物体間にかかる力の測定は複雑なプロセスです。簡単そうに聞こえますが、実際には簡単ではありません。接触している 2 つの物体は、互いに何らかの力を及ぼします。これは、重力または機械的接触 (プラットフォーム上の物体の重量や人間の膝関節の 2 つの骨の接触など) によるものである可能性があります。
この力をより効率的かつ便利に測定するために、カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究チームは、これらの現象の測定を支援する電子「ステッカー」を開発しました。
これらのパワー ステッカーはコードレスで電池を必要とせず、狭いスペースにも収まるので、さまざまな業界のさまざまな用途に適しています。技術者らによると、この装置は膝インプラントに使用され、インプラントによって関節にかかる圧力を定量的に測定できる可能性があるという。これらの力の変化を監視することは、インプラントの適合性と摩耗を評価するために重要です。
カリフォルニア大学サンディエゴ校工学部のディネシュ・バラディア教授は、同校の声明で次のように述べた。 「私たちの周囲の環境に配慮し、臨床医がきめ細かい外科手術を行うことも可能になります。力を感知するこの機能を電子機器や医療インプラントに導入すると、多くの業界に革命を起こす可能性があります。」
これらのパワー ステッカーは 2 つの主要な部分で構成されます。 1 つ目は、厚さ数ミリメートル、米粒ほどの大きさの小さなコンデンサです。もう 1 つのコンポーネントは、バーコードに似た無線周波数識別 (RFID) ステッカーで、電波を介してワイヤレスで読み取ることができます。研究者らは革新的な方法を使用して 2 つのコンポーネントを接続し、物体にかかる力を測定し、この情報を RFID リーダーにワイヤレスで送信しました。
コンデンサは、2 つの導電性銅ストリップの間に柔軟なポリマーの薄いシートを配置することによって作成されます。外力がポリマーに作用するとポリマーが圧縮され、銅ストリップが互いに近づき、コンデンサ内の電荷が増加します。
研究者らは、加えられた力による電荷の増加が、RFID タグによって生成される信号を変化させるのに重要であると指摘しました。 RFID リーダーはこれらの変化をリモートで監視し、対応する力の値に変換します。 RFID 信号を変更するこの方法では、フォース ステッカー内のコンポーネントを非常に小さくすることができ、RFID 信号を変更するために使用されていた以前の方法と比較してサイズを 1,000 分の 1 に縮小できます。
同時に、RFID ステッカーは後方散乱と呼ばれるメカニズムを通じて無線信号を送信し、消費電力は非常に低くなります。 RFID リーダーから無線信号を受信し、コンデンサーによる電荷変化によって信号を変化させ、変化した信号をリーダーに返します。リーダーはそれを解析して、対応する電力数値に変換します。したがって、このパワーステッカーの消費電力は非常に低くなります。
もう 1 つの設計面は、コンデンサをさまざまな力の範囲に合わせてカスタマイズできることです。柔らかいポリマー層または硬いポリマー層を変更することで、さまざまな範囲の圧力を監視するようにコンデンサを調整できます。
この研究では、研究者は実現可能性を検証するために 2 種類の強度ステッカーを作成およびテストしました。非常に柔らかいポリマーでコンデンサーが作られているフォース ステッカーは、小さな力を監視するために使用され、膝関節をシミュレートする研究での使用に適しています。フォースステッカーを関節に貼り付け、研究者が圧力を加えたところ、さまざまな力を正確に検出できました。より硬いポリマーコンデンサーを備えた 2 つ目のフォース ステッカーが、倉庫梱包の分野で実験的に評価されました。箱の底にテープで貼られており、箱の中に置かれたさまざまなアイテムの重量を正確に評価できます。
チームによると、テストでは、これらのパワー ステッカーは非常に優れたパフォーマンスを示しました。精度を維持しながら、10,000 回以上の力の適用に耐えることができます。さらに、研究者らによると、ステッカーは非常に低コストで製造でき、ステッカー 1 枚あたりのコストは 2 ドル未満です。
ただし、このテクノロジーには限界もあり、科学者らは、これらのフォース ステッカーは静的な環境でのみ機能し、非常に動的な状況には適さないと指摘しています。
電気・コンピュータ工学の博士課程の学生で研究共著者のアグリム・グプタ氏は、「この技術を商品化できれば、将来的にはこれらのステッカーがバンドエイドと同じくらい安価で販売できるようになる可能性がある」と述べた。
この研究の詳細は ACM に掲載されています。
以上がパッシブ「フォース」ステッカーが精密測定を再定義 - IOTE IoT Exhibitionの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ジョン・ロールズの独創的な1971年の著書「正義の理論」で、彼は私たちが今日のAIデザインの核となり、意思決定を使用するべきであるという思考実験を提案しました:無知のベール。この哲学は、公平性を理解するための簡単なツールを提供し、リーダーがこの理解を使用してAIを公平に設計および実装するための青写真を提供します。 あなたが新しい社会のルールを作っていると想像してください。しかし、前提があります。この社会でどのような役割を果たすかは事前にわかりません。過半数または限界少数派に属している、金持ちまたは貧弱、健康、または障害者になることがあります。この「無知のベール」の下で活動することで、ルールメーカーが自分自身に利益をもたらす決定を下すことができません。それどころか、人々はより公衆を策定する意欲があります

ロボットプロセスオートメーション(RPA)を専門とする多くの企業は、繰り返しタスクを自動化するためのボットを提供しています。 一方、プロセスマイニング、オーケストレーション、インテリジェントドキュメント処理スペシャル

AIの未来は、単純な単語の予測と会話シミュレーションを超えて動いています。 AIエージェントは出現しており、独立したアクションとタスクの完了が可能です。 このシフトは、AnthropicのClaudeのようなツールですでに明らかです。 AIエージェント:研究a

急速な技術の進歩は、仕事の未来に関する将来の見通しの視点を必要とします。 AIが単なる生産性向上を超えて、私たちの社会構造の形成を開始するとどうなりますか? Topher McDougalの今後の本、Gaia Wakes:

多くの場合、Harmonized System(HS)などのシステムからの「HS 8471.30」などの複雑なコードを含む製品分類は、国際貿易と国内販売に不可欠です。 これらのコードは、すべてのINVに影響を与える正しい税申請を保証します

データセンターと気候技術投資におけるエネルギー消費の将来 この記事では、AIが推進するデータセンターのエネルギー消費の急増と気候変動への影響を調査し、この課題に対処するための革新的なソリューションと政策の推奨事項を分析します。 エネルギー需要の課題:大規模で超大規模なデータセンターは、数十万の普通の北米の家族の合計に匹敵する巨大な力を消費し、新たなAIの超大規模なセンターは、これよりも数十倍の力を消費します。 2024年の最初の8か月で、Microsoft、Meta、Google、Amazonは、AIデータセンターの建設と運用に約1,250億米ドルを投資しました(JP Morgan、2024)(表1)。 エネルギー需要の成長は、挑戦と機会の両方です。カナリアメディアによると、迫り来る電気

生成AIは、映画とテレビの制作に革命をもたらしています。 LumaのRay 2モデル、滑走路のGen-4、OpenaiのSora、GoogleのVEO、その他の新しいモデルは、前例のない速度で生成されたビデオの品質を向上させています。これらのモデルは、複雑な特殊効果と現実的なシーンを簡単に作成できます。短いビデオクリップやカメラ認知モーション効果も達成されています。これらのツールの操作と一貫性を改善する必要がありますが、進歩の速度は驚くべきものです。 生成ビデオは独立した媒体になりつつあります。アニメーション制作が得意なモデルもあれば、実写画像が得意なモデルもあります。 AdobeのFireflyとMoonvalleyのMAであることは注目に値します

ChatGptユーザーエクスペリエンスは低下します:それはモデルの劣化ですか、それともユーザーの期待ですか? 最近、多数のCHATGPT有料ユーザーがパフォーマンスの劣化について不満を述べています。 ユーザーは、モデルへの応答が遅く、答えが短い、助けの欠如、さらに多くの幻覚を報告しました。一部のユーザーは、ソーシャルメディアに不満を表明し、ChatGptは「お世辞になりすぎて」、重要なフィードバックを提供するのではなく、ユーザービューを検証する傾向があることを指摘しています。 これは、ユーザーエクスペリエンスに影響を与えるだけでなく、生産性の低下やコンピューティングリソースの無駄など、企業の顧客に実際の損失をもたらします。 パフォーマンスの劣化の証拠 多くのユーザーは、特にGPT-4などの古いモデル(今月末にサービスから廃止される)で、ChatGPTパフォーマンスの大幅な分解を報告しています。 これ


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

MinGW - Minimalist GNU for Windows
このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

SublimeText3 英語版
推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!

SublimeText3 Linux 新バージョン
SublimeText3 Linux 最新バージョン

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

ホットトピック









