A Natel Energy, fundada por ex-alunos do MIT, está implantando sistemas hidrelétricos com turbinas seguras para peixes e outros recursos que imitam as condições naturais dos rios.
Pesquisadores treinam um modelo de aprendizado de máquina para monitorar e ajustar o processo de impressão 3D para corrigir erros em tempo real.
O material, conhecido como arseneto de boro cúbico, fornece alta mobilidade para elétrons e 'buracos' e possui excelente condutividade térmica.
O novo design é empilhável e reconfigurável, para troca e construção de sensores e processadores de rede neural existentes.
Estudo mostra o que acontece quando grãos cristalinos em metais se reformam em escalas nanométricas, melhorando as propriedades do metal.
As previsões de seu modelo devem ajudar os pesquisadores a melhorar as simulações do clima oceânico e aprimorar o projeto de estruturas offshore.
Os materiais de perovskita seriam superiores ao silício em células fotovoltaicas, mas fabricar essas células em escala é um grande obstáculo. O aprendizado de máquina pode ajudar.
O projeto pode um dia permitir uma rede elétrica totalmente descarbonizada, dizem os pesquisadores.
O material pode abrir caminho para plásticos sustentáveis.
A nova substância é o resultado de um feito considerado impossível: polimerizar um material em duas dimensões.
O sistema reversível pode inverter a orientação magnética das partículas com uma pequena voltagem; pode levar a um armazenamento de dados mais rápido e sensores menores.
O novo ímã supercondutor quebra os recordes de força do campo magnético, abrindo caminho para energia prática, comercial e sem carbono.