도쿄에 더 많은 태양광 패널이 설치될 것입니다. 무료 기술 라이브러리 뉴스

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도쿄의 더 많은 태양광 패널

16.09.2022

도쿄도 정부는 태양 에너지 사용을 촉진하기 위한 움직임의 일환으로 일부 새 주택에 태양 전지판 설치를 의무화하는 새로운 정책을 발표했습니다. Japan News에 따르면 이 이니셔티브는 2025년에 시작될 예정이며 일본에서는 처음이 될 것입니다.

연간 총 면적이 50m20 이상인 건물을 짓는 약 2명의 개발자는 태양 전지판 설치를 요구하는 새로운 규칙에 해당됩니다.

그러나 설치에 필요한 태양광 패널의 비율은 특정 장소의 일사량을 고려하여 지역마다 다릅니다. 예를 들어, 고층 건물이 많은 Chioda 및 Chuo 지역에서 지붕의 30%를 패널로 덮고 저층 지역에서는 최대 85%를 덮어야 합니다. 패널의 수명이 20~30년 정도인 만큼 군도 향후 패널의 대량 교체에 대비해 재활용을 촉진할 수 있는 제도를 마련할 예정이다. 패널 리스는 물론 주택 구입자에 대한 보조금 및 기타 혜택도 제외되지 않습니다.

간행물에 따르면 일부 개발자는 주택 비용을 높일 수 있는 추가 비용에 대해 우려를 표명하고 있습니다. 이에 따라 당국은 프로그램 시작과 함께 지원책을 강화하겠다고 약속했다.

2025년 봄부터 전국의 새 주택은 특정 에너지 효율 표준을 충족해야 합니다. 예를 들어 개발자는 높은 수준의 단열재를 사용해야 합니다. 지방 당국은 건축업자의 편의를 위해 국가 표준 구현의 시작과 동시에 "태양광" 이니셔티브를 시작하기로 결정했습니다.

고이케 유리코 도쿄도지사는 이 새로운 구상이 "도쿄가 변했다"고 말할 수 있는 역사의 전환점이 되기를 바란다고 말했다.

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미니 에어컨 소니 레온 포켓 5 09.05.2024

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우주선을 위한 우주 에너지 08.05.2024

새로운 기술의 출현과 우주 프로그램 개발로 인해 우주에서 태양 에너지를 생산하는 것이 점점 더 실현 가능해지고 있습니다. 스타트업 Virtus Solis의 대표는 SpaceX의 Starship을 사용하여 지구에 전력을 공급할 수 있는 궤도 발전소를 만들겠다는 비전을 공유했습니다. 스타트업 Virtus Solis는 SpaceX의 Starship을 사용하여 궤도 발전소를 건설하는 야심찬 프로젝트를 공개했습니다. 이 아이디어는 태양 에너지 생산 분야를 크게 변화시켜 더 쉽게 접근할 수 있고 더 저렴하게 만들 수 있습니다. 스타트업 계획의 핵심은 스타십을 이용해 위성을 우주로 발사하는 데 드는 비용을 줄이는 것이다. 이러한 기술적 혁신은 우주에서의 태양 에너지 생산을 기존 에너지원에 비해 더욱 경쟁력 있게 만들 것으로 예상됩니다. Virtual Solis는 Starship을 사용하여 필요한 장비를 제공하여 궤도에 대형 태양광 패널을 구축할 계획입니다. 그러나 주요 과제 중 하나는 ...>>

강력한 배터리를 만드는 새로운 방법 08.05.2024

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따뜻한 맥주의 알코올 함량 07.05.2024

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로봇은 호기심을 갖도록 배웠다 08.06.2017

몇 년 동안 로봇용 컴퓨터 프로그램 개발자는 "호기심 알고리즘"을 만들려고 했지만 인간의 호기심을 복제하는 것은 상당히 어려웠습니다. 그들에 따르면 대부분의 방법은 로봇에 대한 지식의 "갭"을 평가하고 로봇이 관심을 가질 대상을 이해할 수 없습니다.

그러나 영국 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 토드 헤스터(Todd Hester)와 미국 텍사스 대학교(University of Texas)의 피터 스톤(Peter Stone)은 컴퓨터 프로그램이 스스로 환경에 대해 학습함으로써 "호기심"을 갖게 하는 알고리즘을 만드는 데 성공했다. 새로운 접근 방식을 통해 로봇은 지금보다 훨씬 빠르게 학습할 수 있습니다. 연구원들은 "강화 학습" 기술을 기반으로 하는 알고리즘을 TEXPLORE-VENIR이라고 명명했습니다.

이 기술은 다음 원칙에 따라 작동합니다. 프로그램이 문제에 대한 해결책에 접근할 때(예: 미로에서 나가기) 약간의 보상을 받습니다. 상을 받으면 앞으로 그녀는 다시 어떤 목표를 달성하기 위해 노력할 것이라고 가정합니다. 연구원들은 목표 달성에 도움이 되지 않더라도 프로그램이 단순히 새로운 지식에 대해 보상을 받도록 "강화 학습" 기술을 약간 수정했습니다. 예를 들어, TEXPLORE-VENIR은 세계를 탐험하거나 지도에서 먼 곳을 찾거나 요리법을 마스터할 때 보너스를 받습니다.

Hester와 Stone은 두 가지 시나리오에서 알고리즘을 테스트했습니다. 첫 번째는 잠긴 문으로 연결된 4개의 방이 있는 가상 미로였습니다. 봇(단순한 컴퓨터 프로그램)은 해당 지역을 탐색하고 열쇠를 찾고 열쇠를 가지고 문을 열어야 했습니다. 문을 열 때마다 그는 10점을 얻었습니다. 최고 점수를 달성하기 위해 그는 3000 "보"를 받았습니다.

TEXPLORE-VENIR 알고리즘을 사용할 때 봇은 해당 영역을 탐색했으며(1000개의 "단계"를 사용) 55점을 얻었습니다. 또한 다른 알고리즘을 사용하면 0~35점을 받았습니다. 프로그램이 해당 지역을 탐색하면서 동시에 문을 열어야 하는 경우 TEXPLORE-VENIR에서는 70점, 다른 경우에는 5점 미만을 기록했습니다.

두 번째 실험을 위해 연구진은 휴머노이드 로봇 나오(Nao)를 연결했다. TEXPLORE-VENIR 알고리즘의 도움으로 그는 세 가지 작업을 완료해야 했습니다. 즉, 음악 심벌즈를 치고, 분홍색 리본을 찾아 눈에 가져오고, 다리에 있는 버튼을 누르십시오. 각 작업에 대해 Nao는 200개의 "단계"를 받았고 "훈련"(학습 과목)을 위해 또 다른 400개의 "단계"를 받았습니다. 13번의 시도 끝에 그는 7번 버튼을 누르고 1번 중 5번 심벌즈를 쳤고 결국 분홍색 리본을 더 빨리 찾았습니다.

TEXPLORE-VENIR 알고리즘은 좋은 결과를 보여주었지만 과도한 호기심은 로봇의 생산성을 저하시킬 수 있다고 제XNUMX자 연구자들은 말합니다. 학습 보상을 받고자 하는 로봇의 내재적 동기가 과제를 완수하려는 외재적 동기를 능가하는 경우가 있습니다. 따라서 두 가지 유형의 동기 사이에서 균형을 찾는 것이 중요합니다.

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