Современная атомная енергетика

Атомная енергетика начала свою историю в 1950-ых годах, когда впервые были запущены промышленные атомные электростанции. На сегодняшний день существуют чуть меньше пятисот ядерных реакторов в 31 странах мира. Их общая мощность равняется 370 000 МВт. Это позволяет обеспечивать 11 % электроэнергии в мире. Стоит отметить, что в 56 странах есть около 240 исследовательских реакторов. Это говорит о том, что эра атомной электроэнергии, несмотря на развитие чистой энергии, еще в полном разгаре.



Еще из школьной скамьи известно, что ядерная энергия получается в результате расщепления атомов определенных элементов. Во время второй мировой войны велись исследования, как производить атомные бомбы. Для расщепления были выбраны изотопы плутония и урана. По окончанию войны исследования начались в более мирных целях-получение электроэнергии. Многие страны имели свои исследовательские центры, но сейчас только восемь стран мира имеют ядерное оружие - Китай, Великобритания, Франция, Индия, США, РФ, Пакистан и Израиль (согласно докладу Stockholm International Peace Research Institute).



Шестнадцать стран в мире получают свою электроенергию от АЭС, в разных странах соотношение разное. Например, Франция – около четверти, Бельгия, Украина, Швейцария – треть или более, Южная Корея, Финляндия, Болгария – около 30%, США, РФ, Великобритания – почти пятую часть. Только Италия и Дания получают лишь 10 % атомной энергии.

В чем же преимущество атомной энергии? Во-первых-дешево, во-вторых-нет зависимости от поставок топлива, в третьих АЭС не выделяют углекислый газ, который ведет к глобальному потеплению. С каждым годом производство атомной электроэнергии только растет, что способствует развитию и модернизации этой отрасли. Разработка и внедрение реакторов 4-го поколения позволит снизить количество вредных радиоактивных отходов.

И кратко рассмотрим развитие атомной энергетики в мире.

До 2020 году Китай планирует увеличить мощности до 58 ГВт. Стоит выделить реакторы Westinghouse AP 1000 с высокотемпературным газовым охлаждением.

Индия к 2020 году планирует увеличить свой энергетический атомный потенциал до 14, 5 ГВт.

РФ также к 2020году собирается увеличить количество ядерной энергии до 30,5 ГВт.

Ряд стран Восточной Европы имеют программы по строительству новых электростанций- Болгария, Чехия, Румыния, Турция и др.

Великобритания с 2006 года проводит модернизацию своих атомных электростанций.

Швеция передумала выводить из эксплуатации свои АЭС, а занялись их модернизацией.

Испания, Венгрия и Словакия вместо строительства новых электростанций усовершенствуют те, которые есть.

Германия планировала отказаться совсем от атомной энергии, но все равно продлили срок эксплуатации ныне существующих АЭС.

В США ведется строительство новых, четыре из которых АР 1000.

Иран имеет один реактор и пока больше не планируется расширение.

Также некоторые страны, сотрудничая с РФ, пополняют базу стран с атомной энергией – Вьетнам, Бангладеш, Казахстан.

Чили, Аргентина, Бразилия, Южная Корея, Таиланд, ОАЭ, Пакистан, Египет, Нигерия и Саудовская Аравия – эти страны активно развивают атомную энергетику в плане исследований и строительства новых реакторов.

 

Источник: Современная атомная енергетика

Новое программное обеспечение может отслеживать и прогнозировать действия большого количества людей в толпе

В 2015 году более 2000 человек погибли в давке во время хаджа в Саудовской Аравии. В 2013 году два террориста заложили рюкзаки с взрывчаткой во время проведения Бостонского марафона и смогли ускользнуть, оставив умирать трех зрителей. Если бы технологии позволяли в реальном времени отслеживать и анализировать движение людей в большой толпе, мы могли бы лучше предсказывать опасные скопления людей или обнаружить подозрительное поведение отдельного человека спасая, таким образом, большое количество жизней ежегодно.

Уже сегодня группа исследователей сделала огромный шаг в этом направлении, написав программное обеспечение, которое впервые может отследить сотни людей в толпе одновременно.



Отслеживать траекторию множества людей в одно и то же время чрезвычайно сложно. Предыдущие компьютерные  разработки по анализу плотного движения толпы были сосредоточены на отслеживании одного человека в толпе в записанном видео. Но с этим методом есть проблемы и в первую очередь это время, так как вы должны каждый раз запускать программу для каждого человека, которого вы хотите отслеживать. Кроме этого, программы идентифицируют людей в каждом кадре видео базируясь на внешности, при том, что лицо и голову трудно идентифицировать при расположении камер сверху над толпой, а также при большом скоплении людей и в случае низкого разрешения видео.

Результаты новых исследований, которые опубликованы в IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence дают возможность повысить эффективность и точность отслеживания действий и движения человека, за счет одновременного отслеживания большого количества людей.

Фокус заключается в предсказании того, куда человек пойдет дальше. Исследователи вывели математическую функцию, которая анализирует пять факторов, базирующихся на предыдущих кадрах видео, что бы предвидеть положение, где каждый человек окажется в текущем кадре.

Первый фактор – внешность, программа анализирует какие пятна пикселей напоминают цель из предыдущего кадра.



Второй фактор – движение, информация основывается на скорости и направлении движения цели.



Третий фактор – движение соседа, если цель закрыта, человек со всех сторон окружен другими людьми, программа определяет местоположение, базируясь на движении соседей.



Четвертый фактор – пространственная близость, программа не предполагает, что два человека находятся в одном и том же месте стоя друг на друге.

И последний фактор, это группировка, если программа идентифицирует нескольких людей идущих в группе, то она предполагает, что они и в дальнейшем сохранят такой же формат.



Для группы более 10 человек, идеальное математическое решение данной формулы невозможно из-за большого числа целей и взаимодействий между ними. Поэтому разработчики используют интерактивный алгоритм, который немного грубее, но при этом проще для вычисления местоположения каждого человека кадр за кадром.

«Невозможно найти точное решение для большого количества целей»  говорит Afshin Dehghan, разработчик, который проводил совместную работу с   Mubarak Shah в Университете Флорида, Орландо.

Что бы проверить свой метод, разработчики проанализировали девять видеороликов толпы, который уже использовались в других исследованиях, в частности видео с Бостонского марафона, железнодорожный вокзал, аэропорт события во время Хаджа и других мест.

Размер толпы варьировался от 57 до 747 человек. Точность программы при отслеживании поведения людей на каждом из видео записей варьировалась от 67% до 99%. Эта точность и производительность значительно превышала результаты использования других алгоритмов, которые отслеживали людей один за одним.

Включение коллективного движения было ключевым фактором успеха программы, поскольку групповая динамика играет важную роль, особенно когда Вы находитесь в толпе.

К сожалению, в настоящее время метод не работает в реальном времени для отслеживания сотен людей, поскольку скорость вычислений не позволят выдать информацию и текущем кадре.

При этом на сегодняшний день исследование уже заинтересовался и даже частично профинансировал Национальный исследовательский фонд Катара, поскольку Катар будет принимать Чемпионат Мира по футболу 2022 и руководство страны хочет заранее обеспечить безопасность большого количества людей. В частности провести анализ где должны располагаться входы и выходы и можно ли идентифицировать человека перед взрывом бомбы.

При этом, этот же метод может быть использован для отслеживания стад животных или косяков рыб для научных исследований. А также в медицинских целях для работы с колониями бактерий и вирусов.

Источник: Новое программное обеспечение может отслеживать и прогнозировать действия большого количества людей в толпе

Ученые хранят фильмы, компьютерные вирусы и операционные системы внутри молекул ДНК

Ученые из Нью-Йорского Геном-Центра (New York Genome Center, NYGC) и Института Информатики при Колумбийском Университете (Data Science Institute at Columbia University) опубликовали новое исследование, подробно описывающее новую технологию хранения данных, которая использует молекулы ДНК для хранения цифровой информации.



Дезоксирибонуклеиновая кислота, известная под аббревиатурой ДНК это макромолекула вокруг которой вращается вся жизнь. В природе ДНК работает путем хранения информации о разных формах жизни и ее характеристиках с использованием четырех нуклеотидов: Аденин (А), Гуанин (G), Цитозин (С) и Тимин (Т).

В сущности, ДНК работает также как и жесткий диск Вашего компьютера, только в отличии от двоичной системы (1 и 0), она использует четверичную систему для хранения и воспроизведения информации о генах живого организма.

Предыдущие исследования показали, что ДНК можно создать практически с нуля используя метод секвенирования ДНК при помощи которого ученные собирают последовательность геномной ДНК, которая им необходима.

Также ученые показали, что ДНК можно использовать для хранения бинарной информации. Работа ученных во время своих исследований, заключалась в том, что бы уточнить методику преобразования двоичных цифровых данных в молекулярные последовательности и оптимизировать емкость хранения ДНК.

В ходе эксперимента ученые показали, что могут успешно хранить шесть файлов внутри молекул ДНК:

1. компьютерную операционную систему KolibriOS,


2. французский фильм 1896 года «Прибытие поезда на вокзал Ла-Сьота»,


3. код 50-долларовой подарочной карты Amazon,


4. компьютерный вирус,


5. изображения спластинок «Пионера»


6. исследование Клода Шеннона в области теории информации 1948 года.

Согласно этому исследованию, опубликованному в журнале Science, ученные взяли указанные 6 файлов и сжали их в архив. Затем используя алгоритм, названный «фонтанный код», что бы случайным образом упаковать строки двоичных данных в «капли», после чего сопоставили двоичный код каждой капли с четырьмя нуклеотидами ДНК. Далее был использован алгоритм коррекции для удаления буквенных комбинаций (A, G, C, T), а также добавления штрих-кода каждой капле, который впоследствии служил для восстановления двоичного кода в правильном порядке. Таким образом, исследователи создали свои «собственные виртуальные молекулы» для хранения данных. В завершении эксперимента шесть архивных файлов были преобразованы в 7200 нитей ДНК, каждая из которых состояла из 200 пар оснований ДНК. Эта информация хранилась в цифровом формате. После чего ученные из Лаборатории Секвенирования ДНК (Сан-Франциско) получили реальные биологические молекулы ДНК.

Исследовательская группа, используя технологию секвенирования и специальное программное обеспечение, написанное на Python, смогли успешно восстановить файлы на компьютере.

В качестве примера ученные опубликовали видео, на котором ученные вначале запускают операционную систему. А затем играют в «Сапера» (Minesweeper).

[embed]https://vimeo.com/181689081[/embed]

[embed]https://vimeo.com/205251370[/embed]

Данные полученные из молекул ДНК доступны для скачивания. При этом ученые бросили вызов другим коллегам, удалив информацию про расшифровку кода для подарочной карты Амазон. Таким образом, любой ученный который сможет повторить процесс сможет получить 50 долларов.

В настоящее время такой способ хранения информации делает только первые шаги, но мы уже можем говорить о его потенциальных возможностях. 1 грамм ДНК может хранить 215 петабайт данных.

При этом на сегодняшний день стоимость хранения и передачи данных является достаточно дорогостоящей. В частности для синтеза ДНК емкостью 2 МВ ученные затратили 2 недели и 7000 долларов, а затем еще 2000 долларов. Что бы ее расшифровать.

Не смотря на это ученные достаточно оптимистичны. Один грамм ДНК (размером с песчинку) может хранить данные на уровне среднего дата-центра.

Другим преимуществом метода, является срок хранения данных, в то время как срок службы современных носителей исчисляется несколькими десятилетиями, ДНК в замороженном состоянии способно хранить данные сотни тысяч лет.

Поскольку ученые смогли добиться 89% емкости ДНК, дальнейшие работы будут направлены в первую очередь на снижение стоимости записи и считывания данных.



Источник: Ученые хранят фильмы, компьютерные вирусы и операционные системы внутри молекул ДНК

Сингапурские ученные телепортировали лимонад через Интернет

Представьте себе мир, где можно выпить, что то вкусное и тут же поделится этим вкусом со своими друзьями. И это может произойти раньше чем Вы думаете – ученным осталось просто довести эту технологию до промышленной эксплуатации.



Ученные из центра  Keio-NUS CUTE, который представляет собой конгломерат Японского университета Keio и национального университета Сингапура, создали технологию позволяющую определить цвет и вкус лимонада и передать эту информацию специальному стакану заполненного простой водой.

Специальное устройство подсвечивает с помощью светодиодов воду, имитируя таким образом натуральный цвет лимонада, а встроенные в верхнюю часть стакана металлические полосы передают вкус посредством воздействия на вкусовые рецепторы Вашего языка.

По словам разработчиков выбор лимонада для передачи вкуса на расстоянии стал возможным благодаря тому, что кислотность – одно из ощущений, которое можно смоделировать используя электрический ток. Также они отмечают, что они не собираются ограничится только кислым вкусом. Есть возможность моделировать сладкие, соленные и горькие вкусы.



Дальнейшие проекты будут связанны не только с репликацией вкуса, но и для создания новых впечатлений.

Технология работает следующим образом, в начале в исходный напиток погружается сенсорная палочка, с встроенными датчиками рН и датчиком регистрации цвета. Затем данные передаются в другой датчик, а вкусовые рецепторы языка возбуждаются путем прикосновения языка к металлическим полосам. Электрический ток, необходимый для возбуждения вкусовых рецепторов измеряется в миллиамперах и не создает болевых ощущений.

Дальнейшие работы в данном направлении направленны для регистрации и воссоздании запахов. Тут стоит отметить успехи Украинских ученных, в частности из Киевского национального университета имени Тараса Шевченко, где активно ведутся разработки «электронного носа», который может регистрировать различные запахи, систематизировать их и передавать пользователям посредством Интернет.

Сейчас ведутся активные работы по коммерциализации проекта. Одна из реальных сфер применения разработки является медицинская отрасль. Планируется создать электронную ложку, которая будет использоваться для пациентов, которым необходимо ограничить прием соленой и острой пищи, при этом создавая возможность оставить желаемый вкус.

[embed]https://youtu.be/w8gTsGr2JpA[/embed]

 

 

 

Источник: Сингапурские ученные телепортировали лимонад через Интернет

Internet of Things облегчает жизнь не только людям, но и животным

Одним из самых быстроразвивающихся секторов сферы IT в последние годы является Internet of Things (IoT). В ходе последней выставки CeBIT 2017 (Германия) для этого направления был выделен целый павильон. Вот несколько неординарных продуктов, которые были представлены на выставке.

Платформа geeny.io представила продукт Dogsens, который является примером того, как смарт-технологии и big data помогают владельцу собаки получить важную информацию. Система также осуществляет мониторинг и анализ деятельности Вашей собаки.



Dogsens – это система состоящая из датчика, который вешается на ошейник собаки и он-лайн приложение, которое позволяет получать индивидуальные рекомендации для владельцев о необходимом количестве активных прогулок, оптимальном рационе и состоянии здоровья Вашего питомца. Кроме того приложение напоминает владельцу о важных датах – дни рождения, необходимость вакцинации или посещения ветеринара, а также предоставляет интересную информацию об истории породы собаки. Разработчики также позаботились о различных адаптерах для ошейников таким образом на все стандартные ошейники можно будет прикрепить устройство. Так, что маленьким и большим собакам будет одинаково удобно носить Dogsens.

Кроме того система обеспечит владельцам собак персональные рекомендации экспертов относительно активности питомца и его рациона базируясь на основании породы, возраста и здоровья собаки.



Другое интересное устройство, разработанное для рынка IoT корейскими производителями, позволяет удаленно играть и кормить Ваших питомцев.

Устройство позволяет бросать мяч на расстояние от 2-х до 5 метров , таким образом Ваша собака сможет поймать мяч и играть с ним. Кроме того, если собака кладет меч обратно в специальное отверстие, она получает награду некоторое количество корма, объем и состав которого Вы сможете самостоятельно определить.

Разработчики также позаботились и о безопасности устройства – его можно кусать, царапать и кроме этого оно быстро и легко чиститься.

Устройство можно брать с собой на прогулку, поскольку оно оснащено аккумулятором мощностью 2600 mAh.

А учитывая тот факт, что GPS трекеры для животных и веб камеры с возможностью удаленного общения с питомцами уже плотно вошли в нашу жизнь мы можем говорить о том, что высокие технологии уже коснулись не только человека, но и братьев наших меньших.

Не случайно Стартапы в сфере IoTв направлении Smart Care активно поддерживаются венчурными фондами и получают финансирование на дальнейшую разработку и внедрение с целью облегчить нашу повседневную жизнь и сделать ее радостной для наших любимых питомцев.

Источник: Internet of Things облегчает жизнь не только людям, но и животным