ديزل جديد صديق للبيئة
يحتاج إنتاج الوقود إلى محفِّزات لتسريع التفاعلات الكيميائية في عمليات تكرير النفط الخام. وفي حالة الديزل، يتم خلط هذه المحفزات، التي هي على شكل حبيبات صغيرة، مع الزيت الذي تتغيَّر جزيئاته للحصول على الوقود القابل للاستخدام.
ومؤخراً، قام باحثون من جامعة «كي يو لوفن»، في بلجيكا، وآخرون من جامعة «أوتريخت» في هولندا، باستخدام محفزات من مادتين، الأولى أسيد في حالة صلبة والثانية من معدن البلاتين. وخلال عملية الإنتاج، تتحرك جزيئة الزيت الخام ذهاباً وإياباً بين المحفزين. وبينما تتفاعل مع كليهما تبدأ بالتغير تدريجياً. وعندما ينتهي التفاعل تكون جزيئة المواد الخام قد تحوَّلت إلى وقود الديزل الجديد الصالح للاستعمال لأنه لا يبعث إلا القليل جداً من ثاني أكسيد الكربون ومن المواد المضرة الأخرى للإنسان والبيئة، مقارنة مع الديزل المعروف.
ويعتقد الباحثون أن السبب في هذا التحسن الكبير لنوعية الديزل هو أن وظائف المحفزات تتم ضمن حيز «نانومتر» متناهٍ في الصغر. ويختلف هذا مع ما درجت على القيام به صناعة الديزل في السنوات الخمسين الماضية.
ويقول الباحثون إنه يمكن استخدام هذا الديزل الجديد في السيارات خلال السنوات الخمس أو العشر المقبلة، كما سيكون بالإمكان استعماله في صناعات متعددة.
وقد نُشر البحث كاملاً في مجلة «نايتشر» العلمية المعروفة.
http://www.scienceworldreport.com

تخزين الطاقة في الورق
طوَّر علماء من السويد مادة سمُّوها «ورقة الطاقة»، وهي رقيقة وتشبه الورقة العادية مع قدرة فائقة على تخزين الطاقة. ويمكن لصفيحة منها بقطر 15 سنتيمتراً وسماكة أقل من نصف ملليمتر، أن تخزن «فاراد» واحداً من السعة الكهربائية (تساوي تقريباً أمبيراً في الثانية)، وهي الطاقة نفسها الموجودة في البطاريات والمكثفات الفائقة المستخدمة في الأجهزة الكهربائية اليوم.
ويُعد استخدام هذه المادة المصنوعة من السلولوز النانو، أو متناهي الصغر، والبولمر الموصل للكهرباء، ويمكن إعادة شحنها، لتدوم لمئات من دورات الشحن. والأفضل من ذلك أن إعادة شحنها لا يستغرق إلا بضع ثوانٍ فقط.
ويقول خافياركريسبين من جامعة «ليكوبينغ» إنّه وُجدت، في الماضي، أغشية رقيقة كمكثفات كهربائية، لكن الجديد هو إنتاج هذه المادة بثلاثة أبعاد. كما بات بالإمكان اليوم إنتاج ورقة سميكة أيضاً بسهولة.
تبدو هذه المادة كورقة سوداء، لكن عند لمسها تظهر مرنة مثل البلاستيك. مع ذلك فهي تشبه الورق من نواحٍ أخرى كالمتانة وقابليتها للطي.
وهذه المواد كما يقول الباحثون، سجلت رقماً قياسياً لموصلية الأيونات والإلكترونات في وقت واحد. ويمكن أن يكون لها تأثير كبير على الكيفية التي نخزِّن بها الشحنات في أجهزة صغيرة.
وخلافاً للبطاريات والمكثفات المنتشرة حالياً التي تستخدم كميات كبيرة من المعدن، وغالباً ما تحتوي على مواد كيميائية سامة. فورقة الطاقة تستخدم مادة السلولوز البسيطة التي يمكن إعادة تدويرها ولا تتأثر بالماء.
http://www.sciencealert.com

تعليم الآلات لكي ترى
الرؤية هي أقوى الحواس عند الإنسان، وهكذا ستكون بالنسبة للآلات الذكية، كالروبوتات والسيارات بدون سائق وغيرها. وفي واقع الأمر فإن العمل في حقل الذكاء الصناعي أقلع منذ بضع سنوات. ولكن، كما يقول البروفيسور روبرتو سيبولا قائد الفريق العامل على تطوير نظام رؤية آلي جديد في جامعة «كامبريدج» في بريطانيا، إنّ «تعليم الآلة كي ترى أصعب كثيراً مما يُظن».
حالياً، تعمل الروبوتات والسيارات من دون سائق، إما بواسطة نظام تحديد المواقع العالمي (GPS)، الذي يعاني في هذا الحقل سلبيات عديدة، أو الرادارات مع أجهزة استشعار. الأولى لا تعمل في الأنفاق أو حتى أحياناً داخل الأحياء في المدن ولا يمكن الاعتماد عليها كلياً. والثانية عالية التكلفة دون فعالية كاملة.
أما النظام الجديد فيدعى «SegNet»، ويعمل على تطويره فريق مجتهد من جامعة كامبريدج يحاول تعلّم الرؤية بالأمثلة. وقد عمل هذا الفريق على تحديد وصف كل «بكسل» (وهي أصغر عنصر في مصفوفة الصورة) لخمسة آلاف صورة، وذلك لتعليم النظام التعرف عليها.
والنظام الجديد يعمل بواسطة كاميرا وهاتف ذكي (وهو غير مكلف كثيراً). يأخذ صورة لشارع لم يره من قبل، ومن ثم يصنِّفها ويفرزها إلى 12 فئة مختلفة مثل: الطرقات، المارة، لافتات الشوارع، الأبنية، الضوء، الظل.. إلخ،. واستطاع أن يصنِّف حوالي %90 من «البكسل» بدقة، وهو ما لم تستطعه أجهزة الاستشعار القديمة المكلفة التي تعتمد على الليزر والرادارات عندما تعمل بالوقت الحقيقي.
وبعد أن جرى تدريب النظام الجديد على الطريق السريع والأماكن المكتظة في كامبريدج، يبقى على الفريق الذي يعمل عليه تدريبه في الأرياف والأماكن الثلجية والصحراوية.
يقول سيبولا إننا كأطفال نتعلَّم تمييز الأشياء بالرجوع إلى أمثلة نعرفها. إذا رأينا سيارة لعبة عدة مرات، نتعلم كيف نميز شيئين مختلفين. الأول السيارة الفعلية لهذه اللعبة والثانية أن السيارات المشابهة تنتمي إلى النوع نفسه، أي فئة السيارات المختلفة مثلاً عن فئة الأشجار. إن المسألة بالنسبة للآلات ليست بهذه السهولة.
فلكي يصبح لدينا آلة تعمل باستقلالية لا بدَّ من أن نجد أجوبة عن ثلاثة أسئلة: الأول، أين أنا؟؛ والثاني: ماذا يوجد حولي؟؛ والثالث: ماذا أفعل بعد ذلك؟. إن نظام «SegNet» يجيب عن السؤال الثاني، ماذا يوجد حولي؟. ويطور الباحثون أنفسهم نظاماً ثانياً متكاملاً معه باستطاعته الإجابة عن السؤالين الأول والثالث، وذلك باستخدامه الصور لتحديد الموقع الدقيق والاتجاه على حد سواء.
ويستخدم هذا النظام الجديد لأول مرة ما يُعرف بالتعلم التعمقي، وهو ما يميزه عن باقي الأنظمة القديمة.
http://www.sciencenewsline.com