연구원은 음파를 사용하여 하드 디스크 드라이브를 마이크로 전환합니다. 이 의도하지 않은 마이크는 사람의 말을 충실하게 추출하고 구문 분석할 수 있습니다. 이 방법을 사용하려면 피싱 및 바이러스, 트로이 목마 삽입 등의 오래된 해킹 기술을 통해 하드 드라이브 펌웨어를 수정해야 합니다. 다양한 종류의 컴퓨터 바이러스와 맬웨어가 걱정된다면 여기 또 다른 반가운 소식이 있습니다. 전자 장치는 소프트웨어뿐만 아니라 물리학에 기반한 공격에도 취약합니다. 최근 미시간 대학의 연구원들은 개인 전자 제품과 가정용 기기가 음파 및 기타 간

새로운 로봇은 임의의 물건을 골라 특정 위치에 던지는 법을 배웁니다. 딥 러닝과 발사체 물리학을 모두 사용하여 구조화되지 않은 설정에서 물체를 정확하고 빠르게 던집니다. 훈련 시간 14시간 이내에 던지기 정확도 85%, 어수선한 상황에서 파악 신뢰도 87%를 달성했습니다. 지난 10년 동안 로봇이 특정 작업을 보다 효율적으로 수행하고 실제 경험에서 배울 수 있도록 더 똑똑하게 만드는 데 상당한 진전이 있었습니다. 그러나 잡기, 휘두르기, 회전하기, 던지기와 같은 기본 기술에 있어서 로봇은 여전히 ​​인간보다 훨씬 뒤떨어져 있

나노레이저에서 생성된 간섭광은 측정하기 어렵습니다. 연구원들은 이러한 까다로운 측정을 수행하는 방법을 발견합니다. 그들은 어떤 조건에서 나노레이저가 진정한 레이저로 인정되는지 알아내기 위한 간단한 공식을 개발했습니다. 최근 몇 년 동안 나노레이저는 약 10억분의 1미터 크기의 새로운 종류의 광원으로 등장했습니다. 그것의 독특한 속성은 거시적 레이저와 구별됩니다. 나노레이저의 설계는 기존의 이종구조 기반 반도체 레이저의 설계와 매우 유사합니다. 그러나 그 구멍은 빛의 파장(적외선 및 가시광선)의 크기로 매우 작습니다. 향

연구원들은 자외선 발광 다이오드를 만들기 위해 나노와이어와 특수한 유형의 껍질을 사용합니다. 기존 쉘 디자인에 기반한 LED보다 5배 더 높은 광도를 생성합니다. 자외선 발광 다이오드(UV LED)는 정수, 분광학, 광중합체 경화 및 의료 소독과 같은 점점 더 많은 응용 분야에서 사용됩니다. 나노와이어를 기반으로 하는 Deep UV LED는 나노크기 및 이산 특성과 관련된 새로운 기능을 제공할 수 있기 때문에 최근 많은 관심을 받았습니다. 예를 들어, 단일 나노와이어 LED는 하위 회절 광학 리소그래피를 위한 새로운 시스템을

아직 이론상이지만 이 기술을 사용하여 광선으로 다양한 크기와 모양의 물체를 공중에 띄울 수 있습니다. 우주 탐사를 위한 레이저 추진 우주선 개발에도 사용될 수 있습니다. 힘과 토크를 발휘하는 빛의 능력은 재료의 광학적 조작의 핵심 기능 중 하나입니다. 이 조작을 안정적으로 만들려면 소스가 충분히 강력한 트래핑 가능성을 보여야 합니다. 지난 수십 년 동안 과학자들은 빛을 기반으로 한 기계적 조작을 위한 수많은 접근 방식, 특히 레이저 빔의 복사 압력을 사용하여 작은 물체를 이동하고 조작하는 광학 핀셋을 생각해 냈습니다. 이

DARPA는 극초음속 차량을 위한 새로운 디자인과 재료를 구축하기 위해 노력하는 MACH라는 새로운 프로그램을 발표했습니다. 목표는 높은 열유속을 처리하고 기존 탄소-탄소 복합 기반 시스템을 능가하는 성능을 제공할 수 있는 날카로운 첨단 솔루션을 개발하는 것입니다. 극초음속 비행기와 무기는 아마도 미래의 꿈일 것입니다. 하지만 이를 실현하려면 연구원들이 극초음속으로 생성되는 극도로 높은 온도를 처리할 수 있는 놀라운 능력을 가진 고급 재료를 개발해야 합니다. 모르는 사람들을 위해 음속의 5배인 마하 5보다 빠른 것은 극음속

연구원은 자연어 처리 및 기계 학습 방법을 사용하여 전자 건강 기록의 임상의 기록에서 알코올 남용자를 식별했습니다. 78%의 사례에서 AI는 알코올을 남용한 외상 환자와 그렇지 않은 환자를 구별할 수 있었습니다. 미국에서 사망의 10%가 알코올 남용으로 발생하며 이 오용 비율은 2002년에서 2012년 사이에 9% 증가했습니다. 실제로 외상을 겪은 환자 3명 중 1명은 알코올 남용을 경험합니다. 이전 연구에 따르면 모든 외상성 부상은 가르칠 수 있는 순간을 위한 기회를 제공합니다. 외상 센터의 SBIRT(Screening,

AI는 진단 전 알츠하이머 병을 예측하기 위해 뇌 영상 기술을 향상시킬 수 있습니다. 이 연구에서 개발한 컨볼루션 신경망은 알츠하이머병을 유발하는 뇌 스캔(감도 100%)을 식별할 수 있었습니다. 미국에서 5백만 명 이상의 사람들이 알츠하이머병을 앓고 있으며 이 숫자는 2050년까지 1,400만 명에 이를 것으로 예상됩니다. 미국에서는 65초마다 누군가가 알츠하이머에 걸리며 이는 미국에서 6번째 주요 사망 원인이 됩니다. 일반적으로 질병은 모든 증상이 나타날 때 진단되며 이때까지 뇌 세포의 손실이 너무 커서 개입하기에는 너

해마다 우리는 다양한 신제품을 보고 있으며 대부분은 오래된 기술을 사용하여 개발됩니다. 영향력 있는 일부 과학자와 수학자들은 세상에 한 획을 그기 위해 태어났습니다. 그리고 그들은 현대 기술의 토대를 마련한 그들의 이론으로 그것을 성공적으로 수행했습니다. 지난 수십 년 동안 세상은 많이 변했으며 이를 가능하게 한 것은 오래된 이론과 발명품에 기반을 두고 있습니다. 오늘 우리는 세상을 변화시키는 데 중요한 역할을 한 기술의 법칙과 그 영향 및 적용을 소개합니다. 9. 피타고라스 정리 기록 :피타고라스 정리는 그리스 수학자 피타고라

연구원들이 촉각과 시각을 사용하여 Jenga 게임을 배우는 로봇 팔을 개발합니다. 이 작업에서 개발된 머신 러닝 방법은 로봇이 소비자 제품을 조립하고 세심한 물리적 상호 작용이 필요한 다른 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. Jenga는 정확한 눈과 손의 협응과 전략이 필요한 복잡한 게임입니다. 인간으로서 우리는 이 게임을 마스터하기 위해 시각과 촉각을 완벽하게 통합합니다. 반면에 로봇은 아직 이 수준의 정교함을 가지고 있지 않습니다. 대부분의 로봇 학습 시스템은 촉각 없이 시각적 데이터만 사용하므로 기본적으로 외

엔지니어는 딥 러닝 방법을 사용하여 흡연을 기반으로 생물학적 연령을 예측합니다. 남성 흡연자는 비흡연자에 비해 실제 연령보다 약 1.5배 더 오래되었습니다. 여성 흡연자는 비흡연자보다 실제 연령의 두 배나 더 많을 것으로 예측되었습니다. 흡연은 심각한 질병을 일으키고 신체의 거의 모든 기관에 해를 끼칩니다. 질병 통제 예방 센터에 따르면 미국에서 1600만 명이 넘는 사람들이 흡연으로 인한 질병을 앓고 있습니다. 전 세계적으로 매년 600만 명이 넘는 사망자가 발생합니다. 많은 연구에서 흡연과 심혈관 질환, 암 및 모든

엔지니어는 사람을 감지하고 다음 움직임을 예측하기 위해 자율 주행 자동차용 신경망을 개발합니다. 차량에서 최대 45m 떨어진 여러 보행자의 자세와 다음 위치를 동시에 정확하게 예측할 수 있습니다. 대부분의 자율 주행 차량은 다양한 카메라, LiDAR 및 GPS를 사용하여 주변 환경의 내부 지도를 생성하고 유지합니다. 그런 다음 알고리즘은 이러한 입력을 처리하고 경로를 표시한 다음 조향, 가속 및 제동을 제어하는 ​​차량의 액추에이터에 명령을 보냅니다. 예측 모델링, 하드 코딩된 규칙, 장애물 회피 및 물체 식별 알고리즘과

연구원은 레이저를 사용하여 2.5m 떨어진 대상에게 60데시벨의 소리를 전송합니다. 그들은 물질이 빛을 흡수한 후 음파를 생성할 때 발생하는 광음향 효과에 의존하는 방법을 개발했습니다. 최초의 레이저는 전자기 복사의 유도 방출에 의한 광 증폭을 통해 1960년에 개발되었습니다. 그 이후로 우리는 먼 길을 왔습니다. 현재는 정보처리(Blu-Ray), 수술, 바코드 리더기, 홀로그램 이미징 및 절단, 마킹, 드릴 및 표면 수정과 같은 재료 처리에 사용됩니다. 최근 MIT의 한 연구팀은 매우 흥미로운 현상을 보여주었습니다. 그들

자율주행 자동차는 피부가 검은 사람을 감지하는 데 5% 덜 정확합니다. 이는 대부분의 물체 감지 알고리즘이 백인 이미지가 포함된 데이터세트에서 대부분 훈련되었기 때문에 발생합니다. 기계 학습 모델은 일상 생활 전반에 걸쳐 집을 찾기 시작했습니다. 특히 자율주행 분야는 지난 10년 동안 가능할지도 모른다에서 현재 상용화로 바뀌었습니다. 그러나 이러한 자동화 시스템의 발전은 최근 몇 년 동안 자율주행차에 대한 많은 우려를 불러 일으켰고 우려의 목록이 더 길어진 것 같습니다. 그들의 안전과 도로의 장애물에 대처하는 능력에 대한 걱

물리학자들은 시간의 열역학적 화살표와 반대 방향으로 움직이는 양자 상태를 성공적으로 생성했습니다. 그들은 2 및 3큐비트 양자 컴퓨터에서 이 상태를 시연했습니다. 오류와 노이즈를 줄이면서 양자 컴퓨터를 보다 정밀하게 만드는 데 사용할 수 있습니다. 시간 대칭처럼 보이는 물리 법칙에서 비가역성은 어떻게 나타납니까? 과학자들은 수년간 답을 찾기 위해 노력해 왔습니다. 고전 통계 역학의 틀 내에서 이 문제는 에너지가 한 형태에서 다른 형태로 변하거나 물질이 자유롭게 이동할 때 닫힌 시스템의 엔트로피가 증가한다는 열역학 제2법칙과

새로운 기계 학습 기반 인식 프레임워크는 터치로 90개 이상의 다양한 물체를 인식할 수 있습니다. 시각 및 촉각 관찰을 모두 사용하여 이러한 관찰이 동일한 대상에 해당하는지 여부를 식별합니다. 인간은 여러 양식에 걸쳐 물체의 모양과 물질적 특성을 연관시키는 데 능숙합니다. 가위를 볼 때 우리는 손가락이 금속 표면을 만지는 느낌을 상상할 수 있으며, 식별뿐만 아니라 크기, 모양, 비율까지 머릿속으로 상상할 수 있습니다. 반면 로봇에 대한 인식은 본질적으로 다중 모드가 아닙니다. 고급 카메라가 장착된 기존 로봇은 두 개의 서로

물리학자들은 무선 주파수 신호에서 매우 작은 양자 단계(광자)를 감지할 수 있는 새로운 회로를 구축합니다. 이 새로운 양자 회로는 핵 자기 공명 영상에서 전파 천문학에 이르기까지 다양한 응용 분야를 가질 수 있습니다. 약한 무선 주파수 전자기장의 탐지는 핵자기 공명 영상에서 전파 천문학을 비롯한 여러 분야에서 중요한 역할을 합니다. 양자 광학에서 가장 약한 신호는 단일 광자입니다. 극저온에서도 열 변동을 막을 수 없기 때문에 메가헤르츠 주파수에서 개별 광자를 감지하고 조작하는 것은 정말 어렵습니다. 이제 Delft Uni

DARPA는 디지털 세계에서 발견되는 복잡한 사건을 밝히고자 합니다. 그들의 계획은 현재 전 세계에서 발생하는 수십억 개의 이벤트를 감지하고 상관관계를 도출할 수 있는 반자동 시스템을 만드는 것입니다. 인공 지능(AI)은 오늘날 세계에서 수많은 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 원격 감지, 전자 거래, 의료 진단, 로봇 제어 등 다양한 활동을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 꽃이 만발한 AI 분야는 특히 지난 몇 년 동안 인상적인 발전을 이루었습니다. 오늘날 약한 AI로 실행되는 기계는 이미지 인식 및 정렬에서 세계 최고의

타당성 조사에서 지구상의 레이저와 망원경 기술이 외계인의 관심을 끌기 위한 신호로 사용될 수 있다고 제안합니다. 30-45미터 망원경을 통해 1-2메가와트 레이저를 우주로 보내야 합니다. 5×5 탭 코드 또는 모스 코드로 인코딩된 간단한 메시지와 함께 동일한 레이저를 보낼 수 있습니다. 기존의 망원경과 레이저 기술을 사용하여 가까운 외계 지능(있는 경우)에 신호를 보낼 수 있습니까? 충분히 강력한 레이저 빔을 개발하여 근처의 외계 행성으로 향하게 할 수 있습니까? 연락이 이루어지면 데이터를 얼마나 빨리 보낼 수 있습니까?

새로운 레이저 포인팅 시스템은 CubeSats가 더 적은 온보드 리소스를 사용하여 훨씬 더 높은 속도로 데이터를 다운링크하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 시스템은 지상 수신기에 레이저를 보내는 조종 가능한 작은 거울로 구성되어 있습니다. 지난 20년 동안 2,000개 이상의 CubeSats(10*10*10센티미터 큐빗 단위의 배수로 구성된 미니어처 위성)가 우주로 발사되었고 계획되어 있습니다. CubeSat 1개는 일반적으로 1.33kg 미만이며 전자 장치 및 구조에 상용 기성품 기기를 사용합니다. CubeSats는 배