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.
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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. ...>>
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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뇌가 얼굴을 기억하는 방법
29.12.2017
캘리포니아 공과대학(California Institute of Technology)의 생물학자인 도리스 차오(Doris Tsao)가 이끄는 과학자 팀은 뇌 매핑과 개별 뉴런 신호 기록의 조합을 사용하여 영장류의 안면 인식을 위한 신경 코드를 해독한 것으로 보입니다. 과학자들은 얼굴의 특정 영역(얼굴 패치, 이 용어)의 각 세포의 맥동 빈도가 개별 기능과 일치한다는 것을 발견했습니다. 세포는 비늘 시스템과 같은 정보 비트에 반응하도록 "조정"할 수 있으며, 이러한 비트를 다양한 방식으로 결합하여 본 동물 "얼굴"의 각 특징을 재현할 수 있습니다.
이미지를 처리하는 뇌의 능력에 대한 연구에 따르면 블루베리 크기의 뇌 측두엽의 여러 영역이 얼굴 인식을 담당하는 것으로 나타났습니다.
세포가 이 인식 기능을 수행하는 방법을 이해하기 위해 Cao와 Steven Le Chang은 얼굴의 원형, 눈 사이의 거리, 피부색과 질감을 포함하여 2000가지 특징이 다른 50장의 얼굴 사진을 찍었습니다. 그들은 두 마리의 원숭이에게 이 사진을 보여주었고 두 동물의 세 가지 다른 안면 패치에서 개별 뉴런의 활동을 기록했습니다.
뉴런은 하나의 특정 기능에만 반응한다는 것이 밝혀졌습니다. 해마 뉴런은 비개별적인 얼굴을 인코딩합니다. 뉴런은 얼굴 이미지를 작은 부분으로 나누고 헤어라인의 너비와 같은 특정 기능을 인코딩합니다. 또한 개별 뉴런은 추가 정보도 처리합니다. 얼굴의 여러 부분에서 얻은 데이터를 결합하여 완전한 사진을 얻습니다.
이 분업이 어떻게 작동하는지 이해함으로써 Chang과 Cao는 뉴런이 완전히 새로운 얼굴에 어떻게 반응할지 예측할 수 있었습니다. 그들은 얼굴 특징이 다양한 뉴런에 의해 인코딩되는 수학적 모델을 개발했습니다. 그런 다음 그들은 원숭이에게 전에 본 적이 없는 얼굴의 이미지를 보여주었습니다. 생성된 알고리즘을 사용하여 과학자들은 뉴런의 반응에서 얻은 데이터를 기반으로 원숭이가 본 얼굴 이미지를 디지털 방식으로 형성할 수 있었습니다. 복제품은 원숭이가 본 이미지와 거의 구별할 수 없는 것으로 판명되었습니다.
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