Giám sát thời gian thực để dự đoán thiên tai
 |
NatCat đặt mục tiêu sử dụng hình ảnh vệ tinh, viễn thám và học máy để đánh giá rủi ro thiên tai.(Ảnh: Najah Pokkiri/NatCat) |
NatCat đặt mục tiêu sử dụng hình ảnh vệ tinh, viễn thám và học máy để đánh giá rủi ro thiên tai ở các địa điểm khác nhau, điều này có thể giúp giảm nguy cơ gây tổn hại cho những người dân sống ở đó. Nó cũng có thể sử dụng dữ liệu về biến đổi khí hậu để dự báo tần suất và cường độ của một số mối nguy hiểm tự nhiên trong tương lai.
Chuyển đổi độ ẩm không khí thành điện năng
 |
Electric Skin — Chuyển đổi độ ẩm không khí thành điện bằng vật liệu sinh học cải tiến (Ảnh: Nada Raafat Elkharashi, Paige Perillat Piratoine, Sequoia Fischer & Catherine Euale) |
Dự án này có tên Electric Skin, tạo ra vật liệu sinh học tự cung cấp năng lượng cho các thiết bị điện tử bằng cách khai thác đặc tính dẫn điện của vi khuẩn sống trong bùn có tên Geobacter sulfurrenducens. Cụ thể, các dây nano protein của vi khuẩn có thể tạo ra điện từ độ ẩm xung quanh của không khí. Các nhà khoa học đã chiết xuất ADN của vi khuẩn và nhúng nó vào E. coli để sản xuất.
Để tạo ra nguồn năng lượng, nhóm nghiên cứu đã đặt các dây nano thu được từ E. coli vào các vật liệu sinh học có thể phân hủy để tạo ra một lớp màng có kết cấu và linh hoạt có thể cung cấp năng lượng cho các thiết bị điện tử từ không khí và nước.
Gạch tái chế điều chỉnh nhiệt độ và độ ẩm
 |
Mái ngói bằng gạch tái chế (Ảnh: Angela Piazza) |
Được thúc đẩy bởi việc sản xuất quá nhiều nhựa không thể tái chế cùng với tác động của biến đổi khí hậu ở miền nam Ấn Độ, Wastly Roof Tiles sẽ thay thế ngói lợp thông thường bằng ngói làm từ vật liệu tái chế có thể làm giảm nhiệt độ trong nhà.
Những viên gạch này được tạo ra bằng cách cắt nhỏ và nấu chảy nhựa nhiều lớp, có trọng lượng nhẹ, không thấm nước và có thể phản xạ nhiệt.
Nhựa sinh học
 |
PhytoMat — Giải pháp hấp thụ carbon dựa trên thiên nhiên bằng cách sử dụng thực vật phù du (Ảnh: Gabriele Troisi & Alberto Perro) |
Thực vật phù du chuyển 40% lượng khí carbon dioxide trong khí quyển vào đại dương bằng quá trình quang hợp. Với PhytoMat, các nhà khoa học hiện muốn khai thác quá trình tự nhiên này ở quy mô công nghiệp.
PhytoMat là một công nghệ linh hoạt, giống như tấm thảm, được lắp đặt theo chiều ngang và chiều dọc trên các bề mặt và chứa các vật liệu tái chế được nhúng vào thực vật phù du. Khi lớn lên, chúng hấp thụ carbon dioxide từ môi trường xung quanh và chuyển hóa thành sinh khối - vật liệu hữu cơ có thể được tái sử dụng - trước khi được thu hoạch và chuyển đến các nhà máy tái chế. Vật liệu này sau đó có thể được chuyển đổi thành các sản phẩm mới, như nhựa sinh học.
Tiêm thuốc y tế không cần điện trong các vùng thảm họa
 |
Golden Capsule — Thiết bị tiêm thuốc được tối ưu hóa cho các tình huống thảm họa khẩn cấp (Ảnh: Yujin Chae) |
Chỉ sử dụng áp suất không khí và độ đàn hồi của bóng bay, Golden Capsule là thiết bị có thể truyền thuốc vào tĩnh mạch mà không cần người khác cầm gói thuốc.
Dự án này khác biệt so với các thiết bị khác vì không cần điện — khiến nó trở nên lý tưởng để sử dụng trong các khu vực gặp thảm họa thiên nhiên.
Bọt phân hủy sinh học
 |
Carbon Cell sẽ thay thế polystyrene có hại bằng bọt phân hủy sinh học mới (Ảnh: Eden Harrison) |
Carbon Cell là bọt giãn nở có khả năng phân hủy sinh học được làm từ than sinh học - một sự kết hợp bí mật của các thành phần sinh học có nguồn gốc từ chất thải thực phẩm - được trộn và nở ra bằng quy trình sản xuất đã được cấp bằng sáng chế.
Quá trình này tương tự như ép phun và cho phép tạo ra nhiều hình dạng và kích cỡ khác nhau một cách nhanh chóng khi đóng gói. Các nhà khoa học cuối cùng muốn thay thế polystyrene, chất mà họ cho là độc hại và có hại cho môi trường, bằng bọt phân hủy sinh học mới.
Con chip siêu dày đặc
 |
Tasawwur D310 — GPU mới giúp giảm đáng kể lượng khí thải carbon cho hoạt động đào tạo AI (Ảnh: Saravanan Yuvaraja) |
Các mô hình Generative AI cần được đào tạo trong các trung tâm dữ liệu lớn, thường sử dụng sức mạnh của card đồ họa chuyên dụng (GPU). Điều này có nghĩa là Generative AI có lượng khí thải carbon rất lớn. Nhưng Tasawwur D310 là GPU tiết kiệm năng lượng hơn rất nhiều so với GPU hàng đầu hiện nay.
Con chip này siêu dày đặc — với các linh kiện điện tử được gắn gần nhau hơn và xếp chồng lên nhau trên 10 lớp (so với hai lớp ở một trong những chip của đối thủ cạnh tranh hàng đầu, Nvidia) — có nghĩa là dữ liệu được trao đổi nhanh hơn nhiều, tiết kiệm năng lượng và tăng tốc quá trình đào tạo.
Robot mềm có thể lập trình
 |
Nền tảng FlowIO — Nền tảng nâng cao dành cho robot mềm, hợp lý hóa quá trình tạo nguyên mẫu bằng các công cụ tích hợp (Ảnh: Ali Shtarbanov & Hye Jun Youn) |
FlowIO Platform là phương pháp đa năng đầu tiên trên thế giới để tạo ra các nguyên mẫu của các bộ phận robot mềm. Thiết bị nhỏ bé này bao gồm máy bơm và pin tích hợp, đồng thời có năm cổng có thể lập trình mà người dùng có thể thao tác thông qua trình duyệt web thông qua kết nối Bluetooth.
Thiết bị này cũng có pin tích hợp và 10 cảm biến khác nhau. Nó sẽ cho phép các chuyên gia chế tạo robot biến ý tưởng của họ thành hiện thực nhanh hơn nhiều so với trước đây.
Drone- máy bay không người lái
 |
FlyVision - Hệ thống kiểm tra dựa trên máy bay không người lái để giám sát an toàn tòa nhà (Ảnh: Peisen Xu) |
FlyVision kết hợp thực tế hỗn hợp với drone, máy bay không người lái, để giúp con người kiểm tra các tòa nhà và các không gian khác hiệu quả hơn. Sử dụng tai nghe thực tế tăng cường (AR) HoloLens 2 của Microsoft, hệ thống cung cấp cho người điều khiển máy bay không người lái các công cụ để quét môi trường xung quanh ngay lập tức và tạo bản song sinh kỹ thuật số 3D trong hệ thống Sau đó, họ có thể vạch ra một con đường bên trong không gian và sử dụng con đường đó để hướng dẫn drone đi qua môi trường của nó.
Năng lượng tái tạo bằng AI
 |
Hợp lý hóa việc đánh giá năng lượng tái tạo bằng AI, tiết kiệm thời gian và tiền bạc (Ảnh: Sarah Sausan & Arkanu Andaru) |
Nền tảng phần mềm này, được gọi là "Renescout", sử dụng khai thác dữ liệu, viễn thám và AI để đánh giá tốt hơn các dự án năng lượng tái tạo, một quá trình thường mất 18 tháng.
Giám sát ô nhiễm không khí theo thời gian thực
 |
Data2Action sử dụng thuật toán AI để theo dõi tình trạng ô nhiễm không khí theo thời gian thực |
Data2Action sử dụng thuật toán AI để theo dõi tình trạng ô nhiễm không khí theo thời gian thực — ngay cả khi khu vực đó không có cảm biến không khí. Các nhà sản xuất cho biết, các mô hình học máy cũng dự đoán kết quả sức khỏe tiềm ẩn dựa trên mức độ tiếp xúc với ô nhiễm không khí.
