การควบคุมพื้นที่ตัวนำยิ่งยวดด้านในโลหะที่แปลกใหม่

ตัวนำยิ่งยวดได้ดึงดูดนักวิทยาศาสตร์มายาวนานหลายปีแล้วเนื่องด้วยมันมีความสามารถสำหรับในการเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีในปัจจุบัน อุปกรณ์แปลงเป็นตัวนำยิ่งยวดแค่นั้นซึ่งแปลว่าอิเล็กตรอนสามารถเดินทางไปได้โดยไม่มีการต่อต้านที่อุณหภูมิต่ำมาก เดี๋ยวนี้ตัวนำยิ่งยวดแรงต้านทานศูนย์แบบสิทธิพิเศษเฉพาะบุคคลนี้พบบ่อยในเทคโนโลยีเยอะๆดังเช่นการถ่ายรูปด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก (MRI) แต่เทคโนโลยีในอนาคตจะควบคุมการกระทำด้านอิเล็กทรอนิกส์ทั้งหมดในตัวนำยิ่งยวดซึ่งเป็นคุณโภคทรัพย์ที่เรียกว่าเฟส ขณะนี้มีการชิงชัยเพื่อสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมเครื่องแรกของโลกซึ่งจะใช้เฟสกลุ่มนี้เพื่อทำคำนวณ ตัวนำยิ่งยวดทั่วไปนั้นมีความแข็งแกร่งแล้วก็ยากที่จะมีผลต่อรวมทั้งความท้าทายเป็นการหาวัสดุใหม่ที่สามารถใช้งานตัวนำยิ่งยวดในเครื่องไม้เครื่องมือได้

ห้องปฏิบัติการอุปกรณ์ควอนตัมของ EPFL (QMAT) นำโดย Philip Moll ได้ปฏิบัติงานในกลุ่มสารตัวนำยิ่งยวดที่ไม่มีชื่อเสียงทั่วไปซึ่งรู้จักกันในชื่อวัสดุ fermion หนัก นักวิทยาศาสตร์ของ QMAT ซึ่งเป็นส่วนใดส่วนหนึ่งของความร่วมแรงร่วมใจระหว่างชาติในวงกว้างระหว่าง EPFL สถาบัน Max Planck สำหรับฟิสิกส์เคมีของของแข็งห้องปฏิบัติการแห่งชาติลอสอาลามอสแล้วก็มหาวิทยาลัยคอร์เนล

CeIrIn5 
เป็นโลหะที่มีค่ายิ่งยวดที่อุณหภูมิต่ำมากเพียงแต่ 0.4 ° C เหนือศูนย์สัมบูรณ์ (ประมาณ -273 ° C) นักวิทยาศาสตร์ของ QMAT ร่วมกับ Katja C. Nowack จากมหาวิทยาลัย Cornell ได้บ่งบอกถึงแล้วว่าวัสดุนี้สามารถผลิตได้ด้วยเขตตัวนำยิ่งยวดซึ่งอยู่ติดกับรอบๆที่อยู่ในสภาพการณ์ธรรมดาของโลหะ ยังดีมากยิ่งกว่าพวกเขาสร้างแบบจำลองที่ช่วยให้นักค้นคว้าสามารถดีไซน์ต้นแบบการปฏิบัติการที่ซับซ้อนและก็โดยความเคลื่อนไหวอุณหภูมิเพื่อกระจัดกระจายพวกเขาด้านในวัสดุในกระบวนการควบคุมอย่างมาก งานศึกษาเรียนรู้และค้นคว้าและทำการวิจัยของพวกเขาเพิ่งเผยแพร่ในวิทยาศาสตร์

เพื่อให้ประสบความสำเร็จนี้นักวิทยาศาสตร์ได้หั่น CeIrIn5 ที่บางมากมายซึ่งมีความครึ้มเพียงแค่หนึ่งในพันมม.ซึ่งพวกเขาได้ร่วมกับสารขึ้นต้นไพลิน เมื่อระบายความร้อนด้วยอุปกรณ์จะหดตัวอย่างเป็นจริงเป็นจังในช่วงเวลาที่ไพลินหดตัวน้อยมาก การตอบสนองที่เกิดขึ้นนำมาซึ่งการก่อให้เกิดความเคร่งเครียดกับวัสดุเหมือนว่ามันถูกดึงไปทุกทิศทางโดยเหตุนี้จึงบิดเบือนภาระอะตอมในชิ้นเล็กน้อย เพราะว่าตัวนำยิ่งยวดใน CeIrIn5 มีความไวต่อการกำหนดค่าอะตอมของวัสดุได้อย่างไม่ดีเหมือนปกติวิศวกรรมรูปแบบการบิดเบือนก็เลยใช้เพื่อให้ได้รูปแบบที่สลับซับซ้อนยิ่งยวด วิธีการใหม่นี้ช่วยให้นักค้นคว้า ดึง” ตัวนำยิ่งยวดวงจรบนแถบผลึกคนเดียวขั้นตอนที่ปูทางสำหรับเทคโนโลยีควอนตัมใหม่

การศึกษาค้นพบนี้ชี้ให้เห็นถึงก้าวสำคัญสำหรับเพื่อการควบคุมตัวนำยิ่งยวดในวัสดุ fermion หนัก แม้กระนั้นนั่นไม่ใช่ตอนสุดท้ายของเรื่อง ต่อจากแผนการนี้นักค้นคว้าหลังพึ่งเริ่มตรวจการใช้งานเทคโนโลยีที่เป็นได้

“ 
ได้แก่พวกเราสามารถเปลี่ยนภูมิภาคของความเป็นตัวนำยิ่งยวดได้โดยการดัดแปลงแก้ไขการบิดเบือนของวัสดุโดยใช้ไมโครแอคติเอเตอร์” Moll กล่าว ความสามารถสำหรับเพื่อการแยกรวมทั้งเชื่อมต่อภูมิภาคตัวนำยิ่งยวดบนชิปสามารถสร้างสวิตช์ชนิดหนึ่งสำหรับเทคโนโลยีควอนตัมในอนาคตได้เหมือนกันกับทรานซิสเตอร์ที่ใช้ในการคำนวณในปัจจุบัน

ระบบปัญญาประดิษฐ์ให้คำแนะนำด้านแฟชั่น

ผู้คนหันไปหาที่มาที่นานัปการสำหรับคำเสนอแนะสำหรับการแต่งกายตั้งแต่วารสารจนกระทั่งเพื่อนที่ดีเยี่ยมที่สุดไปจนถึง Instagram อย่างไรก็ตามในไม่ช้าคุณอาจถามสมาร์ทโฟนของคุณได้

มหาวิทยาลัยเท็กซัสที่ออสติแม่น้ำวิทยาการคอมพิวเตอร์โดยความร่วมแรงร่วมมือกับนักค้นคว้าจาก Cornell Tech, Georgia Tech รวมทั้งการศึกษาค้นคว้าวิจัย AI ของ Facebook ได้ปรับปรุงระบบปัญญาประดิษฐ์ซึ่งสามารถดูภาพถ่ายของเครื่องแต่งกายรวมทั้งแนะนำเทคนิคที่เป็นประโยชน์เพื่อทำให้ล้ำยุคเพิ่มขึ้น คำแนะนำบางทีอาจรวมทั้งการปรับปรุงแก้ไขตัวอย่างเช่นการเลือกเสื้อแขนกุดหรือแจ็คเก็ตอีกต่อไป

“ 
พวกเรามีความคิดว่ามันราวกับเพื่อนฝูงที่ให้คำวิจารณ์แก่คุณ” Kristen Grauman ศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์บอกว่างานวิจัยที่ผ่านมาส่วนมากเน้นไปที่การจดจำภาพด้วยปัญญาประดิษฐ์ “ มันเป็นแรงดลใจจากแนวคิดที่ใช้งานได้จริงเราสามารถปฏิบัติงานกับชุดที่ระบุเพื่อกระทำการเปลี่ยนแปลงน้อยด้วยเหตุผลดังกล่าวมันก็เลยดียิ่งขึ้นหน่อยเดียว

วัสดุที่ชื่อว่า Fashion ++ ใช้ระบบแยกเป็นชนิดและประเภทภาพเพื่อวิเคราะห์สีลวดลายพื้นผิวและก็รูปร่างของเสื้อผ้าในภาพ โดยพินิจพิเคราะห์ว่าการปรับปรุงนั้นจะมีผลต่อมากที่สุด แล้วหลังจากนั้นเสนอชุดทางเลือกหลายสิ่งหลายอย่างให้กับผู้ใช้

Fashion ++ 
ได้รับการฝึกอบรมโดยใช้ชุดภาพมากกว่า 10,000 ภาพที่เผยต่อสาธารณะบนเว็บไซต์ออนไลน์สำหรับคนที่ชื่นชอบแฟชั่น การค้นหาภาพของชุดแฟชั่นเป็นเรื่องที่ไม่ได้ยากเย็น Kimberly Hsiao นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษากล่าว การค้นหาภาพที่ไม่ได้พิสูจน์แล้วเป็นเรื่องท้า ด้วยเหตุผลดังกล่าวเธอจึงคิดทางแก้ปัญหา เธอผสมภาพชุดแฟชั่นเพื่อสร้างฐานะอย่างที่ดูนำสมัยลดน้อยลงและฝึกฝนระบบเกี่ยวกับสิ่งที่ไม่ควรใส่

“ 
เมื่อสไตล์แฟชั่นมีการปรับปรุงขึ้น AI สามารถศึกษาอย่างสม่ำเสมอโดยให้ภาพใหม่ซึ่งมีอยู่เยอะมากบนอินเทอร์เน็ต “Hsiao กล่าว

Grauman 
และก็ Hsiao จะพรีเซ็นท์ขั้นตอนการของพวกเขาสำหรับเพื่อการประชุมระหว่างชาติในอาทิตย์หน้าเกี่ยวกับ Computer Vision ในกรุงโซลประเทศเกาหลีใต้

เหมือนกันกับระบบ AI ทั้งสิ้นอคติสามารถคืบเข้าไปในชุดข้อมูลสำหรับ Fashion ++ นักวิจัยชี้ให้เห็นว่ารูปลักษณ์ของวินเทจนั้นยากต่อการเขียนจำว่ามีสไตล์เนื่องจากภาพการฝึกอบรมมาจากอินเทอร์เน็ตซึ่งมีการใช้กันอย่างล้นหลามตั้งแต่ปี 1990 นอกเหนือจากนี้เพราะเหตุว่าผู้ใช้ที่ส่งรูปภาพส่วนใหญ่มาจากอเมริกาเหนือสไตล์จากส่วนอื่นๆของโลกจึงไม่ปรากฏมากนัก ความท้าทายอีกประการหนึ่งคือภาพเสื้อผ้าแฟชั่นจำนวนหลายชิ้นปรากฏขึ้นในแบบจำลอง แต่ร่างกายมีหลายขนาดและก็หลายรูปร่างซึ่งมีผลต่อการเลือกแฟชั่น ขั้นต่อไปคือ Grauman รวมทั้ง Hsiao กำลังดำเนินการเพื่อให้ AI ศึกษาว่ารูปร่างของ Flatters ต่างกันอย่างไรเพื่อให้ข้อเสนอสามารถปรับให้เหมาะสมยิ่งขึ้น

“ 
พวกเรากำลังตรวจสอบการมีความเกี่ยวข้องระหว่างรูปร่างของบุคคลกับเสื้อผ้าที่เหมาะสมกับพวกเขาเรารู้สึกตื่นเต้นที่จะขยายการบังคับใช้กับคนทุกขนาดและรูปร่างโดยทำศึกษาค้นคว้านี้” Grauman กล่าว