studio hoặc MPLAB X IDE (Microchip mua Atmel). Tất nhiên, Atmel START hoặc MPLAB Code Configurator cũng có thể được sử dụng để cấu hình cho thiết bị. Ngoài ra còn có một trang web riêng cho AVR-IoT cho phép bạn tích hợp thiết bị của bạn với Google Cloud.

 

Nguồn: NEW AVR-IOT BOARD CONNECTS TO GOOGLE

Phát hiện nguồn lớn chất gây suy giảm tầng ozon

Hợp chất, cacbon tetraclorua, góp phần vào sự phá hủy tầng ozon của Trái đất ( tầng ozon bảo vệ chúng ta khỏi bức xạ cực tím có hại)

Việc sản xuất cacbon tetraclorua đã bị cấm trên toàn thế giới kể từ năm 2010 . Tuy nhiên, các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng lượng phát thải toàn cầu đã không giảm như mong đợi, với khoảng 40.000 tấn vẫn được thải ra mỗi năm.

Nguồn gốc của các phát thải này là một câu hỏi bí ẩn đối các nhà nghiên cứu trong nhiều năm.

Cùng với các cộng tác viên từ Hàn Quốc, Thụy Sĩ, Úc và Mỹ, các nhà nghiên cứu tại Đại học Bristol đặt mục tiêu nhằm định lượng lượng khí thải từ khu vực Đông Á.

Để làm được điều này, họ sử dụng dữ liệu về nồng độ khí quyển trên mặt đất và trên không ở khu vực gần bán đảo Triều Tiên và hai mô hình mô phỏng vận chuyển chất khí trong khí quyển.

Kết quả của họ, được công bố trên tạp chí Geophysical Research Letters, cho thấy khoảng một nửa lượng phát thải carbon tetraclorua toàn cầu có nguồn gốc từ miền đông Trung Quốc từ năm 2009 đến năm 2016

Tác giả chính, Tiến sĩ Mark Lunt, thuộc Trường Hóa học của Đại học Bristol, cho biết: “Kết quả của chúng tôi cho thấy rằng lượng khí thải carbon tetraclorua từ khu vực Đông Á chiếm một tỷ lệ lớn khí thải toàn cầu và lớn hơn đáng kể so với một số nghiên cứu trước đây.”

“Không chỉ vậy, bất chấp việc cấm sử dụng cacbon tetraclorua trong sản xuất từ năm 2010, chúng tôi không tìm thấy bằng chứng cho sự giảm phát thải.”

Trên thực tế, phát thải từ một số khu vực nhất định có thể tăng nhẹ kể từ năm 2010. Các kết quả từ nghiên cứu cho thấy sự xuất hiện của một nguồn phát thải mới từ tỉnh Sơn Đông của Trung Quốc sau năm 2012.

Mặc dù kết quả của nghiên cứu này và các nghiên cứu trước đó ở châu Âu và Mỹ hiện nay đã giải thích một phần lớn sự phân bố khí thải cacbon tetraclorua toàn cầu, vẫn còn những khoảng trống lớn trong kiến thức của chúng tôi. Các báo cáo gần đây đã gợi ý rằng một lượng lớn khí này có thể được thải ra vô tình trong quá trình sản xuất các hóa chất khác như clo.

Tiến sĩ Matt Rigby, Reader trong Hóa học khí quyển tại Đại học Bristol và đồng tác giả, cho biết: “Kết quả của chúng tôi cho thấy vị trí của khí thải carbon tetraclorua. Tuy nhiên, chúng tôi vẫn chưa biết rõ quy trình nào hoặc ngành phải chịu trách nhiệm. Điều này là rất quan trọng bởi vì chúng tôi không biết liệu nó đang được tạo ra một cách cố tình hoặc vô ý.

“Có những khu vực trên thế giới như Ấn Độ, Nam Mỹ và các khu vực khác của châu Á, nơi mà lượng phát thải khí phá hủy tầng ôzôn có thể đang diễn ra, nhưng các phép đo khí quyển chi tiết tại đó vẫn còn thiếu.”

Hy vọng rằng nghiên cứu này hiện nay có thể được các nhà khoa học và nhà quản lý sử dụng để xác định nguồn gốc của những phát thải từ Đông Á. Nếu những phát thải này có thể tránh được/giảm thiểu, nó sẽ đẩy nhanh sự phục hồi của tầng ôzôn.

Nguồn bristol.ac.uk

Tử vong do ô nhiễm không khí ở Hoa Kỳ đã giảm gần một nửa trong khoảng thời gian từ năm 1990 đến năm 2010

Ô nhiễm không khí ở Mỹ đã giảm kể từ khoảng năm 1990, và một nghiên cứu mới được tiến hành tại Đại học North Carolina tại Chapel Hill cho thấy rằng cải thiện chất lượng không khí này đã mang lại lợi ích đáng kể cho sức khỏe cộng đồng. Nghiên cứu được công bố ngày 19 tháng 10 trên tạp chí Atmospheric Chemistry and Physics, phát hiện ra rằng các trường hợp tử vong liên quan đến ô nhiễm không khí đã giảm gần một nửa từ năm 1990 đến năm 2010.

Phân tích của nhóm nghiên cứu cho thấy tử vong liên quan đến phơi nhiễm với không khí ô nhiễm ở Mỹ giảm khoảng 47%, giảm từ khoảng 135.000 ca tử vong năm 1990 xuống còn 71.000 người trong năm 2010.

“Chúng ta đã đầu tư rất nhiều tài nguyên để làm sạch không khí,” Jason West, tiến sĩ, giáo sư về khoa học môi trường và kỹ thuật tại UNC Gillings School of Global Public Health, đồng tác giả. “Nghiên cứu này chứng minh rằng những thay đổi đó đã có tác động thực sự: số người chết mỗi năm do tiếp xúc với ô nhiễm không khí ngoài trời giảm đang giảm dần”

Nghiên cứu được dẫn đầu bởi Yuqiang Zhang, tiến sĩ, postdoctoral researcher tại Trường UNC Gillings và tại Cơ quan bảo vệ môi trường (EPA), các nhà nghiên cứu tại trường Đại học Duke,  phối hợp với West và một số nhà khoa học tại EPA.

Một số nghiên cứu gần đây cũng cho thấy việc giảm tử vong do ô nhiễm không khí, nhưng nghiên cứu này là duy nhất trong việc sử dụng mô phỏng máy tính trong 21 năm và khả năng ước lượng tử vong do ô nhiễm không khí mỗi năm.

Zhang, West và các đồng nghiệp đã phân tích nồng độ của hai chất gây ô nhiễm, gọi là PM2.5 và ozone, từ mô phỏng máy tính trong 21 năm trên khắp Hoa Kỳ. PM2.5 là các hạt rất nhỏ lơ lửng trong không khí từ các nhà máy điện, động cơ phương tiện, công nghiệp và một số nguồn thương mại và dân cư. Đường kính của những hạt nhỏ này nhỏ hơn 2,5 micromet, khoảng 3% đường kính của tóc người.

Sau đó, họ so sánh nồng độ PM2.5 và ozone tại các khu vực có người sống với nguyên nhân gây tử vong ở những khu vực đó, sử dụng dữ liệu từ Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa dịch bệnh (Centers for Disease Control and Prevention)  để ước lượng tử vong do ô nhiễm không khí trong một giai đoạn. Họ ước tính tử vong do bệnh tim thiếu máu cục bộ, bệnh nghẽn phổi mãn tính, ung thư phổi và đột quỵ liên quan đến PM2.5, và từ bệnh đường hô hấp cho ôzôn.

Bởi vì các yếu tố khác cũng ảnh hưởng đến tỷ lệ tổng thể của nguyên nhân gây tử vong, sự sụt giảm số ca tử vong không chỉ là kết quả của việc chất lượng không khí được cải thiện. Tuy nhiên, các tác giả nhận thấy rằng chất lượng không khí được cải thiện có khả năng làm giảm tử vong khoảng 40.000 trong năm 2010, so với con số tử vong nếu ô nhiễm không khí vẫn giữ nguyên từ năm 1990 đến năm 2010.

“Những cải thiện về sức khỏe có thể vẫn tiếp tục tăng lên sau năm 2010 do chúng tôi quan sát thấy rằng nồng độ chất ô nhiễm không khí vẫn đang tiếp tục giảm”, Zhang cho biết.

Nhóm nghiên cứu dự định sử dụng các bộ dữ liệu khác để phân tích các ca tử vong do ô nhiễm không khí kể từ năm 2010

Tuy nhiên, bất kể những cải thiện rõ ràng, ô nhiễm không khí vẫn là một vấn đề sức khỏe cộng đồng quan trọng ở Mỹ. Ước tính 71.000 ca tử vong trong năm 2010; tương đương với cứ 35 ca tử vong thì có 1 ca do ô nhiễm không khí – các ca tử vong đến từ tai nạn giao thông, các vụ nổ súng ..

“Mặc dù chúng tôi đã nhìn thấy một số thành công hữu hình, nhưng vẫn còn có người chết, và thách thức với sức khỏe cộng đồng vẫn đang còn đó”, West nói. “Chính sách mới của liên bang cắt giảm quy định ô nhiễm không khí có thể sẽ làm chậm sự cải thiện chất lượng không khí hoặc có thể làm cho chất lượng không khí tồi tệ hơn.”

Nghiên cứu được NASA tài trợ thông qua Nhóm Y tế và Khoa học Ứng dụng Chất lượng Không khí, trong đó West là một thành viên, và bởi EPA.

Nguồn sph.unc.edu

Mô hình hóa hệ thống Trái Đất đơn giản, hiệu quả

Hình ảnh của NASA về nồng độ ozone cao vào mùa xuân tại Canada và Bắc Cực.

Hình ảnh: Kurt Severance / Trung tâm nghiên cứu của NASA Langley

Một phương pháp mô hình hóa nhanh hơn, rẻ hơn có thể cải thiện sự hiểu biết của chúng ta về hóa học khí quyển và cung cấp một công cụ hữu ích để đánh giá rủi ro.

Để đánh giá các rủi ro từ xa đối với thực phẩm, nước, năng lượng và các tài nguyên thiên nhiên quan trọng khác, các nhà ra quyết định thường dựa vào các mô hình hóa hệ thống Trái Đất có khả năng tạo ra các dự báo đáng tin cậy về các thay đổi môi trường quy mô khu vực và toàn cầu.

Một thành phần quan trọng của các mô hình như vậy là sự biểu diễn hóa học khí quyển. Mô phỏng khí quyển sử dụng các cơ chế hóa học phức tạp hiện đại hứa hẹn sẽ đưa ra mô phỏng chính xác nhất về hóa học khí quyển. Thật không may các yêu cầu về kích thước vùng mô phỏng, độ phức tạp và các phép tính toán của chúng có xu hướng hạn chế để giảm thời gian  khoảng thời gian ngắn và cần một số ít kịch bản để giải thích cho sự không chắc chắn.

Gần đây, một nhóm các nhà nghiên cứu dẫn đầu bởi  MIT Joint Program on the Science and Policy of Global Change (Chương trình Hợp tác MIT về Khoa học và Chính sách Thay đổi Toàn cầu) đã đưa ra một chiến lược kết hợp các cơ chế hóa học đã được đơn giản hóa trong các mô phỏng khí quyển có thể phù hợp với các kết quả được tạo ra bởi nhiều cơ chế phức tạp hơn. Nếu được thực hiện trong mô hình hệ thống Trái Đất ba chiều, chiến lược mô hình hóa mới có thể cho phép các nhà khoa học và người ra quyết định thực hiện mô phỏng hóa học khí quyển nhanh, chi phí thấp, có thể thực hiện trong khoảng thời gian dài cùng với một loạt các kịch bản khác nhau. Khả năng mới này có thể cải thiện sự hiểu biết của các nhà khoa học về hóa học khí quyển và cung cấp cho các nhà ra quyết định một công cụ đánh giá rủi ro hữu ích.

Trong một nghiên cứu mới xuất hiện trên tạp chí European Geosciences Union journal Geoscientific Model Development, nhóm nghiên cứu đã tiến hành 3 mô phỏng ozon tầng đối lưu trong 25 năm bằng các cơ chế hóa học ở các mức độ phức tạp khác nhau trong khung mô hình hóa CESM CAM-chem được sử dụng rộng rãi và so sánh kết quả với quan trắc. Họ đã nghiên cứu các điều kiện mà tại đó kết quả mô phỏng bởi các cơ chế hóa học đơn giản hóa này phù hợp với kết quả đầu ra của cơ chế phức tạp nhất. Các nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng, đối với hầu hết các vùng và khoảng thời gian, sự khác biệt trong hóa học ôzôn mô phỏng giữa ba cơ chế này là nhỏ hơn so với sự khác biệt giữa giá trị quan sát và mô hình. Họ đã tìm thấy kết quả tương tự cho mô phỏng carbon monoxide (CO) và nitrous oxide (NO).

“Cơ chế hóa học đơn giản hóa nhất mà chúng tôi đã thử nghiệm, được gọi là Siêu nhanh, chạy nhanh gấp ba lần so với cơ chế phức tạp nhất (MOZART-4) trong khi hầu hết ra cùng một kết quả,” Benjamin Brown-Steiner, tác giả chính của nghiên cứu và cựu postdoc của MIT Joint Program and Department of Earth, Atmospheric and Planetary Sciences (EAPS) (Chương trình chung của MIT và Khoa học Trái đất, Khí quyển và Hành tinh (EAPS)). “Mức độ hiệu quả này có thể cho phép các nhà khoa học nghiên cứu một khía cạnh của hóa học khí quyển trong suốt thế kỷ 21, chạy mô hình đơn giản trong 100 năm và xác minh tính chính xác của nó bằng cách chạy mô hình phức tạp ở đầu, giữa và cuối thế kỷ này. ”

Brown-Steiner và các cộng sự của ông cũng khám phá cách sử dụng đồng thời các cơ chế hóa học với độ phức tạp khác nhau có thể giúp chúng ta hiểu thêm về hóa học khí quyển ở các mức độ khác nhau. Họ xác định rằng các nhà khoa học có thể thực hiện tuần tự các nghiên cứu hóa học khí quyển bằng cách phát triển các mô phỏng bao gồm cả cơ chế hóa học phức tạp và đơn giản hóa. Trong các mô phỏng như vậy, các cơ chế phức tạp sẽ cung cấp một biểu diễn đầy đủ hơn về các quá trình hóa học khí quyển phức tạp, và các cơ chế đơn giản hóa sẽ mô phỏng hiệu quả với khoảng thời gian dài hơn để hiểu rõ hơn về vai trò của sự biến đổi các yếu tố khí tượng và các nguyên nhân gây ra sai khác.

Brown-Steiner cho biết: “Bằng cách ghi nhận các kết quả được tạo ra bởi các cơ chế đơn giản hóa và phức tạp phân ra tại vùng, mùa hoặc khoảng thời gian cụ thể, bạn có thể xác định vị trí và khi nào yêu cầu mô phỏng hóa học phức tạp hơn và tăng độ phức tạp của mô hình.
Đó là một chiến lược mô hình hóa, hứa hẹn nâng cao sự hiểu biết của cả các nhà khoa học về khí quyển của trái đất và khả năng đánh giá các chính sách môi trường, các nhà nghiên cứu cho biết.

Noelle Selin, đồng tác giả của nghiên cứu, phó giáo sư thuộc MIT’s Institute for Data, Systems and Society and EAPS (Viện dữ liệu, hệ thống và xã hội và EAPS), cho biết: “Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy rằng các mô hình phức tạp hơn không phải lúc nào cũng hữu ích hơn cho việc ra quyết định. Các nhà nghiên cứu cần phải suy nghĩ nghiêm túc về việc liệu các phương pháp đơn giản hóa và hiệu quả như thế này có thể có thông tin như nhau với chi phí thấp hơn không.”

Cuối cùng, nghiên cứu có thể đưa ra các cơ chế hóa học khí quyển đơn giản hóa trong khung mô hình hóa hệ thống Trái Đất ba chiều. Khả năng này sẽ giúp các nhà khoa học và người ra quyết định mô phỏng dài hạn, tập hợp lớn (bao gồm nhiều kịch bản để đại diện cho một loạt các sự không chắc chắn trong các tham số mô hình hóa chính) mô phỏng 3-D của bầu khí quyển Trái Đất trong một khoảng thời gian hợp lý.

Ronald Prinn, giáo sư EAPS và đồng giám đốc chương trình, cho biết: “Hiện tại chúng tôi mô phỏng aerosol sulfat, ozone và những chất đóng góp quan trọng khác vào bức xạ cưỡng bức của các mô hình Trái Đất hai chiều mà chúng không đưa ra cấp độ chính xác như mong muốn.

“Cuối cùng, chúng tôi muốn đưa các cơ chế hóa học đơn giản hóa vào các mô hình ba chiều và chạy các cụm [nhiều kịch bản], nhưng khi chúng tôi đưa vào các quá trình hóa học 3-D đầy đủ, thời gian máy tính trở nên không thể tin được”, Prinn nói thêm. “Nghiên cứu này cho thấy rằng đối với tính toán bức xạ, kết hợp một cơ chế hóa học đơn giản hóa trong một hệ thống mô hình có thể nhận được sự đồng thuận đáng tin cậy giữa các cơ chế hóa học đơn giản hóa, cơ chế hóa học phức tạp và tập dữ liệu quan sát mặt đất”.

Source: news.mit.edu

Tại sao các phương tiện tự hành ở trang trại có thể ảnh hưởng đến cuộc sống con người nhiều hơn ở trên đường giao thông

Người tiêu dùng rất thích thú với lời giới thiệu về xe tự hành, vì chúng hứa hẹn sẽ mang lại những cải tiến lớn trong an toàn đường bộ, hiệu quả du lịch. Nhưng việc sử dụng hiện tại các công nghệ tự hành trong các ứng dụng công nghiệp, như trang trại và mỏ, cho thấy các phương tiện tự hành thực sự, hoàn toàn có thể được sử dụng ở những nơi khác trước khi xuất  hiện trên đường. Trong khi nhiều người trong chúng ta có thể không nhận ra điều đó, sử dụng phương tiện tự hành trong các trang trại sẽ mang lại lợi ích bằng hoặc nhiều hơn cho các chủ sở hữu, nhà điều hành và người tiêu dùng.

Có ba lý do cơ bản tại sao công nghệ tự lái sẽ tác động đến cây trồng một cách có ý nghĩa như đối với con người:

Lý do #1: Nhu cầu tăng năng suất

Đến năm 2050, sẽ có chín tỷ miệng ăn, và dự kiến ​​rằng sản lương thực sẽ cần phải tăng thêm khoảng 60% để đáp ứng nhu cầu này, nhưng số lượng đất sẵn có phục vụ trồng trọt sẽ hầu như không thay đổi. Chúng ta không thể đơn giản sư dụng nhiều đất vào canh tác như trong quá khứ. Thêm vào việc mở rộng đô thị này, yêu cầu xây dựng nhiều ngôi nhà hơn ở các cộng đồng nông thôn và đất nông nghiệp dường như ngày càng gia tăng. Kết quả là, nông dân ngày nay cần trang trại thông minh hơn, không đơn giản là nhiều mẫu đất hơn.

Cách tiếp cận truyền thống để đổi mới sẽ không đủ để đáp ứng thách thức này.

Công nghệ nông nghiệp tập trung vào canh tác cơ giới để tạo ra năng suất tăng, có nghĩa là nhiều cây trồng hơn có thể được trồng và thu hoạch trong cùng một khu vực. Tuy nhiên, những năm bùng nổ dân số có nghĩa là có nhiều miệng ăn hơn, và cơ giới hóa một mình không còn có thể bắt kịp. Các máy móc mạnh mẽ hơn sử dụng các thiết bị lớn hơn, tăng năng suất bằng cách làm nhiều hơn trong cùng một khoảng thời gian. Tuy nhiên, nhiệm vụ này không thể tiếp tục theo cấp số nhân; hơn nữa, những gì nông nghiệp đạt được về tốc độ, nó thường hy sinh về độ chính xác và độ tin cậy.

Tổ chức Y tế Thế giới ước tính có hơn một triệu người mất mạng vì tai nạn giao thông mỗi năm, do đó, hứa hẹn giảm con số này thông qua việc  xe tự hành là vô cùng quan trọng. Nhưng sự cần thiết, và những tác động tiềm tàng, của sự đổi mới mới trong nông nghiệp có thể cứu sống nhiều triệu người.

Lý do # 2: Thách thức lao động đang nổi lên

Tỷ lệ lực lượng lao động trên toàn thế giới trong nông nghiệp đã giảm liên tục trong nhiều thế kỷ, và đặc biệt chưa đến 5% dân số ở các nước bán cầu Bắc làm việc trong các trang trại. Nhiều công việc truyền thống đã được thay thế bằng những tiến bộ trong công nghệ (một số trang trại đã sử dụng phương tiện truyền thông [V2V] và [V2X] trong hơn 15 năm) và được thúc đẩy bởi yêu cầu năng suất đã nói ở trên.

Năm 1996, Case IH giới thiệu một khái niệm hoàn toàn mới, được gọi là canh tác chính xác, là một phần của tia sáng cho cuộc cách mạng nông nghiệp vĩ đại thứ ba; về bản chất, đó là công nghệ được sử dụng để trang trại trơ nên ‘thông minh hơn’, không chỉ ‘nhiều hơn’, bằng cách cho phép nông dân và doanh nghiệp nông nghiệp phân tích sản lượng của họ một cách chính xác và xem chính xác lĩnh vực nào của họ cần hỗ trợ để tạo ra sản lượng cao nhất.  Băng cách xác định chính xác lượng phân bón, thủy lợi, hoặc thậm chí nhiều loại hạt giống được gieo trong một khu vực cụ thể, nông dân không chỉ có thể tối ưu hóa đầu vào mà còn tối đa hóa năng suất của toàn bộ ruộng.

Các máy móc ngày nay, bao gồm máy kéo, máy gặt đập liên hợp và máy phun, không chỉ tuân theo tín hiệu chỉ dẫn được cung cấp bằng GPS và thông tin chi tiết dữ liệu lớn, mà sử dụng chúng để giúp lái các thiết bị; các lệnh nhận được qua ăng-ten trên bo mạch được chuyển đổi thông qua các nền tảng phần mềm tiên tiến vào đầu vào lái xe, cho phép sử dụng nó để ‘đồng lái’ máy của họ (và sử dụng viễn thông tiên tiến để quản lý vị trí và chuyển động của toàn bộ máy móc).

Nhưng phần lớn các nước đang phát triển vẫn chưa được hưởng lợi từ những đổi mới này, và canh tác vẫn còn rất nhiều lao động, ngay cả khi cơ hội việc làm mới đã dần dần chuyển sang lĩnh vực dịch vụ. Thách thức mới nổi này cần phải được khắc phục nếu nhu cầu thực phẩm của thế giới sẽ được đáp ứng, có nghĩa là cần có một yêu cầu phát triển để vượt qua những trở ngại đáng kể để thực hiện nó (thiếu cơ sở hạ tầng, cũng như tác động kinh tế và xã hội).

Lý do #3: Các cơ hội cải tiến lớn hơn và đa dạng hơn, giúp cho các phương tiện tự hành thông minh hơn

Đối với các phương tiện tự hành có trí tuệ nhân tạo (“AI”) cần thiết để đưa ra quyết định đáng tin cậy (gọi là “agency”), chúng phải sử dụng cái gọi là “học máy” để có thể thử nghiệm mọi biến có thể trong mọi tình huống có thể tưởng tượng được; các máy tính ngày nay làm điều này bằng một quá trình đánh giá được gọi là “trải nghiệm phát lại”, với hy vọng hiểu biết và quen thuộc với mọi hoàn cảnh và do đó, cho phép AI thực hiện các quyết định đúng đắn.

Đó là lý do tại sao có một trăm chiếc xe tự lái và những thử nghiệm thành phố thông minh đang được tiến hành trên khắp thế giới; xe hơi là học cách nhận ra con người, vật thể và dấu hiệu thông qua sự khác biệt về ánh sáng và vị trí. Thách thức dường như gần như không thể vượt qua, phức tạp và vượt qua nó sẽ mất thời gian.

Sự phức tạp trên một trang trại thậm chí còn lớn hơn, có lẽ đáng ngạc nhiên, đại diện cho nhiều cơ hội hơn để thực hiện các cải tiến.

Không giống như đường cao tốc hoặc đường phố trong đó chuyển động được xác định và kiểm soát, không có hai trường nào giống nhau; trên thực tế, chúng không chỉ khác nhau về mặt địa hình, bụi, thực vật, và các lỗ, mà trong các lĩnh vực có thể có nhiều khác biệt, lớn và nhỏ. Thêm điều kiện thời tiết thay đổi và thời gian trong ngày và năm, và các biến có vẻ vô tận.

Tại sao đây lại là cơ hội? Thứ nhất, nhiều dữ liệu hơn có nghĩa là học nhanh hơn, vì nó làm cho mỗi thử nghiệm phong phú hơn và do đó, một máy thông minh hơn. Phức tạp cho một AI cho kiến ​​thức là một điều tốt, không phải là một điều xấu. Thứ hai, một hành trình mạnh mẽ đến tương lai tự lái có thể mang lại những hiểu biết sâu sắc hơn và nhanh hơn có thể áp dụng trong hiện tại (trong khi xe của bạn có thể cung cấp một số tính năng tự hành, như kiểm soát hành trình hoặc đỗ xe, thiết bị nông nghiệp có thể áp dụng dữ liệu cải thiện nhiều chức năng hơn).

Thứ ba, và có lẽ là hấp dẫn nhất, là khả năng chịu đựng sự không hoàn hảo của chúng ta: Sự thương mại để vận hành máy kéo không hoàn toàn “thông minh” có thể liên quan đến thương tổn cho con người, nhưng nhiều khả năng thiệt hại là tài sản hoặc cây trồng . Một chiếc xe tự lái hoạt động không hoàn hảo có khả năng gây thương tổn hoặc tử vong cao hơn nhiều, vì môi trường của nó có thể được lấp đầy bởi người đi bộ cũng như các lái xe và hành khách khác. Đáng buồn thay, chúng tôi đã thấy điều này xảy ra.

Nguồn Why autonomous vehicles on farms might impact consumers’ lives more than on the road

Dự án châu Âu để xây dựng các khung lập trình cho hệ thống siêu máy tính

EXA2PRO là một dự án ba năm được khởi động vào tháng 5 năm 2018 với 3,47 triệu euro tài trợ từ Ủy ban châu Âu. Ban cố vấn của EXA2PRO sẽ bao gồm các chuyên gia chính từ lĩnh vực tính toán hiệu năng cao và các sáng kiến ​​quốc tế có liên quan, chẳng hạn như Dự án Máy tính Exascale của Hoa Kỳ.

Dự án đang phát triển một bộ công cụ nhằm giải quyết những thách thức áp đặt bởi tính không đồng nhất tăng và đa dạng của các siêu máy tính các trung tâm và các hệ thống tính toán trong tương lai. EXA2PRO sẽ cung cấp một môi trường phát triển tích hợp tận dụng khả năng lập trình phần mềm cao cấp, cung cấp khả năng lập trình dễ dàng và hiệu suất thông qua việc khai thác mô hình song song đa ngôn ngữ. Ngoài ra, khung công tác EXA2PRO sẽ tích hợp các công cụ phân tích và tối ưu hóa phần mềm mới nhằm cải thiện chất lượng thiết kế của mã nguồn của các ứng dụng nhắm vào các trung tâm siêu máy tính và cho phép định lượng tác động kinh tế của cải tiến chất lượng mã nguồn.

Một bộ công cụ hoạt động như “trình cắm thêm” sẽ truy cập một biểu diễn trung gian có chú thích của mã nguồn của ứng dụng để áp dụng tối ưu hóa sẽ cung cấp quản lý tài nguyên hiệu quả, khả năng chịu lỗi và mã nguồn có thể duy trì. Hệ thống thời gian chạy EXA2PRO sẽ cung cấp quản lý tài nguyên hiệu quả dựa trên hiệu suất, cân bằng tải, hiệu quả năng lượng và các tiêu chí chịu lỗi.

Các thành phần của môi trường lập trình EXA2PRO sẽ được phát triển từ đầu trong suốt thời gian dự án hoặc chúng sẽ dựa trên các công cụ HPC sẽ được tăng cường và mở rộng để đáp ứng các yêu cầu tính toán đặc biệt. Một số công cụ này (ví dụ SkePU: nền tảng phát triển ứng dụng chạy song song trên đa lỗi tính toán và kết hợp nhiều GPUs; StarPU: trình cắm thêm GCC cấp cao của StarPU, API C / C ++ để tối ưu hóa tính toán song song) đã được sử dụng như các thành phần quan trọng trong môi trường lập trình HPC trong các dự án EC trước đây, chẳng hạn như FPEP PEPPHER và EXCESS.

nguồn: hpcwire.com

Ô nhiễm có ảnh hưởng đến thai nhi không?

Nghiên cứu mới đã phát hiện ra bằng chứng đầu tiên cho thấy ô nhiễm không khí có thể xâm nhập nhau thai của thai nhi qua phổi của người mẹ. Các nhà khoa học đã nhận thức được rằng việc tiếp xúc với chất lượng không khí kém có thể gây tổn hại cho bào thai chưa sinh, mặc dù nó vẫn chưa được biết chính xác đến mức nào. Nghiên cứu mới, được trình bày tại Hội nghị Quốc tế về Hội hô hấp Châu Âu hồi tháng trước, là người đầu tiên tìm thấy các hạt bụi bên trong nhau thai, cho thấy sự ô nhiễm này cũng có thể xâm nhập vào bào thai.

Một nghiên cứu đáng báo động

Trong nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu tại Đại học Queen Mary ở Luân Đôn đã kiểm tra thai của năm phụ nữ, tất cả đều vừa mới sinh con. Không có phụ nữ nào hút thuốc và cả năm đứa trẻ đều khỏe mạnh khi sinh. Các nhà khoa học đầu tiên đã phân lập các tế bào đại thực bào bên trong nhau thai, nó hấp thụ các hạt có hại như ô nhiễm không khí và vi khuẩn như là một phần của hệ thống miễn dịch của cơ thể.

Sau đó, họ đã sử dụng một kính hiển vi quang học để xác định 72 tế bào đen trong số 3.500 đã được kiểm tra. Khi dùng kính hiển vi điện tử mạnh hơn, các nhà khoa học có thể thấy rằng các tế bào tối có hình dạng giống như các hạt bồ hóng được chụp bởi các đại thực bào bên trong phổi người. Những đại thực bào này có thể lọc ra nhiều hạt có hại mà chúng ta hít vào – nhưng, không phải tất cả chúng, dẫn đến phỏng đoán rằng một số hạt bụi có thể xâm nhập vào chính thai nhi.

Tiến sĩ Norris Liu , một thành viên của nhóm nghiên cứu, cho biết: “Chúng tôi không biết liệu các hạt chúng tôi tìm thấy có thể chuyển sang thai nhi hay không, nhưng bằng chứng của chúng tôi cho thấy điều này thực sự có thể xảy ra” . “Chúng tôi cũng biết rằng các hạt không cần phải xâm nhập vào cơ thể của em bé để có tác dụng phụ, bởi vì nếu chúng có tác dụng trên nhau thai, điều này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến thai nhi.”

Bằng chứng gia tăng

Nghiên cứu mới nhất cho biết thêm một số nghiên cứu khác cho thấy rằng việc hít phải các hạt ô nhiễm sẽ gây ra rắc rối không chỉ cho phổi. Một cuộc điều tra gần đây đã tìm thấy mối liên hệ chặt chẽ giữa ô nhiễm không khí và tình trạng suy giảm , trong khi nhiều người khác đã chỉ ra cách tiếp xúc với chất lượng không khí kém trong thai kỳ có thể làm tăng nguy cơ sinh non, cũng như trọng lượng sơ sinh không tốt cho sức khỏe.

Kết quả của nghiên cứu QMU là bằng chứng cần thiết để chính phủ, doanh nghiệp và cá nhân phải làm nhiều hơn để cải thiện chất lượng không khí và giảm ô nhiễm liên quan đến giao thông . Ngoài các biện pháp cá nhân mà các bà mẹ mang thai có thể thực hiện để tránh tiếp xúc với chất lượng không khí kém, chính quyền địa phương phải bước và thực hiện hành động pháp lý để làm cho các thành phố và thị trấn của chúng ta an toàn hơn.

Giáo sư Mina Gaga, chủ tịch Hiệp hội hô hấp Châu Âu ERS cho biết: “Nghiên cứu này cho thấy một cơ chế có thể về cách trẻ bị ảnh hưởng bởi ô nhiễm trong khi được bảo vệ về mặt lý thuyết trong bụng mẹ”. “Chúng tôi cần các chính sách chặt chẽ hơn để có không khí sạch hơn để giảm thiểu tác động của ô nhiễm đối với sức khỏe trên toàn thế giới bởi vì chúng tôi đã thấy một dân số mới của thanh niên có vấn đề sức khỏe.”

Ô nhiễm ảnh hưởng đến bão tố như thế nào?

Một nghiên cứu mới đã tìm thấy rằng các hạt trong không khí gây ra bởi ô nhiễm có tác dụng khác nhau đến sấm sét nhiều hơn so với khói do lửa gây ra. Theo các nhà khoa học từ NASA, khói mù sẽ ức chế sự hình thành của đám mây, trong khi ô nhiễm sẽ khuyến khích sự tăng trưởng của chúng – trừ khi ô nhiễm ở mức quá cao, trong trường hợp đó nó sẽ ngăn chặn sự hình thành đám mây.

Đó là bởi vì các sol khí hiện diện ở cả hai thành phần hạt phản ứng khác nhau với hơi nước phụ thuộc vào màu sắc, kích thước và vị trí của chúng. Như vậy, nghiên cứu cung cấp cái nhìn sâu sắc có giá trị về cách ô nhiễm nhân tạo có thể ảnh hưởng đến các kiểu thời tiết địa phương và giúp các nhà khoa học hiểu rõ hơn cách lượng mưa bị ảnh hưởng bởi các loại sol khí khác nhau.

Hiểu sự hình thành đám mây

Cộng đồng khoa học từ lâu đã nhận thức được rằng những đám mây thường không hình thành mà không có một dạng khí dung nào đó trong không khí, vì hơi nước tìm thấy sự ngưng tụ khó mà không có các hạt aerosol bám vào. Tuy nhiên, có rất nhiều loại sol khí khác nhau, bao gồm các chất gây ô nhiễm nhân tạo như sulphates và nitrat, cũng như tro núi lửa , khói do lửa, phấn hoa và muối biển gây ra.

Trong nghiên cứu mới, các nhà nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu được thu thập bởi hai vệ tinh quan sát NASA – CloudSat và Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation (CALIPSO)  – để đánh giá các hiệu ứng khác nhau mà các sol khí khác nhau có trên mây. Vệ tinh cũ giám sát độ cao và vị trí của đám mây, trong khi vệ tinh thứ hai đọc thành phần aerosol của nó. Phân tích những kết quả này cho phép nhóm NASA có được một số hiểu biết mới về quy trình này.

Khói và gương

Phân tích của họ trong năm năm dữ liệu từ các vệ tinh cho thấy khói có ảnh hưởng hạn chế đến sự hình thành đám mây. Điều này là do khi nhiệt phát ra từ mặt đất, nó được hấp thụ bởi các hạt khói trong không khí, do đó làm tăng nhiệt độ của không khí xung quanh. Đồng thời, chúng cũng che khuất những tia nắng mặt trời rơi xuống Trái Đất, làm giảm nhiệt độ mặt đất. Sự chênh lệch này giảm giữa nhiệt độ trên mặt đất và trong không khí khiến cho mây khó hình thành, vì độ ẩm trên mặt đất không bốc hơi dễ dàng khi mặt đất mát hơn.

Mặt khác, các sol khí gây ra bởi ô nhiễm nhân tạo ảnh hưởng đến các đám mây khác nhau. Khi chúng được tìm thấy ở nồng độ nặng, chúng có tác dụng tương tự như khói, vì số lượng hạt lớn trong không khí che khuất ánh sáng mặt trời từ mặt đất xuống và do đó giảm thiểu sự khác biệt giữa không khí và nhiệt độ mặt đất như trước. Tuy nhiên, khi nồng độ ít khắc nghiệt hơn, chúng bổ sung thêm các sol khí cho hơi nước để liên kết, nhưng không hấp thụ gần như nhiều nhiệt như các hạt khói. Bằng cách này, họ khuyến khích sự phát triển của mây.

Các chi tiết khác của nghiên cứu có thể được tìm thấy trên phần Phòng thí nghiệm Jet Propulsion của trang web của NASA.

Dự báo cháy sử dụng công nghệ học máy và ảnh vệ tinh

Dự đoán và dự báo cháy, sự xuất hiện cũng như cường độ của nó là không chỉ quan trọng đối với việc đảm bảo an toàn mà còn trong việc hiểu được hiện tượng phức tạp của biến đổi khí hậu. Trong kịch bản này, các vệ tinh đã nổi lên như một nguồn tài nguyên quan trọng trong việc giám sát hỏa hoạn và cung cấp thông tin chính xác. Sử dụng thông tin được lấy từ vệ tinh, chúng ta có thể tạo ra các mô hình có thể giúp dự đoán cháy hiệu quả hơn và giúp kiểm soát thiệt hại quá. Hãy xem xét các cách thức thông qua dự báo cháy thành công.

CSDL Thời Tiết Cháy Toàn Cầu

NASA đã phát triển Cơ sở dữ liệu thời tiết cháy toàn cầu (GFWED) cung cấp dữ liệu gió, nhiệt độ và độ ẩm có thể được sử dụng cùng với hình ảnh vệ tinh có độ phân giải cao hoặc bất kỳ phần mềm viễn thám nào để dự đoán vị trí bùng phát cháy. Mô hình cũng cung cấp một số khu vực dễ bị bắt lửa hơn. Trong khi xác định khả năng và dự đoán cường độ của lửa, điều quan trọng là yếu tố tốc độ gió cũng như quạt gió cháy. Mô hình NASA kết hợp các yếu tố tự nhiên khác nhau góp phần vào sự lan truyền của lửa.

GFWED kết hợp dữ liệu khí tượng từ nhiều nguồn. Nhiệt độ, độ ẩm tương đối và tốc độ gió đến từ bộ dữ liệu MERRA-2 của NASA của Văn phòng mô hình hóa và đồng hóa toàn cầu (GMAO). Dữ liệu lượng mưa đến từ các đồng hồ đo mưa dựa trên mặt đất và từ các phương tiện tích hợp đa vệ tinh (IMERG), một sản phẩm của nhiệm vụ đo lường lượng mưa toàn cầu. Sử dụng các dự báo thời tiết của GMAO, GFWED cũng bao gồm các dự báo toàn cầu 8 ngày thử nghiệm về nguy cơ cháy.

GFWED được tạo ra bởi Robert Field, một nhà khoa học khí hậu tại Viện nghiên cứu vũ trụ Goddard của NASA. Field đã nói rằng mô hình này đã được sự giúp đỡ to lớn ở Indonesia, trong đó có một mùa cháy dữ dội trong những năm El Niño. Các trạm thời tiết có đồng hồ đo mưa ở các khu vực dễ cháy của Indonesia có thể thưa thớt, vì vậy dữ liệu vệ tinh giúp lấp đầy khoảng trống cho khu vực. Kết quả là, mô hình có thể cung cấp một bức tranh chính xác hơn về nguy cơ cháy tiềm ẩn, thêm Fields.

Công nghệ mới trong dự báo cháy
Thuật toán học máy cũng có khả năng dự đoán cháy rừng bằng cách sử dụng dữ liệu Ảnh vệ tinh MODIS. Tuy vậy, các thuật toán học máy cũng có những thách thức riêng và các mô hình che phủ đất và địa hình rất quan trọng trong việc đưa ra đánh giá chính xác.

Ngoài ra còn có các phương pháp tính đến cả yếu tố con người và tự nhiên trong dự đoán rủi ro. Ví dụ, dữ liệu MODIS sử dụng các phương thức để đánh giá các vùng khác nhau. Ở các quốc gia Nam Phi không có đất liền, các phương pháp dựa trên GIS của Swaziland được sử dụng để đánh giá các yếu tố khu vực và nhận thấy rằng các điều kiện đất đai chịu trách nhiệm về hỏa hoạn. Mô hình có độ chính xác hơn 90%. Dữ liệu vệ tinh cũng có thể được sử dụng để tương quan với dữ liệu trong quá khứ và theo dõi các mẫu lịch sử.

Nguồn

Dù cứu hộ Drone ra mắt tại Intergeo 2018

Drone Rescue ra mắt hệ thống dù DRS-5 và DRS-10 lần đầu tiên tại Intergeo.

Hệ thống cứu hộ dù lượn DRS-5 được thiết kế cho các drone với tổng trọng lượng lên đến 8 kg. Hệ thống này bao gồm một lồng carbon trong đó gồm dù và các thiết bị điện tử liên quan.

Các thiết bị điện tử, bao gồm cả các cảm biến, theo dõi tình trạng chuyến bay của drone độc lập với bộ điều khiển máy bay. Một thuật toán phức tạp kết hợp dữ liệu cảm biến này, thông qua đó một phát hiện tai nạn tự động.

Ngoài ra, thuật toán phản ứng nhanh hơn so với phi công: hệ thống đẩy chính chiếc dù đó ra. Tất cả dữ liệu chuyến bay và chuyển động được ghi lại trong một hộp đen. Trong trường hợp khẩn cấp, chúng có thể được đọc theo yêu cầu của khách hàng và cung cấp cho các công ty bảo hiểm hoặc cơ quan chức năng.

Andreas Ploier, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Drone Rescue cho biết: “Mục tiêu của chúng tôi là đảm bảo rằng ngay cả trong trường hợp khẩn cấp ngoài tầm nhìn trực quan, mục tiêu giả có thể được chặn an toàn. Với hệ thống dù của chúng tôi, đó là luôn luôn có thể, do các thiết bị điện tử hoàn toàn tách biệt và độc lập với bộ điều khiển máy bay. Ngoài ra, hệ thống của chúng tôi có lợi thế là nó quản lý hoàn toàn mà không cần các giải pháp kỹ thuật pháo hoa. Do đó, chúng tôi có một hệ thống nhẹ hơn đáng kể và hoạt động ngay cả trong trường hợp xấu nhất”.

Trong cả hai trường hợp, DRS-5 được gắn vào bên của thân chính của máy bay không người lái. Trong mỗi bài kiểm tra, chiếc dù đã được đẩy ra ở độ cao 30 mét. Mọi thử nghiệm đều được ghi lại.

Hơn nữa, dữ liệu đã được lưu cả trong bộ điều khiển chuyến bay cũng như trong hệ thống cảm biến DRS-5. Sau mỗi 10 lần thử nghiệm, hệ thống dù đã được kiểm tra bằng mắt và kiểm tra xem có hư hỏng hoặc hao mòn hay không.

Bên cạnh DRS-5, hệ thống dù DRS-10 có cấu trúc giống hệt nhau, được thiết kế cho các drone với tổng trọng lượng từ 5 đến 20 kg, cũng sẽ được trình bày tại Intergeo 2018. “Hệ thống DRS-10 hoạt động chính xác giống như DRS-5 và rơi trở lại trên cùng một thành phần. Chúng được xây dựng giống hệt nhau, chỉ định hướng cho một tải trọng cao hơn. Phương pháp hoạt động của cả hai hệ thống dù là giống hệt nhau, ” theo Ploier.

Nguồn: geospatialworld