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정원의 꽃을 솎아내는 기계 02.05.2024

현대 농업에서는 식물 관리 과정의 효율성을 높이는 것을 목표로 기술 진보가 발전하고 있습니다. 수확 단계를 최적화하도록 설계된 혁신적인 Florix 꽃 솎기 기계가 이탈리아에서 선보였습니다. 이 도구에는 이동식 암이 장착되어 있어 정원의 필요에 맞게 쉽게 조정할 수 있습니다. 운전자는 조이스틱을 사용하여 트랙터 운전실에서 얇은 와이어를 제어하여 얇은 와이어의 속도를 조정할 수 있습니다. 이 접근 방식은 꽃을 솎아내는 과정의 효율성을 크게 높여 정원의 특정 조건은 물론 그 안에 자라는 과일의 종류와 종류에 대한 개별 조정 가능성을 제공합니다. 다양한 유형의 과일에 대해 2년 동안 Florix 기계를 테스트한 후 결과는 매우 고무적이었습니다. 몇 년 동안 Florix 기계를 사용해 온 Filiberto Montanari와 같은 농부들은 꽃을 솎아내는 데 필요한 시간과 노동력이 크게 감소했다고 보고했습니다. ...>>

고급 적외선 현미경 02.05.2024

현미경은 과학자들이 눈에 보이지 않는 구조와 과정을 탐구할 수 있도록 함으로써 과학 연구에서 중요한 역할을 합니다. 그러나 다양한 현미경 방법에는 한계가 있으며, 그 중 적외선 범위를 사용할 때 해상도의 한계가 있습니다. 그러나 도쿄 대학의 일본 연구자들의 최근 성과는 미시세계 연구에 새로운 가능성을 열어주었습니다. 도쿄 대학의 과학자들은 적외선 현미경의 기능에 혁명을 일으킬 새로운 현미경을 공개했습니다. 이 첨단 장비를 사용하면 살아있는 박테리아의 내부 구조를 나노미터 규모의 놀라운 선명도로 볼 수 있습니다. 일반적으로 중적외선 현미경은 해상도가 낮다는 한계가 있지만 일본 연구진의 최신 개발은 이러한 한계를 극복했습니다. 과학자들에 따르면 개발된 현미경은 기존 현미경의 해상도보다 120배 높은 최대 30나노미터 해상도의 이미지를 생성할 수 있다고 한다. ...>>

곤충용 에어트랩 01.05.2024

농업은 경제의 핵심 부문 중 하나이며 해충 방제는 이 과정에서 필수적인 부분입니다. 심라(Shimla)의 인도 농업 연구 위원회-중앙 감자 연구소(ICAR-CPRI)의 과학자 팀은 이 문제에 대한 혁신적인 해결책, 즉 풍력으로 작동되는 곤충 공기 트랩을 생각해냈습니다. 이 장치는 실시간 곤충 개체수 데이터를 제공하여 기존 해충 방제 방법의 단점을 해결합니다. 트랩은 전적으로 풍력 에너지로 구동되므로 전력이 필요하지 않은 환경 친화적인 솔루션입니다. 독특한 디자인으로 해충과 익충을 모두 모니터링할 수 있어 모든 농업 지역의 개체군에 대한 완전한 개요를 제공합니다. "적시에 대상 해충을 평가함으로써 우리는 해충과 질병을 모두 통제하는 데 필요한 조치를 취할 수 있습니다"라고 Kapil은 말합니다. ...>>

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KnuPath - 뉴로모픽 군용 프로세서 10.06.2016

KnuEdge는 음성 인식 및 기타 기계 학습 애플리케이션을 위해 설계된 맞춤형 뉴로모픽 프로세서인 KnuPath라는 칩을 발표했습니다. 이 칩은 이미 회사 고객이 생산하고 사용하고 있습니다. 크누버스(KnuVerse) 음성인식 소프트웨어 패키지와 함께 제공되는 클라우드 API도 공개됐지만, 밝혀진 바에 따르면 군에 공급된 지 XNUMX년이 됐다.

코드명 Hermosa인 KnuPath는 LambdaFabric 커넥터 기술을 사용하며 예를 들어 프로세서의 확장성이 높기 때문에 대규모 데이터 센터에서 사용할 수 있습니다. LambdaFabric 버스를 사용하면 최대 512개의 프로세서를 단일 시스템에 결합할 수 있으며 랙 간 지연 시간은 약 400나노초입니다. 각 칩에는 72MB의 고속 온보드 메모리, 256개의 DSP 코어, 64개의 프로그래밍 가능한 DMA 엔진 및 32TB/s의 처리량을 가진 내장형 1포트 L1 라우터가 있습니다. 부동 소수점 연산에서 각 칩의 성능은 256Gflops/s로 추정됩니다. RAM 하위 시스템의 대역폭은 3,702GB/s입니다.

또한 KnuPath에는 프로세서당 16Gb/s 처리량을 제공하는 320개의 양방향 I/O 채널이 있습니다. Hermosa는 34와트를 소비하며 이는 테라플롭으로 환산하면 약 100와트입니다. FFT, Sparse Matrix-Vector Multiply 및 k-menas Clustering과 같은 주요 테스트에서 새로운 KnuEdge 칩은 최고의 그래픽 가속기를 2,7~8,1배 능가합니다. 이것은 특히 상대적으로 낮은 전력 소비를 고려할 때 매우 중요한 격차입니다.

이 프로세서는 특히 지난 몇 년 동안 요구 사항이 훨씬 더 높아졌기 때문에 음성 인식 기술을 더욱 발전시킬 것을 약속합니다.

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