واحد مشترک کمکی پژوهش و مهندسی «هوش یار-تواندار»     (HT-CSURE)

واحد مشترک کمکی پژوهش و مهندسی «هوش یار-تواندار» (HT-CSURE)

Hooshyar-Tavandar Common Subsidiary Unit for Research & Engineering
واحد مشترک کمکی پژوهش و مهندسی «هوش یار-تواندار»     (HT-CSURE)

واحد مشترک کمکی پژوهش و مهندسی «هوش یار-تواندار» (HT-CSURE)

Hooshyar-Tavandar Common Subsidiary Unit for Research & Engineering

باتری کوچک پاناسونیک صنعت ابزارهای پوشیدنی را هدف گرفته است

نویسنده: ‫کاوه جهان آرای‬‎ جمعه, 18 مهر 1393 ساعت 19:18 نظر (12)
باتری کوچک پاناسونیک صنعت ابزارهای پوشیدنی را هدف گرفته است

همانطور که می‌دانید باتری‌ها و البته وزن و ابعاد آن‌ها جزو مهم‌ترین اجزای صنایع الکترونیک به شمار می‌آید به ویژه که هم امروزه با مورد توجه قرار گرفتن ابزارهای پوشیدنی نیاز به باتری‌های بهتر بیشتر احساس می‌شود. باتری جدید پاناسونیک نیز چنین هدفی را در نظر داشته است، چراکه با ابعاد 20 در 3.5 میلی‌متری خود کوچک‌ترین باتری استوانه‌ای لیتیوم-یون دنیا به شمار می‌آید.





این باتری تنها 0.6گرم وزن دارد و ظرفیت اسمی آن نیز 13 میلی آمپر ساعت با ولتاژ اسمی 3.75 ولت است. بیشینه‌ی ولتاژ شارژ آن 4.2 ولت است. ضمن اینکه پوشش خارجی فولاد ضد زنگ آن از باد کردن آن جلوگیری می‌کند. این باتری از همان الکترودهای مارپیچی مورد استفاده در باتری‌های لیتیم-یون معمول بهره می‌برد که امکان ایجاد سطح زیادی بین دو الکترود را به باتری می‌دهد، این امر برای دستیابی به خروجی بالای این باتری ضروری است. این خروجی بالا در حدی است که می‌تواند یک سامانه‌ی ارتباطی NFC را تامین کند.

cg-320-0

در کنار ابزارهای پوشیدنی پاناسونیک می‌خواهد این باتری‌ها را در سایر ابزارهای الکترونیکی کوچک همچون سربندها و خودکار‌ها نیز به کار ببرد. تولید انبوه این باتری‌ها در اوایل سال آینده آغاز خواهد شد.

مطالب مرتبط

رویاها تحقق می‌یابند؛ ساخت ماده‌ای برای تنفس در زیر آب

نویسنده: محسن کریمی چهارشنبه, 16 مهر 1393 ساعت 00:15 نظر (9)
ساخت ماده‌ی جذب‌کننده اکسیژنساخت ماده‌ی جذب‌کننده اکسیژنGizmag.com

دنیای زیر آب هنوز هم سرشار از رازهای پنهان است. بسیاری از انسان‌ها رویای زندگی زیر آب را سال‌ها در سر پرورانده‌اند. دانشمندان دانشگاه Southern Denmark با ترکیب مواد کریستالی موفق به ساخت ماده‌ای شده‌اند که قابلیت جذب و ذخیره اکسیژن را دارد. شاید این اولین قدم برای تحقق این رویا باشد. با زومیت همراه باشید.


 این ماده علاوه بر قابلیت جذب و ذخیره اکسیژن می‌تواند هر زمان که نیاز باشد، اکسیژن را بصورت کنترل شده آزاد کند بنابراین فقط چند دانه از این ماده می‌تواند جایگزین کپسول‌های اکسیژن غواصی شود. عنصر اصلی این ماده جدید کبالت است که بصورت یک مولکول ارگانیک ویژه طراحی شده است. در حالت استاندارد،  بسته به میزان اکسیژن در دسترس، دمای محیط و فشار هوا میزان جذب اکسیژن توسط این ماده ممکن است از چند ثانیه تا چند روز طول بکشد.

پروفسور کریستین مک‌کنزی در این رابطه می‌گوید:

نکته بسیار مهمی که در مورد این ماده وجود دارد این است که این ماده واکنش برگشت‌ناپذیر با اکسیژن ندارد. ما می‌توانیم از این ماده برای جذب، نگهداری و انتقال اکسیژن درست مانند یک هموگلوبین مصنوعی استفاده کنیم. با تغییر در ساختار اصلی این ماده می‌توان میزان جذب و آزادسازی اکسیژن را با نرخ‌های مختلف ممکن ساخت. این امر به این مفهوم است که می‌توان از این ماده برای تنظیم میزان اکسیژن در سلول‌های سوختی استفاده کرد یا ماسک‌های صورتی که لایه‌هایی از این ماده دارند، تولید کرد تا افراد اکسیژن خالص را بطور مستقیم از هوا دریافت کنند و دیگر نیازی به لوازم جانبی برای دریافت اکسیژن نداشته باشند.

اما نکته جالب‌تر در مورد این ماده این است که می‌تواند درون دستگاهی مورد استفاده قرار بگیرد که  اکسیژن را بطور مستقیم از آب دریافت کند و به این ترتیب غواصان را قادر سازد تا برای مدت زمان زیادی زیر آب باقی بمانند.

همچنین به گفته پروفسور مک‌کنزی این ماده برای بیماران ریوی که مجبور هستند کپسول‌های سنگین اکسیژن را با خود حمل کنند، فوق‌العاده است. 

او در این رابطه ادامه می‌دهد:

 وقتی این ماده را گرم کردیم، مشاهده کردیم که اکسیژن را آزاد می‌کند، همچنین حالا سوالی که برای ما ایجاد شده این است که آیا از نور می‌توانیم بعنوان محرک این ماده برای آزادسازی اکسیژن استفاده کنیم یا خیر؟

هنوز هیچ صحبتی در مورد یک محصول تجاری یا دسترسی عموم مردم به این ماده مطرح نشده است. نظر شما در مورد این ماده‌ی جدید چیست؟ آیا رویای غواصی در زیر آب بدون مشکل کمبود اکسیژن به حقیقت می‌پیوندد؟

به یک میلیون نفر برای مسکونی سازی مریخ نیاز خواهد بود

نویسنده: وحید خامسی سه شنبه, 15 مهر 1393 ساعت 15:09 نظر (22)
به یک میلیون نفر برای مسکونی سازی مریخ نیاز خواهد بود

در فیلم‌های علمی و تخیلی اتوبوس‌های فضایی را دیده‌ایم که هر ساعت از زمین به مریخ عازم می‌شوند و شهروندان را بین دو سیاره جابه‌جا می‌کنند، آیا ممکن است در آینده نه چندان دور بشر به این تکنولوژی دست پیدا کند؟ الون ماسک میلیونر مشهور و صاحب شرکت‌های SpaceX و Tesla در مصاحبه‌ای با مجله‌ی Aeon می‌گوید برای مسکونی سازی مریخ حداقل به یک میلیون نفر نیاز خواهد بود.


 تاکنون بیشترین فضانوردی که در یک سفر به فضا فرستاده شده‌اند ۸ نفر بوده است؛ اما الون ماسک در رویای ساخت سفینه‌ ای است که بتواند در هر پرواز ۱۰۰ نفر را از زمین خارج کند. حتی اگر SpaceX قادر به ساخت چنین سفینه‌ای باشد ۱۰٫۰۰۰ پرواز برای انتقال این افراد از زمین به مریخ لازم است و این جدای از مایحتاج و ملزومات لازم برای زندگی این افراد در سیاره‌ی سرخ خواهد بود. لازمه‌ی چنین پروژه‌ی عظیمی سرمایه‌گذاری فوق‌العاده سنگین و تکنولوژی پیشرفته‌تر از آن‌چه تاکنون وجود داشته است خواهد بود. الون ماسک قبلا در مورد ساخت اتوبوس فضایی برای انتقال شهروندان داوطلب سکونت در مریخ صحبت کرده بود. وی تعداد داوطلب لازم برای مسکونی سازی مریخ را ۸۰ هزار نفر اعلام کرده بود، اما با این تغییر نظر و افزایش چند برابری آن کار خود را بیش از پیش مشکل می‌کند.

Elon-Musks-Colony-on-Mars-1

دلیل افزایش تعداد افراد لازم برای زندگی در مریخ احتمال شیوع بیماری‌های همه‌گیر یا فجایع دیگر در این سیاره‌ی ناشناخته است که برای حفظ بقای بشر نیاز به تعداد بیشتری برای شروع این پروسه خواهد بود. با توجه به کمبود امکانات و افزایش جمعیت و خطرات ناشی از جنگ و قحطی بسیاری از دانشمندان نیز با آقای ماسک هم عقیده‌اند که خروج از زمین تنها راه بقای نسل بشر خواهد بود. اگر این پروژه عملی شود آیا شما حاضرید برای زندگی در مریخ داوطلب شوید؟

Robotic Fabric Could Usher in New Era of Soft Robotics

Fabric could make robots that have sensory skin and stretchable robotic garments that people might wear for added strength and endurance.
By Emil Venere, Purdue University - Filed Sep 25, 2014
Researchers are developing a robotic fabric that moves and contracts and is embedded with sensors, an approach that could bring "active clothing" and a new class of "soft" robots.

Such an elastic technology could make possible robots that have sensory skin, stretchable robotic garments that people might wear for added strength and endurance, "g-suits" for pilots or astronauts to counteract the effects of acceleration, and lightweight, versatile robots to roam alien landscapes during space missions.

The robotic fabric is a cotton material containing sensors made of a flexible polymer and threadlike strands of a shape-memory alloy that return to a coiled shape when heated, causing the fabric to move.

"We have integrated both actuation and sensing, whereas most robotic fabrics currently in development feature only sensing or other electronic components that utilize conductive thread," said Rebecca Kramer, an assistant professor of mechanical engineering at Purdue University. "We also use standard sewing techniques to introduce the thread-like actuators and sensors into the fabric, so they could conceivably be integrated into the existing textile manufacturing infrastructure."

The robotic fabric can be wrapped around a block of foam or an inflated balloon. Orienting the fabric in one direction causes the robot to bend, producing locomotion like an inchworm's. Orienting the fabric in a different direction causes it to compress - producing a peristaltic - or slithering locomotion.

Findings are detailed in a research paper presented during the International Conference on Intelligent Robots and Systems on Sept. 14–18 in Chicago. The paper was authored by doctoral students Michelle Yuen, Arun Cherian, Jennifer Case and Justin Seipel; and Kramer.

The work is related to research she is leading through a NASA Early Career Faculty award, announced in July, focusing on "active elastic skins for soft robotics." The skin will contain a shape-memory alloy for muscle-like movement as well as numerous sensors to provide feedback and environmental information.

The goal is to make possible a class of soft robots where all the functional elements are embedded in a stretchable skin. This skin will include flexible electronics that are less sensitive to vibration than conventional hardware, making them rugged enough for space missions. Such a technology could allow space travelers to ship lightweight, easy-to-store sheets of robotic skin for assembly once they reach their destination.

Like the robotic fabric, the skin might be wrapped around a deformable object, creating robots capable of exploring alien terrains.

"We will be able to design robots on the fly," Kramer said. "Anything can be a robot because all of the robotic technology is in the fabric or skin."

In a related paper during the conference, researchers demonstrated a "variable stiffness" fabric that could be used as a medical brace and for other robotic applications. That paper was authored by graduate student Thomas Chenal, a visiting scholar from Ecole Polytechnique Federale de Lausanne in Switzerland (EPFL); Purdue doctoral student Jennifer Case; EPFL researcher Jamie Paik; and Kramer.

Fibers of a shape-memory polymer allow the fabric to have changing stiffness. The polymer goes through a "phase transition" when heated, causing it to become soft. Such a fabric could be used in medical braces that lock in place for support. The polymer is coated with a shape-memory alloy that heats up when electrical current is applied, causing it to soften.

The approach represents a potential energy-efficient technology for robotics.

"Ordinarily, if we are moving a hinge joint and want to maintain a particular position, we would have to maintain a high energy input to keep the joint from relaxing," Kramer said. "Here, we could just lock it in place."

Source: Purdue University

Startup Develops Robots That Learn Through Repetition, Not Programming

A startup says getting a robot to do things should be less about writing code and more like animal training.
By Tom Simonite, MIT Technology Review - Filed Sep 25, 2014
Eugene Izhikevich thinks you shouldn't have to write code in order to teach robots new tricks. "It should be more like training a dog," he says.  "Instead of programming, you show it consistent examples of desired behavior."

Izhikevich's startup, Brain Corporation, based in San Diego, has developed an operating system for robots called BrainOS to make that possible. To teach a robot running the software to pick up trash, for example, you would use a remote control to repeatedly guide its gripper to perform that task. After just minutes of repetition, the robot would take the initiative and start doing the task for itself. "Once you train it, it's fully autonomous," says Izhikevich, who is cofounder and CEO of the company.

Izhikevich says the approach will make it easier to produce low-cost service robots capable of simple tasks. Programming robots to behave intelligently normally requires significant expertise, he says, pointing out that the most successful home robot today is the Roomba, released in 2002. The Roomba is preprogrammed to perform one main task: driving around at random to cover as much of an area of floor as possible.

Brain Corporation hopes to make money by providing its software to entrepreneurs and companies that want to bring intelligent, low-cost robots to market. Later this year, Brain Corporation will start offering a ready-made circuit board with a smartphone processor and BrainOS installed to certain partners. Building a trainable robot would involve connecting that "brain" to a physical robot body.

The chip on that board is made by mobile processor company Qualcomm, which is an investor in Brain Corporation. At the Mobile Developers Conference in San Francisco last week, a wheeled robot with twin cameras powered by one of Brain Corporation's circuit boards was trained live on stage.

In one demo, the robot, called EyeRover, was steered along a specific route around a chair, sofa, and other obstacles a few times. It then repeated the route by itself. In a second demo, the robot was taught to come when a person beckoned to it. One person held one hand close to the robot's twin cameras, so that EyeRover could lock onto it. A second person then maneuvered the robot forward and back in synchronization with the trainer's hand. After being led through a rehearsal of the movements just twice, the robot correctly came when summoned.

Those quick examples are hardly sophisticated. But Izhikevich says more extensive training conducted over days or weeks could teach a robot to perform a more complicated task such as pulling weeds out of the ground. A company would need to train only one robot, and could then copy its software to new robots with the same design before they headed to store shelves.

Brain Corporation's software is based on a combination of several different artificial intelligence techniques. Much of the power comes from using artificial neural networks, which are inspired by the way brain cells communicate, says Izhikevich. Brain Corporation was previously collaborating with Qualcomm on new forms of chip that write artificial neural networks into silicon (see "Qualcomm to Build Neuro-Inspired Chips"). Those "neuromorphic" chips, as they are known, are purely research projects for the moment. But they might eventually offer a more powerful and efficient way to run software like BrainOS.

Brain Corporation previously experimented with reinforcement learning, where a robot starts out randomly trying different behaviors, and a trainer rewards it with a virtual treat when it does the right thing. The approach worked, but had its downsides. "Robots tend to harm themselves when they do that," says Izhikevich.

Training robots through demonstration is a common technique in research labs, says Manuela Veloso, a robotics professor at Carnegie Mellon University. But the technique has been slower to catch on in the world of commercial robotics, she says. The only example on the market is the two-armed Baxter robot, aimed at light manufacturing. It can be trained in a new production line task by someone manually moving its arms to direct it through the motions it needs to perform (see "This Robot Could Transform Manufacturing").

Sonia Chernova, an assistant professor in robotics at Worcester Polytechnic Institute, says that most other industrial robot companies are now working to add that type of learning to their own robots. But she adds that training could be tricky for mobile robots, which typically have to deal with more complex environments.

Izhikevich acknowledges that training a robot via demonstration, while faster than programming it, produces less predictable behavior. You wouldn't want to use the technique to ensure that an autonomous car could detect jaywalkers, for example, he says. But for many simple tasks, it could be acceptable. "Missing 2 percent of the weeds or strawberries you were supposed to pick is okay," he says. "You can get them tomorrow."