November 12th, 2019

собака

Dell планирует сократить выбросы своих компьютеров



Американская корпорация, которая занимается производством компьютерной техники, заявила об увеличении количества устройств, которые не будут наносить вред окружающей среде. К 2030 году Dell планирует повторно использовать или перерабатывать эквивалентный продукт для каждого устройства.

Компания Dell планирует переходить на возобновляемые источники энергии, а также использовать как можно меньше вредных материалов. Они объявили, что к 2030 году планируют сделать свою продукцию более энергоэффективной и вдвое сократить выбросы, производимые в результате деятельности. Компания будет сотрудничать с другими компаниями для сокращения выбросов по всей цепочке поставок.

Dell также берет на себя новые обязательства в области утилизации. К 2030 году компания планирует повторно использовать или перерабатывать эквивалентный продукт для каждого устройства, которое покупает клиент. Она также обязуется, что к тому времени по крайней мере половина всех материалов и вся упаковка будет перерабатываться.

«Мы считаем, что это критически важная для бизнеса инициатива, — рассказал изданию The Verge Кристин Фрейзер, сотрудник Dell. Это главное, что от нас ждут и клиенты, и члены нашей команды».

Компания также планирует расширить программу по переработке отходов. Dell уже занимается переработкой техники, которая используется в создании устройств. С 2008 года они восстановили электронику на сумму 2 миллиарда фунтов. По оценкам компании Dell, она заново использует менее 10% продаваемой продукции, но планирует увеличить это число до 50%.

promo antony_w august 17, 2014 11:48 18
Buy for 10 tokens
Есть блог, в котором написано много постов про роботов: ссылка И там есть несколько статей о замене рабочих мест человека роботами: Уже к 2018 году роботы отберут у человека часть профессий Рабский труд без зарплаты Армия роботов: зачем она нужна обильной людьми Поднебесной и кому может…
собака

Полимерные мембраны снизят стоимость проточных аккумуляторов



Новые, более надежные и дешевые мембраны для проточных батарей, изготовленные американскими инженерами, ускорят переход на энергию солнца и ветра.

Переход на возобновляемую энергетику — обязательный шаг в снижении зависимости человечества от ископаемого топлива и защите окружающей среды. Однако ветер или солнце — слишком непостоянные источники, и когда солнце скрывается за горизонтом, а ветер затихает, приходится тратить энергию, сбереженную в аккумуляторах, пишет Engadget.

Большинство специалистов, работающих в области возобновляемой энергетики, признают потенциал проточных батарей, в которых электричество хранится в цистерне с жидким электролитом. Однако запустить эту технологию в масштабе, выгодном с экономической точки зрения, оказалось непросто.

Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли разработали доступную мембрану для проточной батареи. Этот компонент отделяет катод от анода. Традиционные топливные элементы используют фторированную мембрану, но они слишком дорогие и не предназначены для проточных батарей. Поэтому ученые изготовили новый тип мембраны из AquaPIM — совместимого с водой полимера с микропорами.

Мембраны из AquaPIM могут работать с различным составом батарей, от металлов и неорганики до органики и полимеров, а их ячейки разрушаются намного медленнее.

Кроме того, они дешевле, чем мембраны из фторированных полимеров. Это снижает стоимость батареи на 15–20%.

собака

Искусственный интеллект научили предсказывать удары молний за 30 секунд до события



Ученые из Университета Лозанны создали искусственный интеллект (ИИ), способный предсказать удары молний за 30 секунд до этого события только на основе метеоданных. Описание разработки опубликовано в журнале Climate and Atmospheric Science.

Нейросеть обучали на данных о том, в каких типах облаков и при каких метеорологических условиях возникают подобные разряды по методике градиентного бустинга. Методика строится на системе относительно неточных предсказательных нейросетей, которые учатся на ошибках своих предшественников.

Затем в нейросеть загрузили данные с нескольких десятков метеостанций — на их основе ИИ научился прогнозировать молнии по характерным изменениям в температуре, влажности и давлении воздуха, а также по другим погодным данным. Точность прогнозов пока невысока и составляет 76%.

Уже существующие системы предсказания молний работают очень медленно, им нужны специализированные источники данных, такие как радары или спутники. Наша методика использует информацию, которую может собирать любая метеостанция. Это означает, что мы можем готовить прогнозы даже для самых удаленных уголков Земли.

Амирхоссейн Мостаджаби, ведущий автор исследования


Ранее исследователи из США использовали машинное обучение, чтобы разобраться в физике землетрясений и выявить признаки надвигающихся природных явлений. После успешного прогнозирования лабораторных землетрясений группа геофизиков применила алгоритм машинного обучения на северо-западе Тихого океана.